本ブログ「Lean Baseball」開設10周年企画*1かつ, ちょっとした近況報告となります. お世話になっている皆様へ(TL;DR) 東京（の西側*2）で家を買いました, 引っ越しました. この決断とオチ, 未来に至るまで, 自分のキャリアとアウトプット, そしてこのブログは不可欠でした. 現職から前職以前の同僚（元同僚）, アウトプットや色んなことを応援してくださった皆様そして何よりも家族と友人に心から感謝御礼申し上げます🏚 お祝いはこちらからお待ちしています. 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う。 作業環境（まだ作ってる最中） こちらが購入したお家...で最初に作った作業環境です💻*3 （人生の一般的なアレとして）「家を買う（家の主となる）」事は一つの大切なライフステージのイベントなので, お世話になっている皆様へ(TL;DR) 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を

最近読んだ「入門 継続的デリバリー」がとても良かったので紹介しますね, というエントリーです. 入門継続的デリバリー良かったです. 「継続的デリバリー（Continuous Delivery）」とか「DevOps」ってどこから学ぶかわからんな！？ というのは割とあるあるだと思っています, そもそもめちゃくちゃ難しい話なので（ちゃんと学ぼうとすると）. そんな中, 「入門 継続的デリバリー」がよく説明できてて良かったので感想と関連する書籍を紹介できればと思っています. TL;DR 入門 継続的デリバリー 我々はなぜCDをするのか? 具体的なプラクティス 入門後に読むべき良著 Kubernetes CI/CDパイプラインの実装 継続的デリバリー チームトポロジー 結び - 我思うCDとDevOps TL;DR 「入門 継続的デリバリー」は継続的デリバリーの大切さと概念, 手法を現実にありそうな

Google Cloud Partner Top Engineer 2024を頂いた者です. 仕事はエンジニア系のコンサルとSRE, 趣味（と前職以前の仕事）で機械学習や生成AI*1をやっとります. この記事は当ブログの名物かつ人気シリーズである, 主に技術書を中心としたオススメ書籍（元々はPython本メイン）の紹介エントリーです. ※去年の記事はこちら. 本年のこのエントリーは, 2024年の推し本4冊 CloudおよびSREな4冊 いい感じな技術書2冊 この三本立て（+私の完全なる趣味チョイスで数冊）でご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. この記事の著者 2024年の推し技術書10冊 特に推したい4冊 クラウドストラテジー 世界一流エンジニアの思考法 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」 キャリアづくりの教科書 CloudおよびSREな4冊

界隈で話題になっている（と私は認識している）「世界一流エンジニアの思考法」を早速読んでめちゃくちゃ良かった, とにかく人に勧めたいぞ！ という現役エンジニア（私）による書籍の感想エントリーとなります. 話題の本めちゃ良かったです. このブログを書く数日前にkindleで買って読む→めちゃいいやん！→紙版も買う←今ここ ってぐらいすごく良かったです*1. 世界一流エンジニアの思考法 (文春e-book) 作者:牛尾 剛文藝春秋Amazon 何が良かったか一言で言うと, 「強いエンジニアの習慣がここまでいい感じに言語化されている！！！」 という所ですね, 割と余すところなく詰まっていると思いますし, 一つ一つのTipsは再現性もあると思います（真似できるかどうかは別として真似は可能*2）. そんな「世界一流エンジニアの思考法」の感想を手短に書きます, 気になる方はお付き合いください. TL;D

※このエントリーは「OpenAIをいい感じに使うバックエンドをFastAPIで実装したぜ！」というエントリーです（サンプルコードはこちら）, 「OpenAIで何かを作った・人工知能を産んだ」訳では無いのでそっち方面を期待している方はそっ閉じしたほうが良いかもしれません（Web API開発に興味ある人はそのまま読んで）. 趣味は野球観戦と見せかけて, 「休日にダラダラ野球見ながら趣味のコードを書く」のが最も好きな人です. 100敗待ったなしの贔屓チームがいきなり7連勝したり*1, 昨年まで扇風機状態だった贔屓チームのフィジカルモンスターが突然覚醒して4番ライトに定着*2したりと理解が追いつかない野球を見るのはこれぐらい（コード書きながらみる）ぐらいがちょうどいいと思ってます, だってプレーオフ行けるか怪しいですもの*3. 時は遡り2020年, 私はセイバーメトリクスといくつかの機械学習の知見

※【注意】あくまでもお遊びです, 冗談半分で読んでください！ 「野生の野球データサイエンティスト」です. 本日ついにTOKYO2020侍ジャパン, 24名の内定選手が発表となりました. www.japan-baseball.jp 24名の選出って難しいですよね...中の方は色々ご苦労とかあったのではないでしょうか. 一番いい色のメダル, 期待しています！ さて, 私は野球好きでもありますが, プロの（野球）データサイエンティストであり, 機械学習エンジニアでもあります. ワイ「プロ野球選手2021年の成績を予測してそこから24名の侍を選んだらいい感じになるのでは🤔 と 昨年末に思いついたので, 野球AIが選出する, TOKYO 2020侍ジャパン24名 を実際にやって選んでみました. 実際の侍ジャパンと比較して楽しんでいただけると幸いです. 要約すると 打てる人は正義 奪三振能力も正義

先々週は札幌、そして先週（というより昨日まで）沖縄とPython祭り真っ盛りでした. このエントリーは, PyCon Kyushu in Okinawa 2019でお話した, 「スラスラ教える・教わるPython」のふりかえりとなります. (自分で話した内容のまとめとか補足です). なお, イベントそのものの感想・ふりかえりはnoteに書いたのでそちらも合わせてご覧いただけると幸いです. note.mu TL;DR 押し付け、いわゆる「マウンティング」をした時点で負け プログラミングを学ぶ・使うなら楽しくやる（たとえ仕事でも） ヤル気をモチベートする方法なんぞ無い ペアプログラミングは良いコミュニケーションツールだ 打順 TL;DR 打順 資料 一番言いたかったこと「マウンティングするな！」 二番目に言いたかったこと「プログラミングを楽しもう、好きになろう」 反響 当日の会場など 【質問】

ワールドカップと野球、絶妙にタイムゾーンが違ってて丸一日楽しい私ですこんばんは.*1 沖縄から帰ってまいりました.*2 以前のエントリーで「基調講演するよ！」と話をさせてもらった　「PyData.Okinawa + PythonBeginners沖縄 合同勉強会」ですが、（悪天候にも関わらず）沢山の方々にお越しいただき*3、本編から懇親会（二次会含む）まで楽しくやらせていただき無事終わりました. pydataokinawa.connpass.com PyData.Okinawaおよび、Python Beginners沖縄の皆さま、スタッフそして応援していただいた皆さま誠にありがとうございました！ このエントリーでは、そんな合同勉強会の振り返りと、私のエンジニア哲学である「言語化」「選球眼」について軽くポエムしたいと思います. TL;DR データサイエンスの人もWebの開発者も、すべてのエン

このグラフは2017年MLB（メジャーリーグベースボール）の打球データ約11万レコード(球)を打球速度×打球角度で可視化したものです. ちょっとした傾向が見えますね,,,それを解説するのがこのエントリーのゴールです. こんにちは,野球エンジニアです. TL;DR 「ホームランになりやすい打球速度と打球角度」の組み合わせを「Barrel Zone（バレル・ゾーン）」と呼ぶ 長打を飛ばす上で,打球速度と打球角度を意識して飛ばすが重要！というのが今のトレンド 打球を転がす（抜ける）ような当たりを目指すのはもう昔のお話（ただし否定はしない） この手のデータの楽しみを知ってほしい！！！...のでみんなBaseball Geeksを読んでね！（宣伝） なお,弊社「ネクストベース」が運営しているメディア「Baseball Geeks」の応援コンテンツであり, 先日（3/10）に開催しました「Python

写真は野球好きの同志（同僚）から餞別&メッセージとして頂いた「栗山魂」です.*1 なお,サインは栗山英樹（北海道日本ハムファイターズ監督）さん直筆とのこと. TL;DR 野球エンジニアになります,2月から. 「夢は正夢」〜「なるんだ！」という強い気持ちであくせく頑張ることは本当に大切 次はNPBなりMLBの中でエンジニアになるんだ！ Starting Member TL;DR Starting Member 本当に「野球エンジニア」になります 夢は正夢〜「なるんだ！」という強い気持ちと頑張りは大切(プラス,応援ありがとうございます！) 今後のキャリアについて Rettyでの一年間と感謝 今後の活動について(例えばもくもく会とか) Pythonもくもく自習室@Rettyオフィスは継続します！ 今年の登壇予定（Baseball Play Study, PyCon JP 2018） 本当に「野球

今日で週休七日生活が終わる野球エンジニアこと@shinyorkeです. 昨年末に,BigQueryに突っ込んだ野球データでダルビッシュ有さん（@faridyu）の投球データについてかる～く調べてみました. 「今年こそPythonでデータ分析するぞ！」 「BigQueryをPythonから使いたいぞ！」 っていう野球好きの方の参考になれば幸いです. なお今回はホントにデータを覗き見した程度の軽いネタです. TL;DR 投球コースを散布図で可視化するといい感じになる 球種と結果をSankey Diagramにするのも面白い BigQueryとJupyter,pandasの組み合わせすっごい楽 次回はPySparkあたりで学習とかさせたい 多分おそらく@faridyuさんはここに書いた分析と傾向の斜め上をいくと思ういや行って欲しい（ファンとして） Starting Member TL;DR St

※2017/12/19 20:45 この分析結果の詳細スライドを追加 Top写真（サムネイル）は雰囲気です,あまり気にしなくてOK.*1 Jupyter Advent Calendar 2017 19日目の記事です. ここでは,本年私がやった野球ネタの主に分析環境まわりについての話をサンプルや選定理由を絡めて紹介します. 本日開催されたBaseball Play Study 2017冬の発表資料「うわっ...アイツの年俸、高すぎ...？」を作った時のコードスニペットから作成しています. speakerdeck.com Python初学者〜中級者および,私と同じく野球が好きでたまらないンゴな方の参考になると嬉しいです. 上級者および強者の方には是非もっといい方法があったらコメント頂けると嬉しいです. 申し遅れましたこんにちは,私が「野球の人」ことshinyorke（シンヨーク）です. この記

久しぶりのブログになってしまった...こんにちは,野球データサイエンティストです.*1 最近はちゃんとワールドシリーズや日本シリーズを観る余裕ができて野球好きらしい生活できてます.*2 今日は野球の話...ではなく,最近読んだPython本で感動した書籍があるので紹介&簡単な書評を記したいと思います. 今年（2017）の4月に発行された「Pythonではじめるデータラングリング」という書籍です. www.oreilly.co.jp Pythonではじめるデータラングリング ―データの入手、準備、分析、プレゼンテーション 作者: Jacqueline Kazil,Katharine Jarmul,嶋田健志,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2017/04/26メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 誕生日プレゼントとして友人*3から頂きました,誠に

今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. ３行でまとめると Jupyter本（以下,jupyterbookと略す）はいいぞ！Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ！ pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標（打率・出塁率・長打率・OPS）のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用

Pythonista(Python使い)の中で有名かつプロフェッショナルが集まる強者集団(株)ビープラウドさん*1が満を持してリリースされたPythonのオンライン学習サービス「PyQ」を試してみました. pyq.jp 佐藤社長のご厚意で利用アカウントをいただき,実際利用してみました.*2 簡単ではありますが,利用した時のレポートとサービスの感想,「どんな方々にオススメか?」的なレビューを簡単に書きたいと思います. この夏,プログラミングを覚えたい(特にPython)という方は是非ご一読ください！ で,PyQどうなのよ? 下手な本を読んだり勉強会参加するマンになるぐらいだったら,PyQを一ヶ月集中してやり切ったほうが絶対いい！この夏に(2,980円はお買い得). 学習コンテンツの粒度・写経をベースに覚える思想・操作感が良い(一部改善して欲しいところはあるが) 「実務で通用するレベルに」「9

※2017/5/9 リンク切れを修正 ビール🍻とハンバーガー🍔をたしなみながらブログ書いてました.*1 野球,楽しんでいますかー!? アスレチックスが「定位置」に下がる中,日ハムが調子戻してきてようやっと野球を見る気になった私ですこんばんは.*2 今年度初の野球ネタです. PyCon mini Kumamoto 2017のエントリーで紹介させてもらった野球ネタの応用として, 2017年プロ野球,全球団の得点源と足を引っ張ってる選手を可視化 できる何かを作ったので,私の考察とともにお見せしたいと思います. 贔屓チームが強い(弱い)のはなぜ!? 野球統計学なにそれ美味しいの? Pythonでデータをいじりたいのだが！ を直感的に知りたい方はぜひ最後までお付き合いくださいませ. なお,指標値は私(shinyorke)独自算出のモノであり,他のコピーではないです&他のシンクタンクやMediaで

こんにちは.野球(とグルメ)の人です.*1 ビックデータや統計学が相変わらずアツい話題になっている中,野球好きとデータ好きをうならせるこんな本が出版されました. [プロ野球でわかる! ]はじめての統計学 作者: 株式会社DELTA,佐藤文彦,student,岡田友輔出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/03/14メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る この本,早速読ませてもらってとても良い！感銘を受けた！！という感じなのですが, そもそも世の中に野球統計学(セイバーメトリクス)の本が増えてきた (野球好きでも)初心者がいきなり読んだら辛い本もあるぞ！ ？？？「ワイも野球データを集めて分析したいンゴ」 …などなど,クエスチョンやテーマができたので, 今まで学んだ・実践した野球統計学の学び方・本・データを整理するのにいい機会だ！ …ということで, レベル別の本

私がリスペクトするエンジニアの一人であり、ITエンジニア界隈の三大野球バカの一人*1であるござ先輩が本を出版されました. gothedistance.hatenadiary.jp 大変ありがたい事に、献本を頂いたので久々に書評など書いてみようかなと思います. [書評]「独習Python入門」 どんな本なのか 私の感想も含めて. Pythonを元にしたプログラミングの入門本 一人で学ぶ(独習)するときにハマりがちなポイントや、ステップアップするときに必ず覚えたほうがいい事を言葉の緩急を駆使していい感じに解説している！ 本を一冊やり切った(写経)した後も自宅の本棚に置いておきたい&必要に応じて再び読みたくなる本 私は読者層に当てはまらないのですが（汗）、初心者の気持ちになって思い出しながら読んで、 「ああ、最初にプログラミングを学ぶ本がこの本みたいなスタンスだと凄くいいな」 と素直に思いました

先に言っておくと、 あくまでもネタです 機械学習とか高度なネタは出てきません. あくまで参考程度に、ただし世の中のスポーツ系サイトや新聞よりまっとうにデータで見ている(と思われる) そんな感じで気楽に見てもらえればと. 打者「大谷翔平」の2016年 打撃成績 前日(2016/7/2)までの成績. .336/9/24(打率/本塁打/打点) .440/.638/1.078(出塁率/長打率/OPS) 0/0/0(三塁打/犠打/盗塁) 本日(2016/7/3)は「１番(投)」で二刀流スタメン起用、プレイボール弾(初回初球先頭打者本塁打)を決めるなどして、打撃成績は向上しています. ここでクエスチョン 大谷翔平の何が変わったのか? 三振が減った 四球が増えた パワーがついた キャリアハイな成績を残す(と思われる)打者大谷の強みはナンだ!? なお、 二刀流した結果打撃に良い効果が? 相手が弱くなったo

先日、Facebookにて、 【教えてアジャイルに詳しい人】 KPT以外の振り返り手法 とつぶやいてみたところ、大変ありがたいことに、1日で10件以上のフィードバックを頂きました（嬉し涙）. たくさんコメントを頂いたので、せっかくなので分類&「そもそも自分のチームで何をふりかえりたかったんだろう？」をちゃんと振り返ろうと思います. なお、あらかじめ言っておくと、 「分類」しただけで、「効果」に関してはノーコメントです！*1 ふりかえりを分類してみました いきなりですが、このエントリーの言いたいことを絵にした結果こうなりました. 「ここに書いてる手法全部知ってるぜ！」という方はこの四象限を見てそっとブクマしていいと思います. 私はここに書いた手法の2/3は知りませんでした. （そもそもKPTとワールドカフェ、5なぜ以外知らなかったので聞いてみた） 分類の軸 【縦軸】パッション重視か、プロダク