Lean Baseball

No Engineering, No Baseball.

「Pythonによる医療データ分析入門」は分析100本ノック後に必読な探索的データサイエンス本だった

今年読んだデータサイエンスおよびPython本の中でも最良の一冊でした. ホントに待ち望んでいた一冊でした. 実は密かに楽しみにしてた(待ち望んでいた)*1, 「Pythonによる医療データ分析入門」, 一通り読ませていただきましたので, Pythonによる医療データ…

未来のダルビッシュ有を探してみよう! - 機械学習を用いてダルさんっぽい有望株を探してみた

プロ野球が開幕し, メジャーリーグの開幕もほぼ決まり野球好きの私達に日常が徐々に戻ってきて喜びを感じている今日このごろ. 私と言えばプロ野球をガッツリ楽しみながら野球データサイエンスに勤しんでいますがこんな感じで新作ができたのでちょこっとお披…

自分プロジェクトを挫折せず続ける技術 - 個人開発をはじめよう!

職業としてエンジニアをやりたい・やってるけど(サーバーサイド→アプリエンジニア, インフラ→機械学習エンジニア的な)ジョブチェンジをしたいという方は結構いらっしゃると思います(かつての私もそんな人達の一人でした*1). エンジニアをやりたい, 別の…

野球の防御率はたまに嘘をつくのでDIPSと合わせて見てみよう - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス

前回は打者成績の話をしたので(予告通り)投手の成績の話をします. 投手をシーズン成績(または通算成績)で見る時, 代表的な指標として以下の3つがあります(いわゆる, 「投手三冠」の対象). 勝利数(その名の通り, 投げて勝利した回数) 奪三振(打者か…

打者の成績を数字で理解する三つの視点 - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス

私達が大好きなプロ野球, どうやら開幕の目処が立ちそうです⚾ www.nikkansports.com とはいえ(この記事を書いてる5/10時点では)正式発表ではないかつ, 仮に6/19開幕としてもあと一ヶ月と少し時間がありますね...ということでまだまだ #StayHome をやってく…