Lean Baseball

No Engineering, No Baseball.

エンジニアの辛い仕事をいい感じにする技術 - コンサルの仕事術・思想から学べること

エンジニアの辛い仕事を消す本かも(多分) 2014年の秋にリクルートに転職してから何社か経て今も自社サービスのエンジニアとして働いてるマンです. リクルートに入ったとき, そしてその後の転職先*1などなどで, 社内外問わずのコミュニケーションの辛さ. 社…

データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版

要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞…

40歳のPay-Off Pitch, 41歳のFirst Pitch

正直, 写真には特に意味も匂わせもありません. タイトルの通り, 40歳を終えて41歳になりました. ちなみに「Pay-Off Pitch」は野球用語で言うところの「フルカウント(3ボール2ストライク)からの一球」で*1, 「First Pitch」は言うまでも無く始球式のことで…

PyCon JP 2020を終えて - ⚾️の話とチームの話

ちょっと日が経ちましたが, 感想書いてこそ終われるのでちゃんと残します. pycon.jp オンライン開催のPyCon JP 2020, 皆さんおつかれさまでした!! 参加者の皆さんはもちろんのこと, 登壇者・スポンサーそして何よりもカンファレンスを支えた運営・スタッフ…

野球ではじめる機械学習 - 特徴量エンジニアリングとPython, Rを用いた成績予測

本日のPyCon JP 2020にてお話しました以下の発表に関する補足・解説ブログとなります. スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり このエントリーではスライドのスクショとともに, 参考資料 細かすぎて…

「PythonユーザーのためのJupyter実践入門」はPythonとデータサイエンスをする人の入り口だ

待望のJupyter本, 改訂版来ました! Pythonでデータサイエンスとエンジニアリングするマンとしてかなり待望していた「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 改訂版」がついに来ました.*1 改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門作者:池内 孝啓,片…

機械学習を使った野球データサイエンス - 打者・大谷翔平選手の20代をシュッと占ってみた

やったことは非常にシンプルでして. 大谷翔平選手の26〜29歳(2020〜2024年)までの打撃成績を, 一般的な打撃成績データ(安打, 本塁打, 三振etc...)を使った機械学習でそれっぽく出してみました 大谷翔平さんはやっぱ凄い(詳細はこの後で) まだまだ改良…

「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…

野球のための特徴量エンジニアリング - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス

新型コロナウイルスに我々はかならず勝つ!というお気持ちでずっと #StayHome している私達ですが, 野球が待ち遠しい事は変わりありません.*1 お家にいながら野球どうやってやろう :thinkingface: ...と考えた結果, 「野球データで遊ぶならずっと #StayHome …

小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話

私個人の話なのですが. 最近は仕事でAWSやGCPのサーバレスアーキテクチャにふれる機会が増えた*1と同時に, 自分が気になる世の中のニュース(グルメとかいろいろ)だけをいい感じに集めてまとめて読みたい その中でも特に⚾, 速報とかいい感じに通知させたい …

「イシューからはじめよ」はデータサイエンスも同じだよって話をSports Analyst Meetupでしてきた⚾

言いたいことはタイトルそのままです. ちょっと前の話ですが, 2/16に開かれた「Sports Analyst Meetup #6(通称#spoana )」というイベントでこんな話をさせてもらいました. 当日はイベントそのものが大盛況でしたし楽しかったです. 聞いていただいた皆様, …

シニア・エンジニアの簡単なお仕事 - デブサミ2020で登壇しました

【TL;DR】デブサミで喋ってきました. 高く飛び続けましょうって話でした. 事前登録から多くの方々にご登録いただき, (写真は自粛しましたが)壇上から見る限り, 立ち見も出ていたみたいで感謝感激でした. 数あるセッションの中からお越しいただき(+来られ…

強いシニアを目指す - 2020年の目標と行動・スタンスのあり方

新年あけましておめでとうございます! 本年もどうぞよろしくお願いいたします :bow: 年始なので忘れない内に抱負(的な何か)とか書いちゃおうと思います. ちなみに今年の年末年始は3年ぶりくらいに東京で過ごしており, 写真の通りコード書いたりしています…

RESTful APIをシュッと作る技術 - PythonとFastAPIでバックエンドを5時間ちょいで作ってみた

久々に開発ネタです. 大晦日ハッカソン2019 #大晦日ハッカソンで, 野球のデータをシュッと見るためのDashboardを作る(理由は後ほど). そんなDashboardのBackend APIをシュッと開発する. を目標に立て現在進行系でやってるのですが, 午後の進捗その2Docker…

シニアエンジニアの懺悔とこれから - 2019年の個人ふりかえり

理想の休日です(察し) 年末年始休暇でようやっと一息つけました. ビール片手に趣味コードの読み書きができる日々が戻ってきて最&高です.*1 今年もあと少しとなりました, ふりかえろう!っていう気持ちが残ってる間に書いときます. 2019年の懺悔, 2020年ど…

Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために

毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです! プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, * 初心者向けの書籍・学び方 * 仕事にする方(…

「アイツと似ている」野球選手をPythonでいい感じにスコア化してみた - 2020年注目の選手の特徴とは

2019年のプロ野球が終わり, セイバーメトリクスと分析・解析には良いシーズンになりました. 改めましてこんにちは. @shinyorkeと申します. このエントリーでは, セイバーメトリクスで「打者の類似性」を算出する方法論と実装例(なおPython) メジャーリーグ…

30分で理解するセイバーメトリクスの教科書 - 野球を統計的に楽しもう

このブログをはじめた当初に「大好きな野球のデータ分析をもっと知ってほしい」というモチベーションでこんな記事を書きました. shinyorke.hatenablog.com 執筆・公開した5年前(2014年)と比べ, 野球に限らず, スポーツ界隈全体で公開データが増えた. 例え…

RからPythonへのお引越しでわかること - Jupyterと世界の野球から理解する

サムネイルがまんま結論の一部です&タイトルでビビッと来たアナタ(+野球好き)が対象読者です. ちょっとやりたいことがあって, やりたいこと⚾のサンプルがたまたまRだった このあと自分で分析したりなにか作るんやったらPythonでやりたい せや!RからPython…

データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版

ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本(と一部本じゃないもの)をまとめてみました(注:もちろん全部読んでいます).

「野生」への原点回帰と「新生」に向けての挑戦 - PyCon mini Hiroshima 2019レポート

写真はきっと珍しいパック中工事中の厳島神社です.*1 終了からちょっと経ちましたが, 「感想ブログを書くまでがPyCon」なので書きます. 10/12(土)に開催されたPyCon mini Hiroshima 2019に登壇者および個人スポンサーとして参加してきました. hiroshima.py…

生涯イチ・エンジニアとしてのキャリア - これから駆け上がる道について

今年に入ってから,色々と今後のキャリアのこと・人生どう過ごしていくか?を真剣に検討・行動し仕込みが終わったので言語化します(意訳:やっと言えるときがきた). 本日付で, 「プロの野球エンジニア」を卒業し, 明日から「ニュース・報道業界のエンジニア…

創造的なエンジニアリングにはザッソウが必要だ - 先達の方々と岩田さんからの学び

「エンジニアリング」って書いちゃいましたが, クリエイティブな仕事全般に活きる話かなと.*1 このエントリーでは, 創造的な活動にはザッソウは大切すぎるぐらい大切(語彙力) でも, 個人の戦闘力も磨くの大事.「独学プログラマー」にいいこと書いてるので…

イチ参加者としてのPyCon JP 2019 - 思ったこととか色々

PyCon JP 2019終わりましたねと. 参加された皆さまホントお疲れさまでした! 初めてフツーに参加しました 今年「あえて」一般参加者として初めてPyCon JPを堪能しました. 一応,毎年参加レポ残してるので今年も残したいと思います. TL;DR 数年に一度であれば,…

As i get closer to fifty

タイトルの通りです,今日で40歳になりました*1. 例のリストはこれです, よろしくおねがいします. 正直, 30代と比べて実感らしい実感はなくて(なんせ,これ書いてるの二日前の9/4です笑), 若干拍子抜けしてる感あります...が!? 自分の変化 周りの変化 今後ど…

WebをやるならDockerを試して学ぼう - 実務にDevOpsを持ち込むまでのハナシ

著者(かつ私の元チームメイト)のsakuさん(櫻井さん)*1のご厚意により, 頂戴いたしました. 試して学ぶ Dockerコンテナ開発作者: 櫻井洋一郎,村崎大輔出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2019/07/25メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブロ…