Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
阪神タイガース優勝のひみつ - Pythonでシュッと調べた件 / SABRmetrics ...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Shinichi Nakagawa
PRO
October 01, 2023
Research
1.6k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
阪神タイガース優勝のひみつ - Pythonでシュッと調べた件 / SABRmetrics for Python
PyLadies Tokyo 9周年LT
Shinichi Nakagawa
PRO
October 01, 2023
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
野球解説AI Agentを開発してみた - 2026/02/27 LayerX社内LT会資料
shinyorke
PRO
0
480
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
1
460
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 2025/ Fitter happier more productive
shinyorke
PRO
0
300
生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 / Building an Embedded SRE team and my career
shinyorke
PRO
0
160
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
6.3k
ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AI時代のSRE成長戦略と実践 / Starting SRE from Day One
shinyorke
PRO
3
8k
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
560
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
4.5k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.7k
Other Decks in Research
See All in Research
ScoreMatchingRiesz for Automatic Debiased Machine Learning and Policy Path Estimation with an Application to Japanese Monetary Policy Evaluation
masakat0
0
290
重要だけど測れていないもの:高齢者ケアの見えない課題
theoriatec2024
0
350
AY 2026 Guide to Academic Writing Using Generative AI - Workshop
ks91
PRO
0
120
AGI4OPT:自然言語から数理最適化を導くエ ージェントスキル Translating Human Intent into Mathematical Optimization
mickey_kubo
0
140
2026 東京科学大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山)
icttitech
0
3.8k
Any-Optical-Model: A Universal Foundation Model for Optical Remote Sensing
satai
3
830
人間中心の意思決定支援AI
yukinobaba
PRO
5
2.8k
機械学習で作った ポケモン対戦bot で 遊ぼう!
fufufukakaka
0
280
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
570
第12回人と環境にやさしい交通をめざす全国大会/熊本都市圏「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」をめざして
trafficbrain
0
110
2026年1月の生成AI領域の重要リリース&トピック解説
kajikent
0
1k
通時的な類似度行列に基づく単語の意味変化の分析
rudorudo11
0
310
Featured
See All Featured
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
620
Fireside Chat
paigeccino
42
4k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.8k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
10k
Designing for Timeless Needs
cassininazir
1
250
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.3k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
290
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
470
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
250
Design in an AI World
tapps
1
240
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
SEOcharity - Dark patterns in SEO and UX: How to avoid them and build a more ethical web
sarafernandez
0
200
Transcript
ʮ͓ࢄาʯΛͨ݁͠Ռ ࡕਆλΠΨʔε͕༏উͨ݅͠. ࡕਆλΠΨʔε༏উΛه೦ͯ͠PythonͰσʔλੳͨ͠Β ࢥΘͣʮͦΒɺͦ͏Αʯͱೲಘͯ͠͠·ͬͨ. Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 2023/10/01 PyLadies Tokyo
9पه೦ύʔςΟʔ
Who am I ? ʢ͓લ୭Α?ʣ • Shinichi Nakagawa@shinyorke • େख֎ࢿܥITίϯαϧاۀϚωʔδϟʔ
• ຊۀͰSREతͳࣄΛ͍ͯ͠·͢. • ΤϯδχΞతʹԿͰͰ͖Δਓ. • దͳ⽁ωλ͔ΒLTΛ͢ΔΤϯδχΞͷਓ. • ஶ໊ͳٕज़ϒϩάʮLean Baseballʯͷਓ. • ຖ10,000าఔͷʮ͓ࢄาʯ͕՝. ※͓ࢄาͷূڌ݅
PyLadies Tokyo 9प͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢🎉 ʢ9ܦͬͯ͠·ͬͨͷ͔…ͳ͍ͭʣ
͏Ұ͓ͭΊͰ͍ͨࣄ͕ ͋Γ·͢ΑͶʁ🐯
ࡕਆλΠΨʔε, ηɾϦʔά༏উ͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢🎉 2005Ҏདྷ18ͿΓͷ༏উ🐯
334 ʲ౾ࣝʳ͓ೃછΈͷͪ͜Βͷࣈ18લͷ༏উ͕ΩοΧέͰര.
18ͿΓʹʮ༏উʯΛ Ϳ͔ͪ·ͨ͠ࡕਆλΠΨʔε ݁ہԿ͕ྑ͔ͬͨͷ͔🤔
ࡕਆλΠΨʔε༏উͷཧ༝ʢͲΕਖ਼ղʣ 1. ໊কʮԬాজʯ௨শʮͲΜͰΜʯͷಜ෮ؼ. →18લͷ༏উԬాಜ&ʮͦΒɺͦ͏Αʯͱೲಘߦ໊͘ࡃ. 2. ࣆJAPAN͕༏উͨ͠WBCʹελϝϯڃͷબखΛग़͍ͯ͠ͳ͔ͬͨ. ࡕਆ͔Βதͱ౬ઙͷΈ͔ͭ͞΄Ͳग़ճଟ͘ͳ͍. 3.
ʮ͓ࢄาେࣄʯʮ໎ͬͨΒา͚ʯͱ͍͏ҙࣝͷժੜ͑. ۩ମతʹʮ࢛ٿʢϑΥΞϘʔϧʣʯΛࢁબΜͩ.
ʮʰ͓ࢄาେࣄʱʰ໎ͬͨΒา͚ʱͱ͍͏ҙࣝͷժੜ͑ʯ ͜Ε͕ࡕਆλΠΨʔε༏উͷͬͱΒ͍͠ཧ༝ͩͱσʔλݴͬͯ·ͨ͠.
ࡕਆͷεʔύʔυϥΠͳʮ͓ࢄาʯͷྲّྀ • όολʔࡾৼ͍͍͔ͯ͠Βʮۃʹ͓ࢄาʯ͠ͳ͍͞. • ϐονϟʔࡾৼΛऔΒͳ͍͍͔ͯ͘ΒʮࢄาΛࢭΊΖʯ. ͳ͓ٿʹ͓͚Δʮ͓ࢄาʯʮ࢛ٿʢϑΥΞϘʔϧʣʯͷࣄ. ※εϥϯάతʹʮࢄาʯͱಡΜͰ͍·͢ʢʮา͔ͤΔʯͱ͔ݴ͏ʣ.
ࡕਆλΠΨʔε͓ࢄาͷྲّྀᶃ όολʔࡾৼͯ͠ ͍͍͔Β ʮۃʹ͓ࢄาʯ ͠ͳ͍͞. ࡾৼ͍͍͔ͯ͠Βา͚. 11
ʮދଧઢʯվΊʮ”า”ଧઢʯ • 2023ͷࡕਆλΠΨʔε, νʔϜͱ࢛ͯ͠ٿͷ͕ΊͪΌͪ͘Όଟ͍. • ηɾϦʔάͲ͜Ζ͔ϓϩٿશମͰΠέͯΔग़ྥͷߴ͞. • Ұํ, ࢛ٿΛऔΓʹߦ͘ͷʹͭͨΊࡾৼ૿͍͑ͯΔ.
11ଧ੮ʹ1ճ͓ࢄา͢ΔࡕਆλΠΨʔε͞Μ༏लʢϦʔά1Ґʣ. ࠷ԼҐதυϥΰϯζΑΓ1.5ഒͷϖʔεͰʮ͓ࢄาʯΛྔ࢈.
Ұํ, ࡾઢͷ۶ࢦͰ4.5ଧ੮ʹҰࡾৼ͍ͯ͠ΔʢϦʔάϫʔετʣ. ܭࢉ্ελϝϯͷશଧऀ͕ࢼ߹தʹ1ճࡾৼ͍ͯ͠Δࣄʹ.
2ͭͷάϥϑΛ͚ͬͭͯ͘ࢄา͢ΔॱʹฒͨϞϊ. ࡕਆૉΒ͍͠, Ұํʮྩͷถ૽ಈʯͷத͞Μ(ry
ࡕਆλΠΨʔε͓ࢄาͷྲّྀᶄ ϐονϟʔࡾৼΛ औΒͳ͍͍͔ͯ͘Β ʮࢄาΛࢭΊΖʯ. ૬खͷଧऀΛྥʹग़͔͢Βͣ. 16
૬खͷʮࢄาʯΛઈରʹࢭΊΔखਞ. • 2023ͷࡕਆλΠΨʔε, νʔϜͱͯ͠खͷ༩࢛ٿ͕গͳ͍. • ༩࢛ٿ͕গͳ͍ = ૬खʹ࢛ٿʢࢄาʣΛ͍ͤͯ͞ͳ͍. • ͦͦ͜͜ࡾৼऔΕ͓ͯΓ,
ࡕਆखਞͷ༏ल͕͞Θ͔Δ.
༏लͳࡕਆखਞ, ૬खʹ࢛ٿʢࢄาʣΛ࠷༩͍͑ͯͳ͍ʢϦʔά1Ґʣ. ૬खଧऀʹແବͳ࢛ٿΛग़͞ͳ͍ͱ͍͏పఈͨ͠ํ.
༏लͳࡕਆखਞ, ૬ख͔Βͦͦ͜͜ࡾৼΛୣ͏༷ʢϦʔά4Ґʣ. ࢛ٿ͕ݮΔͱ͍͏͜ͱࡾৼΛऔΕͳ͍ࣄʹܨ͕Δ͕ҧͬͯͨ…ੌ͍🐯
2ͭͷάϥϑΛ͚ͬͭͯ͘ࢄาͤ͞ͳ͍ॱʹฒͨϞϊ. ࡕਆ͕ૉΒ͍͕͠, DeNAͷʮࡾৼͨ͘͞ΜऔΔʯʮ࢛ٿগͳ͍ʯ͔͍͍ͬ͜.
???ʮPythonͷ͕ແ͍͡Όͳ͍͔ʁ͍͍͔͛Μʹ͠Ζʯ
ࠓͷσʔλ શ෦PythonͰ ͍͍ײ͡ʹ🐍 େͨ͠ίʔυ͡Όͳ͍ͷͰͥͻਅࣅͯͬͯ͠Έͯ. https://gist.github.com/Shinichi-Nakagawa/3ca01932532ba41ceaef94bd722107b9 NPBͷWebαΠτΛ εΫϨΠϐϯά Google ColabͰ γϡοͱՄࢹԽ.
ʲ݁ʳࡕਆλΠΨʔεʮ͓ࢄาʯͷྲّྀ • όολʔࡾৼ͍͍͔ͯ͠Βʮۃʹ͓ࢄาʯ͠ͳ͍͞. • ϐονϟʔࡾৼΛऔΒͳ͍͍͔ͯ͘ΒʮࢄาΛࢭΊΖʯ. • ͳ͓, ࢛ٿ͕૿͑Δͱࡾৼ૿͑ΔʢʣͳͷͰ(ry ͓Θ͔Γ͍͚ͨͩͨͩΖ͏͔?
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠🐯