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
Shinichi Nakagawa
PRO
October 01, 2023
Research
1
1.4k
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
Tweet
Share
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
370
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
2.7k
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
3.2k
Cloud RunとCloud PubSubでサーバレスなデータ基盤2024 with Terraform / Cloud Run and PubSub with Terraform
shinyorke
PRO
9
3.9k
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 / I need to be myself, I can't be no one else
shinyorke
PRO
82
84k
Pythonとクラウドと野球の推し活. / Baseball Data Platform for Python and Google Cloud
shinyorke
PRO
2
2.9k
月額コーヒー3.34杯分のコストでオオタニサンの活躍を見守るデータ基盤のはなし / Pyhack Con
shinyorke
PRO
2
510
俺のDXを実現するためのサーバレスなデータ基盤開発と運用 / Serverless Data Platform and Baseball
shinyorke
PRO
5
12k
機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話 / My Journey to Become a ML Engineer
shinyorke
PRO
10
18k
Other Decks in Research
See All in Research
LLM 시대의 Compliance: Safety & Security
huffon
0
650
ことばの意味を計算するしくみ
verypluming
11
2.4k
MGDSS:慣性式モーションキャプチャを用いたジェスチャによるドローンの操作 / ec75-yamauchi
yumulab
0
120
[輪講] Transformer Layers as Painters
nk35jk
4
760
(NULLCON Goa 2025)Windows Keylogger Detection: Targeting Past and Present Keylogging Techniques
asuna_jp
1
420
知識強化言語モデルLUKE @ LUKEミートアップ
ikuyamada
0
410
クラウドのテレメトリーシステム研究動向2025年
yuukit
3
860
プロシェアリング白書2025_PROSHARING_REPORT_2025
circulation
1
620
ウッドスタックチャン:木材を用いた小型エージェントロボットの開発と印象評価 / ec75-sato
yumulab
1
290
データサイエンティストの就労意識~2015→2024 一般(個人)会員アンケートより
datascientistsociety
PRO
0
460
DPUを用いたマルチタスクDNN表情認識システムのFPGA実装
takuto_andtt
0
160
Scale-Aware Recognition in Satellite images Under Resource Constraints
satai
3
190
Featured
See All Featured
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
12k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
23
1.6k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
9.3k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
38
1.7k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
179
53k
Designing for Performance
lara
608
69k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
137
33k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
13
840
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
780
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·ͨ͠🐯