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野球のビッグデータをGCPとPySparkでいい感じに使いやすくしてみた - DataprocとGCFを使った緩いデータ基盤 - Lean Baseball
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野球のビッグデータをGCPとPySparkでいい感じに使いやすくしてみた - DataprocとGCFを使った緩いデータ基盤 - Lean Baseball
最近の野球界隈の出来事が斜め上すぎて驚いてるマンです.*1 本業の仕事および, 本業じゃない個人開発や... 最近の野球界隈の出来事が斜め上すぎて驚いてるマンです.*1 本業の仕事および, 本業じゃない個人開発や趣味プログラミングにおいて, データの量が多くて 単位やフォーマットが不揃いで それでも仕事（もしくは趣味の分析）をこなすため, いい感じの使いやすいデータセットにしないと（使命感） という機会は非常に多いです. いや, 機会が多いというより多かれ少なかれ毎日戦っている気がします. 今回は, ちょっとした分析とお遊びのため, メジャーリーグの公式データサイト「Baseball Savant」のデータを使ったBigQueryデータベースを作りたくなったので, クローラーでBaseball Savantのデータを取ってCSVにして CSVからデータを集計したり整えたりしていい感じの単位にして BigQueryから使えるようにしてみたよ！ というタスクをGoogle Cloud Platform
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