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 - Lean Baseball
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に移植しちゃえば良いンゴ ってことで, 粛々とRからPythonに移植した時に気がついた事をサラッと書きたいと思います. 最初に断っておくと, RよりPythonが優秀（またはその逆）だから書き換える！って意味ではありません！ どっちが優秀だの, 好みは何だのといった所は（必要と思った箇所を除き）触れないのでご了承ください.*1 というわけで, 変に力んだりマウントを取ること無く, ごゆるりとおくつろぎながら読んでもらえると幸いです. TL;DR 数式を意識しながら読んだり, 統計的にいい感じにしたい時はRの方がしっくりくる. 一方
最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPython+Vagrant+Ansibleで誰でも使えるようにしました - Lean Baseball
2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄
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