プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX（Digital transformation）*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash（Python）を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー（全選手）のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス（現地時間2024/4/28までの数字） 以下の成績をいい感じにグラフ・可

Developers CAREER Boost 2023 登壇資料

界隈で話題になっている（と私は認識している）「世界一流エンジニアの思考法」を早速読んでめちゃくちゃ良かった, とにかく人に勧めたいぞ！ という現役エンジニア（私）による書籍の感想エントリーとなります. 話題の本めちゃ良かったです. このブログを書く数日前にkindleで買って読む→めちゃいいやん！→紙版も買う←今ここ ってぐらいすごく良かったです*1. 世界一流エンジニアの思考法 (文春e-book) 作者:牛尾 剛文藝春秋Amazon 何が良かったか一言で言うと, 「強いエンジニアの習慣がここまでいい感じに言語化されている！！！」 という所ですね, 割と余すところなく詰まっていると思いますし, 一つ一つのTipsは再現性もあると思います（真似できるかどうかは別として真似は可能*2）. そんな「世界一流エンジニアの思考法」の感想を手短に書きます, 気になる方はお付き合いください. TL;D

皆様どうもこんにちは。外資系ITコンサルタント企業のクラウド・エンジニアリング部門でマネージャーをしている中川伸一（@shinyorke）と申します。本業ではSRE（Site Reliability Engineering）として勤務する一方、個人活動としてブログ「Lean Baseball」およびPyCon JPやDevelopers Summit（デブサミ）等のイベントで、技術・キャリア・野球データサイエンスに関する情報を定期的に発信しています。 私は仕事およびチーム選びの視点として、現職を含めて「自分がやりたいこと・興味あることを仕事とする」「自分が納得できるチームと出会う」の2点を重視しており、自分自身のキャリアにおいて 常に目標・ビジョンを持つ その目標が実現できるよう、チームやポジションを求めて環境を変える（転職を含む） プレーヤーかマネージャーかといった役割にこだわらず、仕事

こんにちは。曽根壮大（@soudai1025）です。 私は今、業務委託をメインにした合同会社HaveFunTechを一人で経営し、予防医療テックを提供する株式会社リンケージのCTOも兼任。 プレイヤーとマネージャーの二足のわらじを履いています。 もう少し私の職歴をご紹介すると、今回でCTO就任は3度目となっており、Webアプリケーションエンジニア→最初のCTO→CRE→2度目のCTO→独立→3度目のCTOと、プレイヤーとマネージャーを交互に経験するようなキャリアを歩んでいます。 CTOを通じたマネージャー経験は3回とも規模が違いますが、「強くてニューゲーム」できるというメリットがあり、回数を重ねるごとに違った経験と成長があります。 同じようにプレイヤーとマネージャーを行ったり来たりして、キャリアは一見、「振り子」のように見えますが、同じ場所には戻っておらず、実は「螺旋」のようにつながってい

最初に言っておきます, 「野球」っていうワード以上に「エンジニアリング」なエントリーです*1. 野球方面の人は最初の雰囲気を読んで最後まで読むか判断してください, 「オオタニサン」っていうワードは出てこず「Go」「Pub/Sub」「コンテナ」とかそんなのばっかり出てきます🙏 という前置きはさておき, 最近はGoでモノを作るのが好きになってきており, 今はというと, PyCon JP 2022およびデブサミでお披露目した「野球データ基盤」の刷新をGoで少しずつやる. 野球データ基盤を構成するマイクロサービスのうち, Goでやったほうが効率良さそうなサービスをGoに書き換え. クラウドサービスは引き続きGoogle Cloud（これはマスト）だが, マイクロサービスのワークロードはCloud Runに統一*2, 可能なら「マルチコンテナ*3」を採用してサービスを一つに統一したい. といった事

タイトルそのままのエントリーです. 気がつけば現職含めて「エンジニアのマネジメント」を行う職種を6年ちょいやらせてもらっています. マネジメントをする・しないを含めてキャリアパスどうする? マネジメントをやるとして何を教科書にしたら? 今どきの開発スタンス・マネジメントってどうしたら? みたいな悩みや迷い（&やっぱコードを書くエンジニアの仕事良さそうという脱マネジメントの検討*1）は常にありますが, 今年はそれに応えてくれる良著3冊に出会いました. スタッフエンジニア エンジニアのためのマネジメント入門 人が増えても速くならない 以上の3冊です. この3冊です（結論） スタッフエンジニア　マネジメントを超えるリーダーシップ 作者:Will Larson日経BPAmazon エンジニアのためのマネジメント入門 作者:佐藤 大典技術評論社Amazon 人が増えても速くならない ～変化を抱擁せよ

気がつけばめっちゃ久しぶりどころか2023年初のnoteとなります。 色々書くので一旦前置きしておきます。 なお、これは個人の見解・意見であり所属組織及び業務とは何の関係もありません。 【前説】このエントリーは技術ブログや外部登壇、はたまた就職・転職活動において、 私（shinyorke）がどうやってアウトプット（スライド・ブログ・ドキュメント）を魅力付けしているか？その考えと少しだけテクニックを紹介 することを目的としたエントリーです。 ウケる・読まれる技術アウトプットを出したい 会社の技術ブログやイベントの資料をいい感じにしたい 魅力的なドキュメント（CVなど）を作って就職・転職に活かしたい 方に刺さるような話になっている可能性がありますが、基本的に私のポエムとして読んでいただけると幸いです。 あらすじ&今年の前半戦本題に入る前にちょいとした近況報告を。 気がつけば今年も半分が終わった

日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに

2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

このエントリーを書いてる今日（9/29）と明日で有給消化期間が終わるマンです. 20日間, Banksy展を楽しんだ&新しいメガネを求めて新宿に行った以外, 地元の杉並区〜吉祥寺エリアからほぼ動きませんでした. Stay Home的な意味合いもあるのですが, 10/16（土）にPyCon JP 2021でお話をする事もあり, その準備（と信長の野望*1）に多くの時間を割いていました. PyCon JP 2021からトーク紹介 #pyconjp 「実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトのプロトタイピングから本番運用までをいい感じにするPythonicなやりかた」 Web programmingトラックのIntermediate向けトークです。 楽しみですね。チケットはconnpassで発売中！（固定ツイート参照ください）— PyCon JP (@pyconjapan)

文脈的には「誕生日迎えましたやでー」という前回エントリーの続きです. まず報告ですが, 今日がJX通信社最後の出社でした。 今月いっぱい休んで次に備えます。 データ基盤からAIワクチン接種予測から何から何まで最高のお仕事を最高のチームでさせてもらいました！ おせわになりました&shinyorke先生の次回作にご期待ください pic.twitter.com/hlJlsHeIMW— Shinichi Nakagawa / 中川 伸一 / Senior Engineer (@shinyorke) 2021年9月10日 先日, JX通信社での最後の仕事を終え, 9月末で退職することになりました. 今月残りの期間は有給休暇を消化し, 10月から外資コンサルタント企業（社名は公開しません）のエンジニア部門のマネージャーとして新たな挑戦をします.*1 このキャリアを決断したのが7月末（今から一ヶ月ちょい

久々に個人開発のはなしです. 昨年（2020）の話になりますが, 自分が気になる世の中のニュース（野球とか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 ...という目的でデータ収集と通知の仕組みを自分用のプロダクトとして構築・運用をスタートしました. shinyorke.hatenablog.com 今年も上記のプロダクトをいい感じに運用しているのですが, 毎日見るのにGUIが欲しくなってきた 複数のデータソース（BigQuery, 生のCSV/JSON, Spreadsheet, etc...）を一つにまとめて見たい 毎日Slackなどに通知するようなモノもほしい という要望が出てきたので, これらの要望に応えるためRedashを使うことにしました. redash.io このエントリーでは, 個人開発に使える無料データ可視

はじめに こんにちは @hatuyuki4です。普段はiOSアプリを開発しているモバイルアプリエンジニアです。プロ野球が好きで、特に楽天イーグルスを応援しています(宮城出身)。最近は野球好きが講じて、セイバーメトリクスの本をいくつか読みました。セイバーメトリクスは、野球を統計学的に分析する非常におもしろい試みなのです。しかしこのアプローチは野球だけではなく、様々な問題解決にも応用できます。 というわけで今回は、セイバーメトリクスの考え方の紹介と、それのサービス開発への応用事例について書きたいと思います。 セイバーメトリクスの考え方 統計学によるデータ分析と聞くと難しいように感じますが、セイバーメトリクスの発端は非常にシンプルです。それは「どうすれば勝利を増やせるか、データから分析してみよう」というものです。その考え方を段階的に分けると以下のようなものになります。 1.勝利という明確な目的を

JX通信社シニア・エンジニア兼データ基盤担当大臣の@shinyorke（しんよーく）です. 最近やった「ちょっとした贅沢」は「休日, 自宅で🍺片手に野球を見ながらUberEatsで注文したランチを楽しむ」です. ⚾と飲食を提供してくださる皆さまに心から感謝しております🙏 JX通信社では, 機械学習を用いたプロダクト開発・施策 プロダクト・サービスの改善に関する分析 日々のイベントをメトリクス化して可視化（いわゆるBI的なもの） を円滑かつ効率よく行うため, 昨年からデータ基盤を整備・運用しており, 現在では社員のみならず（スーパー優秀な）インターンの皆さまと一緒に活用し, 成果を出し始めています. ainow.ai なぜデータ基盤が必要か?どういった事をしているのか?...は上記のインタビューに譲るとして, このエントリーでは「データ基盤を支える技術 - ETL編」と称しまして, Py

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, 別の領域のエンジニアにジョブチェンジしたいというときに, 仕事終わった後, 週末などに個人学習をする 勉強会やイベントに参加したりコミュニティーのメンバーになって仲間を増やす 一念発起?して自分でWebサイト・サービスやiOS/Androidアプリを作ってリリースする といった, 「自分プロジェクト」言い換えると「個人開発」をすると思いますが, これって中々続かない事多くないですか? 少なくとも私は上手く行かなかった時期がありましたし, 今は上手く行ってるものの, たまにこの手の相談を受けます. そんな中, 奇しくも今年の4月に「個人開発をはじめよう

渋川（@shibu_jp）です。現在はフューチャー株式会社という、一次受けでコンサルから実装から運用保守まで一気通貫に行う会社にいます。社会人になってから、特に選り好みをしたりせず、任せられる仕事はなんでもやってきました。最近多いのは、サーバーからフロントあたりの領域です。 それ以外に書籍の執筆などもしており、今年（2020年）は『Real World HTTP 第2版』が出版され、「n月刊ラムダノートVol.2 No.1」にも寄稿しました。ほかに『Goならわかるシステムプログラミング』も、増刷のタイミングで密かに12ページほどコンテンツを増やしたりしています。 近著を中心とした10年にわたる筆者の著作 キャリアや仕事の仕方について、よく周りから聞かれるのが「いつ本を書いているのか？」「なぜ書き続けているのか？」といった質問です。僕としては、どちらかというと効率マニアで、一石二鳥を狙い続け

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, 運営の皆様素敵な機会とフィードバックをいただきありがとうございました. このエントリーはそんな#spoanaでお話させていただいたことを振り返りつつ, 原則論であり大切なアクションである「イシューからはじめよ」という話を交えて補足したいと思います*1. TL;DR このエントリーで言いたいことの要約です. あえて一言で言うと「イシューからはじめよ」を実践しましょう！ 「どこが問題か？を見極める」「数字じゃなくて答えを出す」ことにこだわり, やっていくとデータサイエンスは捗る（しそれが基本） ガチでスポーツ・アナ

【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（+来られなかった方もリハーサルとか諸々でサポート・応援）ありがとうございました.*1 このエントリーではスライド・発表でいい足りなかったことを補足という形で残したいと思います（発表準備の話を含めて）. スタメン スタメン 当日の様子など スライド 反響とか 数々のサポート 登壇に至るまでのあれこれ 事前準備 スライドの構成・ストーリー デモと野球データサイエンス スライド作成（とタイトルのひみつ） リハーサル ふりかえり - 反省とネクストアクション 当日の様子など スライドは初めてアスペクト比を16:9で作成した関係上, すべて書き下ろしになりま