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 BaseballDevelopers Summit 2023登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4196/
入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん - Lean Baseball
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
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