Baseball Play Study mini 2022/5/27 登壇資料
BigQueryとPythonではじめるプロ野球選手の成績予測（もしくは成績占い） / Baseball Player Performance Prediction using BigQuery and Python
Baseball Play Study mini 2022/5/27 登壇資料
ホームランのひみつ（MLB編）〜バレルゾーンをPythonとBigQueryで可視化してみた - Lean Baseball
このグラフは2017年MLB（メジャーリーグベースボール）の打球データ約11万レコード(球)を打球速度×打球角度で可視化したものです. ちょっとした傾向が見えますね,,,それを解説するのがこのエントリーのゴールです. こんにちは,野球エンジニアです. TL;DR 「ホームランになりやすい打球速度と打球角度」の組み合わせを「Barrel Zone（バレル・ゾーン）」と呼ぶ 長打を飛ばす上で,打球速度と打球角度を意識して飛ばすが重要！というのが今のトレンド 打球を転がす（抜ける）ような当たりを目指すのはもう昔のお話（ただし否定はしない） この手のデータの楽しみを知ってほしい！！！...のでみんなBaseball Geeksを読んでね！（宣伝） なお,弊社「ネクストベース」が運営しているメディア「Baseball Geeks」の応援コンテンツであり, 先日（3/10）に開催しました「Python
ダルビッシュ有さんが2017年に投げた投球データをPythonとBigQueryで軽く調べてみた - Lean Baseball
今日で週休七日生活が終わる野球エンジニアこと@shinyorkeです. 昨年末に,BigQueryに突っ込んだ野球データでダルビッシュ有さん（@faridyu）の投球データについてかる～く調べてみました. 「今年こそPythonでデータ分析するぞ！」 「BigQueryをPythonから使いたいぞ！」 っていう野球好きの方の参考になれば幸いです. なお今回はホントにデータを覗き見した程度の軽いネタです. TL;DR 投球コースを散布図で可視化するといい感じになる 球種と結果をSankey Diagramにするのも面白い BigQueryとJupyter,pandasの組み合わせすっごい楽 次回はPySparkあたりで学習とかさせたい 多分おそらく@faridyuさんはここに書いた分析と傾向の斜め上をいくと思ういや行って欲しい（ファンとして） Starting Member TL;DR St
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Jupyter(Python)とBigQueryによるデータ分析基盤のDevOps #pyconjp // Speaker Deck