日曜日 3:35 p.m.–4:05 p.m.
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化
Shinichi Nakagawa
- 対象レベル：
- 初級
- カテゴリ：
- Best Practices/Patterns
説明
Pythonと野球統計学「セイバーメトリクス」を使ったデータ分析・可視化に関するノウハウを紹介するセッションです。IPython等のPyDataライブラリ、Ansible/Docker等のOSSを用いたデータ分析・可視化の環境づくりと分析・可視化の具体例を中心に紹介します。
野球に限らず、Pythonでデータ分析・可視化を行いたい方、Ansible/Docker等で構成管理をはじめたい方にお勧めです。
概要
Python×野球で学ぶデータの分析と可視化
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メジャーリーグをはじめとして、日本プロ野球や他の球技において、競技データの収集、分析、可視化が盛んに行われています。これらはプロのクラブチームや代表チームのみならず、ファン自身が行う事例も徐々にですが出てきています。
当セッションでは、発表者自身がライフワークとして行っている「Pythonを用いた野球のデータ分析・可視化」をデータ収集、分析、可視化および環境構築(IaaS)の側面で紹介します。
Keyword
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- IPython notebook
- Pandas
- Web Programming(Python, etc...)
- infrastructure as code(Ansible, Docker, etc...)
- セイバーメトリクス(野球統計学)
