geekDadは諦めない

web開発と育児を中心に

続) 夏の甲子園が始まったので、各校の打撃力と守備力を可視化してみた。

こんにちは。 nassy20と申します。

夏の甲子園100回大会が始まりましたね。
現在プログラマーをしていますが、10年前は高校球児でした。 

Pythonの勉強がてら、matplotlibで各高校の打撃力と守備力を可視化してみました。
先程は各プロットが詰まり過ぎていたので、調整しました。

それがこちら、、、

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さっきよりは大分見やすくなったね (*´ε`*)

さっきの↓ 笑

 

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夏の甲子園が始まったので、各校の打撃力と守備力を可視化してみた。

こんにちは。 nassy20と申します。

夏の甲子園100回大会が始まりましたね。
現在プログラマーをしていますが、10年前は高校球児でした。 

Pythonの勉強がてら、matplotlibで各高校の打撃力と守備力を可視化してみました。
それがこちら....

 

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調整が必要ねΣ(・ω・;ll)

至急調整します。

kubernetes on Docker Desktop がstableになったので、installしてみる

kubernetes on Docker Desktop がstableになったので、installしてみる」という記事をqiita で書きました。

kubernetes on Docker Desktop がstableになったので、installしてみる - Qiita

理解できていなくても、手を動かしてみるというのを大事にしているので、とにかく書きました。 眠い 。

巨人選手の三振とホームラン数の関係をpythonで描いてみた

こんにちは。

nassy20と申します。 

現在プログラマーをしていますが、10年前は高校球児でした。

そういうわけあって、現在も野球のニュースや中継を見るのを楽しみにしています。

 

現在、覚えようとしているプログラミング言語pythonは統計などにもよく使われます。pythonの練習がてら、巨人選手の三振とホームラン数をのデータをプロットしてみました。その結果がこちら、、、

 

巨人選手14名の三振とホームランの関係
巨人選手14名の三振とホームランの関係

 

hr:ホームラン so:三振 です。

1ヶ月くらい前のデータで、打席数の上位14人を選出しました。

打席数のバイアスはかかっていますが、長距離打者は三振も多い関係があるように感じますね。

 

 

見て欲しいのはこの打者。

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岡本ですね。今年の初詣は岡本の活躍を祈願しましたが、ここまでブレイクするとは思いませんでした。打率も高いのですが、やっぱり三振が多いのは気のせいではありませんでしたね。

 

おっと、とんでもないことに気がついたぞ。

 

三振多い...
三振多い...

 

この打者、ホームラン少ないのに、三振めっちゃ多い。。

小林だろうな.....

じつはこれ、吉川尚輝でした
頑張れ尚輝〜(´・ω・`)

今後はデータ分析基盤と統計の勉強してもっと面白いデータを出してみたいですね。

山田哲人は春と夏でどれくらい違うのかとかもおもしろそう...

PHPからPythonへ転向する

こんにちは。

nassy20と申します。  

 

色々な事情があり、新卒から5年間勤めた会社を辞めることにしました。

その際に、今後のキャリアを考えた結果、2年半慣れ親しんだPHPから、Pythonアプリケーションエンジニアへ転向することにしました。

正確には、RubyPythonのプロダクトを持つ会社を中心に探して、先にAIプロダクトを持つ良い感じの会社から内定を頂いたために、Pythonエンジニアへの転向を決めました。

自身の気持ちの整理のためにも、どのような判断があったのか、書いておきたいと思います。

なぜPHPから転向しようと思ったのか

PHPは好きです。 とにかく速く形にできる良さがあります。生産性の高いモダンフレームワークも育っている印象。

じゃあ、なぜ転向しようと思ったかというお話。

3年程度で年収をぐっと上げなきゃいけない問題

私は都内住みで2歳の息子と、現在専業主婦の妻との3人暮らしです。妻もかなりいい年齢なので、そろそろ二人目の子供も考え始めています。都内のファミリー賃貸の高いです。(憤怒)

年収をどうにか3年程度で上げなければいけませんでした。

どうやって年収を上げるかを考えてみて、以下のことに気が付きました。

待遇は自身の能力の成熟度以外にも、以下の事の関連が大きいこと。

  • 会社やビジネスモデルや業界
  • 技術や経験の希少性や需要

さぁ、自分は上記に関してどうなのかと考えました。採用の手伝いをして得た肌感覚では、PHPエンジニアは希少や需要に欠けていました。

また、SESがメインのSIerに所属していたので、会社やビジネスモデルの面でも限界が見えていました。

隣の技術は青く見える問題

技術ブログや様々なメディアにおけるRubyPythonの注目度や盛り上がりを見ていると、少しPHP界隈は寂しく見えてしまいます。

サイバーエージェント・コネヒト・BASEが語る、今あえて開発言語を「PHP」に決めた理由とは? | ガジェット通信 GetNews

上記の記事にはとても勇気をもらいましたが、やはり新しく作るプロダクトはRuby on Railsの採用が多い印象を受けます。

私はいつか一人でプロダクトを作ってみたいと思っていたので、以下の2つのどちらかのパターンに絞って転職することにしました。

  • プロダクトのグロースを学ぶために、立ち上げ間もないプロダクトをRuby on Railsで作っている会社
  • 将来的に自身で機械学習プロダクトを作るために、Pythonを使っている会社

Pythonで良かったのか

これからPythonエンジニアとして働くところですが、以下の観点でPythonで良かったと思っています。

  • 将来、自身でプロダクトを作る観点
    • 機械学習をコアとしたプロダクトが作れる可能性
    • 言語解析、画像解析をコアとしたプロダクトが作れる可能性
  • エンジニア希少性の観点
    • 日本はPythonエンジニアが少ないのに対し、機械学習ブームがに伴って需要が拡大している

自身の考えの整理はこんか感じかな。。。

Pythonの勉強もそこそこに生意気なことを書いた気がします。今後は勉強のまとめなども書いていこうと思います。