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Shinichi Nakagawa

PRO shinyorke

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突然ですが「生涯成績」占ってもいいですか? - プロ野球選手成績予測2022

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実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術 / Service development with Streamlit and Flask

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Flask + Google App Engine（GAE）でWeb APIをデプロイするまで - Github Actionsを添えて / Flask + App Engine + Github Actions

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実践Streamlit & Flask - AIプロジェクトをいい感じにする技術（予告編） / Web application development starting with Streamlit

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人間じゃなくて野球のためのスクレイピングとしてのrequests-html / HTML Parsing for Baseball Player

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StreamlitとFlaskではじめる, 爆速プロトタイピングとTV砲対策 #jx_tech_talk / AI web application development starting with Streamlit and Flask

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坂本勇人さん改め山田哲人さんの成績予測をやってみた / Baseball Play Study 2020 Winter

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坂本勇人選手はいつ通算3,000安打を達成するか? AIに聞いてみました / Hayato Sakamoto Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and Python

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特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - 野球ではじめる機械学習 / Baseball Player Performance Prediction Using Feature Engineering with Machine Learning and Python

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Pythonもくもく自習室の今まで. そしてこれからのはなし / Python mokumoku Jisyushitsu 2020

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ANNとナイーブベイズを使った雑な野球選手の成績予測 / Baseball player performance prediction with Python

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データ分析にPythonは必要ですか？なお野球の場合は #spoana / Python, R, SQL And SABRmetrics

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「ともにつくる」デモのはなし - JX通信社のばあい #devsumi / Developers Summit 2020 Party Session LT

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生涯イチ・エンジニア #とは - 正夢にしたあとの続きのはなし #devsumi 2020 / I want to be part of the Senior Engineer

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デブサミを支える技術 - Nuxt.jsとFastAPIでデモを作った/Road to Developers Summit 2020

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長旅は疲れるけど野球とPythonは好きだ / PyLadiesTokyo-5-years-LT

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PythonではじめるGISとデータ分析そして⚾ / Baseball Analytics and GIS with Python

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アナリストがPython使いになるまで - スラスラ教える・教わるPython #PyConK

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