勉強

GCP

メッシの全ゴールデータを、BigQueryとData Portalで可視化する

Nishipy メッシとロナウドのこれまでの得点データを、Data Portalを用いて、綺麗に可視化してみます。 1. やりたいこと 2019年5月1日、チャンピオンズリーグ準決勝のリバプール戦において、メッシがクラブ通算600ゴ...
GCP

BigQueryに読み込んだTwitterデータを、Datalabで分析・可視化する

Nishipy AWSしか触ったことのない私が、BigQueryに読み込んだデータを、Google Datalabを用いて可視化してみます。 1. やりたいこと BigQueryにデータを読み込み(前回やった) BIgQuery上...
GCP

Cloud Functionsで、GCSにアップロードしたCSVデータをBigQueryに読み込む

Nishipy AWSしか触ったことのない私が、最近GCP(Google Cloud Platform)を使う機会があったのでメモします。Cloud Functionsのチュートリアルとしてご覧ください。 1. やりたいこと Cl...
Python

Pythonで自分のツイートをすべて取得する方法と、いいねが多いツイートの特徴

Nishipy 本ブログ用に作ったTwitterアカウントのフォロワーが1000人を超えました! 良い節目ですので、自分の今までのツイートをスクレイピングします。 そして、"いいね"数が多いツイートの傾向について、見ていきます。 ...
お役立ち

駆け出しエンジニアがアイデアソンに参加して成長するべき3つの理由

駆け出しエンジニアがProgateや参考書の写経をやってないで、アイデアソンに参加して成長するべき3つの理由を紹介します。また、アイデアソンへの参加方法も書きます。
Python

J1とLaLigaのクラブ間格差を、Pythonで分析でしてみた[Python]

Jリーグは、どのチームが優勝する、専門家でも予想が難しいそうです。 一方、スペインのLaLigaは、優勝チーム(Barcelona or Real Madrid)や上位に入るであろうチームが、容易く予想できることで有名です。 今回は、統計学の基礎であるローレンツ曲線を書くことで、上記2つのリーグを比較してみました。
Python

[Python]2018年Jリーグの得点データをスクレイピングして描画してみる[ジョー編]

Jリーグのデータをスクレイピングし、描画してみる
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WordPressで記事を簡単・高速で書く方法[Markdown]

Nishipy ブログをやっているからには、毎日記事を書きたいのですが、HTMLに慣れないうちは意外と時間がかかります。 今回はWordpressでMarkdown記法を使うことにより、高速で記事を書く方法を紹介します。 1. Mar...
Python

[Python]モンテカルロ法で円周率を近似してみる

Nishipy Python歴2ヶ月位の私が、とあるきっかけで、モンテカルロ法を思い出しました。 懐かしいのでPythonで実装してみて、円周率(π)を近似してみます。図を描く練習にもなりました。 1. きっかけ Pythonを...
一般

ITエンジニアのための作り置きおかずのすゝめ

Nishipy 変化の激しいIT業界。勉強の日々です。 時間を有効活用し、健康な身体で勉強に励むための作り置きレシピを紹介します! (adsbygoogle = window.adsbygoogle ...