Python×スポーツデータ(今までの振り返り編）

目標の10投稿を達成したので、備忘録代わりに、記事を書きたいと思います。
いつもと違い、メモ的要素が強いので、少し読みにくいかもしれません。ご理解ください。

備忘録と書いて、なぜ発信するかといえば
・編集はそこまでしたくないけど単純に投稿数を増やしたい
・こんな記事を読んで頂ける方の中で、1人でも何か気づきがある方がいれば
と言った感じです。

それでは早速、Pythonを勉強し始めて、noteに10投稿して思ったこと。

①趣味ならこのやり方OK。仕事ならダメ。
②データ収集が一番重要。
③スポーツデータは面白い

①趣味ならこのやり方OK。仕事ならダメ。

端的に言うと、直近で必要になるなら、noteやブログなどあげずに、ひたすらcodeを書いてた方が絶対良い。そっちの方が理解も早いし、構造的なことを理解しておけば、関数など覚えなくてもググればなんでも解決できるようになる。

機械学習はまだ基礎しか触れてないが、それでもpythonの記述はとてもシンプルで、初心者に向いていることがよく理解できた。特に自分はSQLをやっていたので、分析の前処理・集計・加工に関しては、共通する言葉も多く、楽にできた。

今回10投稿であげたレベルの分析であれば、SQL学習者ならおそらく半日というか、pythonを知らなくてもググりながらcode見ればできちゃうレベル。

だからこそ繰り返しになるが、仕事で使うならこのやり方は推奨できない。ひたすらcodeを打ち込んで勉強した方が絶対良い。少しやればかなりできることの幅が広がるはず。

最後に趣味や直近で必要ないなら、このやり方はありだと思う。自分の好きなことを用いてアウトプットできるし、何より楽しんでできるはず。

②データ収集が一番重要。

Pythonでできることの中でも、データ分析に関しての話。
どんなに面白いこと考えて、良い切り口を見つけても、どれだけpythonのレベルがあがっても、元データがないと始まらない。

特にスポーツデータは日本語でデータが落ちてないことがほとんど。データ収集を如何に効率よくやるのが一番か、改めて理解。
パイソン、データ分析に関してはググればなんとかなる。

③スポーツデータは面白い

今までの投稿は選手の基本情報しか扱わなかったが、それでもいくらでも切り口はあるし、何よりデータが頭に入った上で、スポーツ観戦するとさらに楽しくなる。
Pythonを組み合わせることが、短時間でいろんなことができるのがよく理解できたので、自分のモチベーションが続く限りはこの場で引き続きアウトプットしていきたいと思う。

最後に、大した話ではないが、10投稿してなぜか、１投稿だけ他投稿の40倍近いアクセス数になった。どこからの導線だろう。こちらも調べてみたい。

それでは本日もありがとうございました。