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プロ野球・日本ハムのポンセ投手が27日、札幌ドームで行われたソフトバンク戦でノーヒットノーランを達成しました。 プロ野球でのノーヒットノーラン達成は史上87人目、98回目で、今シーズンは5人目です。また、1シーズンで5人が達成するのは昭和15年の最多記録に並び、82年ぶりです。 ポンセ投手は去年まで大リーグのパイレーツに所属し、今シーズンから日本ハムでプレーしています。 日本ハムではここまで10試合に登板して2勝4敗、防御率3.67の成績で、27日は札幌ドームで初めて先発し、ソフトバンクと対戦しました。 ポンセ投手はツーシームやカットボールを軸にピッチングを組み立て、1回にデッドボールでランナーを出しましたが後続を打ち取り、2回以降もノーヒットピッチングを続けました。 8回にはセンターに抜けそうな打球をショートの中島卓也選手が好プレーで阻止して、ポンセ投手が帽子を脱いでおじぎする姿も見せま
Twitter Facebook B!Bookmark 米大リーグ・カブスの鈴木誠也外野手の優れた選球眼は、MLBでもすぐに研究されているようだ。直近5試合中4試合で無安打に終わるなど開幕の勢いが落ち着いた中、米メディアは相手の投球分布図の変化に注目。投球チャートの“証拠画像”を用いて説明すると、米ファンからは「少し休息が必要かも」とコメントが寄せられた。
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
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政府の保有データを公開するサイトが一部、開店休業の状態になっている。誰もが簡単に使える「オープンデータ」のはずなのに、2割以上のデータにアクセスできない部分がある。欧米ではデータを活用した成果が目立ち始めた。出遅れる日本にはデジタル社会の土台を機能させるための意識改革が欠かせない。「リクエストされたページは見つかりません」。政府のサイトで作業を進めるとこんなメッセージが現れた。サイトは政府が
【ブリュッセル=竹内康雄】欧州連合（EU）は企業などが持つ産業データの包括ルールを定める。域内で一定の規則のもとに、第三者が使えるようにしてデータ関連の新産業の創出を後押しする。企業がデータを域外に移転する際には厳しい基準を設ける。貴重なデータを囲い込むことでEUの成長につなげる狙いだ。EUの欧州委員会が23日にデータ法案を公表した。欧州委によると、2025年には世界のデータ量は18年の約5倍
実社会をデータ化し 新たな社会の「うねり」をつくる。 実社会のデータを解析し、 リアルとデジタルが融合した 「環境知能」を未来に実装する。 私たちは、未来のメガネで社会を見つめ、 より多様な選択肢や出会いにあふれる 時代の“うねり”をつくりだします。
データスタジアムは、データビジネスとソリューションサービスのプロフェッショナル集団として、ビジネスの「ゲームメーカー」となり、スポーツ界の成長を目指します。
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
Find New Data, Find New Alpha オルタナティブデータカンファレンス Spring 2019 2010年以降、機械学習、データサイエンス、自然言語処理やビッグデータに基づいたモデリングなどの技術が発展してきました。これにより 「オルタナティブデータ」 と呼ばれる、非伝統的なデータの投資判断への利用が海外の金融企業を中心に広がっています。 一方で国内では、こうしたデータの金融への活用はいまだ進んでいるとは言えません。これは、国内においてオルタナティブデータの利用に関する情報の量が非常に少なく、課題や問題に対するディスカッションが欠けていることが一つの原因です。 本セミナーでは国内外の運用関係者やデータベンダーを招き、海外の事例や国内での活用課題について講演、ディスカッションを行い、コミュニティの形成や課題の共有、明確化を図ります。 ►開催概要 イベント名 オルタ
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