第695回 Kaggle sportsデータ分析ハッカソン(Kaggle sports data hackson)

A.I. University by Team AI
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Public group

Team AI Base (New Shibuya Mansion 202)

36-17 Udagawa-cho, Shibuya-ku · Tokyo

How to find us

1min from Tokyu Hands (Call 08063062223)

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Details

(*This event is in Japanese only)

こんにちは! Team AI 宮崎 翼です。

我々は定期的に機械学習に関するハンズオンなデータ分析ハッカソンを開催しています。

実力アップに非常に便利なのが、
データサイエンスのコンペサイトKaggleです。

世界のDataScientistコミュ二ティで今非常に注目されている、
Kaggleに皆でチャレンジしませんか?
https://www.kaggle.com/

このイベントでは、スポーツデータ分析中心に皆さんにハンズオンなハッカソン形式でご参加頂きます。野球、ラグビー、サッカー、テニスなど様々ご用意しています。
スポーツのジャンルを問わずスポーツアナリストを目指す人にとって有益な情報共有の場になることを目的としています。

3−4人のグループに分かれ、取り組むデータセットを選び、助け合いながら分析を進めてもらいます。ハイレベルな方も、初心者の方も気軽にいらっしゃってください。

■ 対象
・AIやIoTの時代に備えて少しでもプログラミングに触れてみたい
・Pythonを基礎から復習してみたい方
・スポーツアナリティストに関心のある方
・スポーツが好きな方

■ 内容
・Kaggleを使ったハッカソン

■ 費用
・無料

■ 当日の流れ
・自己紹介
・班分け (3名~4名に分かれます)
・データセット決め

■ 持ち物
ノートPC

■ データセット
1.Olympic Sports and Medals,[masked]
-Which countries and athletes have won the most medals at the Olympic games?
https://www.kaggle.com/the-guardian/olympic-games

2.FIFA World Cup
-All the results from World Cups
https://www.kaggle.com/abecklas/fifa-world-cup

3.Home Advantage in Soccer and Basketball
-Home and away performance of 9K+ Teams from 88 leagues around the world
https://www.kaggle.com/drgilermo/home-advantage-in-soccer-and-basketball

4.FIFA 19 complete player dataset
-18k+ FIFA 19 players, ~90 attributes extracted from the latest FIFA database
https://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19

5.The History of Baseball
-A complete history of major league baseball stats from 1871 to 2015
https://www.kaggle.com/seanlahman/the-history-of-baseball

6.Google Cloud & NCAA® ML Competition 2019-Women's
-Apply Machine Learning to NCAA® March Madness®
https://www.kaggle.com/c/womens-machine-learning-competition-2019/data

7.GooglApply Machine Learning to NCAA® March-Men’s
-Apply Machine Learning to NCAA® March Madness®
https://www.kaggle.com/c/mens-machine-learning-competition-2018/notebooks

-参考

-Datasets FIFA
https://www.kaggle.com/datasets?sortBy=votes&group=public&search=fifa&page=1&pageSize=20&size=all&filetype=all&license=all

-Tag sports-games
https://www.kaggle.com/tags/sports-games

■ Kaggle参考資料
- Titanicチャレンジ
https://www.kaggle.com/c/titanic

-Titanicチャレンジ攻略法
http://qiita.com/suzumi/items/8ce18bc90c942663d1e6

-0から始めるkaggle超初心者向け入門
https://qiita.com/yukinagae/items/661e6021871788e2f05d

-Kaggleに登録したら次にやること ~ これだけやれば十分闘える!
Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ~
https://qiita.com/upura/items/3c10ff6fed4e7c3d70f0

初心者向けスポーツ分析チュートリアル
「目標達成に導くデータ分析」 | Sports Analyst Meetup #1
https://upura.hatenablog.com/entry/2019/02/15/220000

第9回スポーツデータ解析コンペティション審査会に参加しました!
https://upura.hatenablog.com/entry/2019/02/15/220000

■ Team AIとは?
2016年7月発祥のコミュニティです。2019年6月時点で会員6000人以上います。
渋谷の拠点でAI教育イベントを通算500回実施、日本最大級のAIコミュニティです。
代表の石井は、翔泳社から”AIエンジニアになりたい人の為の本”を出版し、1万部を販売してます。
-web
https://www.team-ai.com/

-Facebook(人工知能 研究会グループ Team AI)
https://www.facebook.com/groups/teamaisupporters/?ref=bookmarks

-Slack(AIコミュニティ)
https://ai-university.slack.com/

-メルマガ(最新のAI技術のトレンドや海外事例をメールマガジンでお届けします。)
https://us9.list-manage.com/subscribe?u=b351ff53a100609b7c5759977&id=029741963f

■ プレゼンター
司会 : 宮崎 翼
Twitter:tsubasatwi
https://twitter.com/tsubasatwi
1982年愛媛県出身、新居浜工業高等専門学校卒業後、大手商社に入社、その後通信業界にてSIerとしてアカウントセールス担当し、NWプリセールスとしてグローバル企業のプロジェクトリードを担当。

■ 代表者情報
100万人の機械学習コミュニティを東京に創る Team AI
http://www.team-ai.com/
代表 : 石井 大輔
経歴:https://www.ishiid.com
株式会社ジェニオ代表取締役 1975年岡山県生まれ。 京都大学卒業後、伊藤忠商事にて欧州駐在しアパレルの知的財産と事業開発担当。2011年ジェニオを創業。 ファッション通販BUYMAの海外事業開発(欧州・米国)を受注。 2015年、シリコンバレーの起業家育成組織OneTractionの指導のもと米国で事業推進。 2016年、AI開発案件に特化したクラウドソーシングサービスTeam AIを立ち上げる。 TBS"AI共存ラジオ 好奇心家族"火曜日コメンテーター。

ID:event-kag005