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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/moneyball-and-beyond Moneyballとその先 皆さん、こんにちは！今日はCourseraの「Moneyball and Beyond」というコースについてのレビューをお届けします。このコースは、データ分析がプロスポーツのパフォーマンス統計に革命をもたらした「Moneyball」という書籍からインスパイアを受けたものです。 コースの内容を詳しく見てみると、まず最初の週ではMoneyballの物語とそれを検証するための方法について学びます。特にチームの勝率と二つのパフォーマンス統計（出塁率：OBPとスラッギングパーセンテージ：SLG）の関係を探ります。 次の週では、選手の年俸とそのパフォーマンス統計の関係を推定します。この分析は、Moneyballの物語を裏付ける結果を示し、OBPがSLGに比べて過小評価されていたことが明らかになります。 3週目には、さまざまな打撃成績のリワードを更新し、OBPとSLGそれぞれの構成要素（四球、シングル、ダブル、トリプル、ホームラン）のリワードとの関係も探ります。 さらに、4週目ではラン期待値の概念を紹介し、2018年シーズンのMLBデータセットを使用してランバリューを計算します。イベントの種類や選手によって分類されたランバリューを計算する実践が行われます。 最終週には、WAR（Wins Above Replacement）の概念を深く掘り下げ、バッティングパフォーマンスに基づくWARの計算方法について学びます。この際、ランバリューとチームの勝率、選手の年俸の関係も探求し、勝率を予測する手掛かりを得ることができます。 このコースは、データ分析に興味のある方や、スポーツのパフォーマンスを数字で理解したい方にとって非常に有益です。Pythonのプログラミングを通じて、実際のデータを使って学ぶことができるので、実践的なスキルも身につきます。 総じて、「Moneyball and Beyond」は、スポーツデータ分析の基礎を学ぶための素晴らしいコースだと感じました。データに基づく意思決定がいかに重要かを理解するための第一歩として、このコースを強くお勧めします！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/moneyball-and-beyond