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Módulo 0. Anaconda
Instalaremos y aprenderemos a usar Anaconda, una plataforma que nos facilitará la gestión de paquetes y entornos de Python, muy útil para tratar y analizar los datos.
Empezaremos con Fotmob el scraping: extraer los datos de páginas específicas de fútbol, para obtener los datos necesarios para realizar nuestros análisis.
Continuaremos ese scraping con la empresa líder en la industria del análisis de datos de fútbol, recopilando información detallada y de alta calidad para mejorar nuestra toma de decisiones.
Realizaremos una visualización de datos que nos muestre la ubicación de los tiros en un campo de fútbol, útil para analizar patrones de ataque y defensa.
Representaremos de manera gráfica los pases entre jugadores durante un partido, que puede revelar patrones de juego y relaciones entre compañeros de equipo.
En este módulo aprenderemos a graficar las áreas del terreno de juego donde un equipo pasa más tiempo o tiene más actividad durante un partido, ya sea las zonas donde más pases ha realizado, o donde más pérdidas tiene.
En este módulo aprenderemos a graficar las áreas del terreno de juego donde un equipo pasa más tiempo o tiene más actividad durante un partido, ya sea las zonas donde más pases ha realizado, o donde más pérdidas tiene.
Iremos un paso más allá del tema anterior, para ver específicamente ciertos comportamientos y estadísticas concretas de un jugador durante un partido, lo que puede ayudar a comprender su influencia, debilidades y fortalezas en el juego.
Analizaremos los Expected Goals (xG) divididos en segmentos de tiempo específicos durante un partido, lo que puede revelar los cambios de rendimiento nuestros y de rivales, y sobre todo, ver quién mereció ganar.
Haremos radares de pizza que nos muestre de un simple viztazo múltiples estadísticas de rendimiento de un jugador en diferentes áreas del juego, similar a un perfil de habilidades.
Seguiremos con el tema anterior, pero esta vez, utilizaremos el gráfico de radar para comparar a jugadores de una posición rendimiento de un jugador en para ver quién está dando mejor rendimiento.
Usaremos el gráfico de dispersión para hacer comparativas entre jugadores de nuestro equipo o con jugadores de una competición, para ver cómo esta siendo el desempeño de nuestros jugadores y de nuestro equipo con respecto a otros.
Una vez tratados todos los datos, aprenderemos a hacer una presentación de todos los datos en Tableau, la herramienta que nos permitirá generar dashboard interactivos para ofrecer a nuestro cuerpo técnico o jugadores.