Análisis deportivo
Hace unos días tuve la suerte de poder participar en un hackathon de analítica de fútbol organizado por xfb Analytics[1]Transfermarkt[2]y Foro de Fútbol de Hungría[3].
Como recientemente recibimos permiso para compartir nuestro trabajo, decidí escribir una publicación de blog sobre el enfoque que utilicé.
El objetivo era elegir un equipo de la Premier League, analizar su estilo de juego, resaltar dos defectos y preparar dos listas de 5 jugadores cada una que pudieran ayudar al equipo a mejorar. La premisa era que teníamos que buscar cubrir dos puestos diferentes (de ahí las “dos listas de 5 jugadores cada una”).
Luego, de esas dos listas, tuvimos que elegir el objetivo principal en cada una y explicar con más detalle por qué eran los más adecuados para sus respectivas posiciones.
El resultado final tenía que ser realista y la suma de los precios de ambos jugadores tenía que estar por debajo de los 60M (nos dieron sus valoraciones en Transfermarkt).
Ahora que sabes de qué se trata, quiero hablar sobre mi enfoque. Soy un científico de datos al que le encanta el fútbol, así que tuve que realizar algún tipo de análisis técnico o modelado con Python.
