Descripción
El béisbol no es el único deporte que usa "moneyball". Los equipos de fútbol americano, los jugadores de fútbol americano de fantasía, los aficionados y los apostadores están utilizando cada vez más los datos para obtener una ventaja sobre la competencia. Los equipos profesionales y universitarios utilizan datos para ayudar a identificar las necesidades del equipo y seleccionar jugadores para satisfacer esas necesidades. Los jugadores y aficionados de fútbol americano de fantasía utilizan datos para intentar vencer a sus amigos, mientras que los apostadores deportivos utilizan datos en un intento de vencer a las casas de apuestas.
En este libro conciso, Eric Eager y Richard Erickson ofrecen una introducción clara al uso de modelos estadísticos para analizar datos de fútbol utilizando Python y R. Ya sea que su objetivo sea calificar para un puesto de analista de fútbol de nivel inicial, dominar su liga de fútbol americano de fantasía o simplemente aprender R y Python con divertidos ejemplos, este libro es su punto de partida.
A través de estudios de caso tanto en Python como en R, aprenderá a:
- Obtener datos de la NFL de paquetes de Python y R y web scraping
- Visualizar y explorar datos
- Aplicar modelos de regresión a datos jugada por jugada
- Extender modelos de regresión a problemas de clasificación en el fútbol
- Aplicar la ciencia de datos a las apuestas deportivas con apuestas individuales de jugadores
- Comprender los atributos atléticos de los jugadores utilizando estadísticas multivariadas
Autor: Eric Eager, Richard Erickson
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 19/09/2023
Páginas: 349
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.23 libras
Tamaño: 9.10 alto x 6.80 ancho x 0.90 profundidad
ISBN13: 9781492099628
ISBN10: 1492099627
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Análisis de datos
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Ciencia de datos | Visualización de datos