Analítica del fútbol con Python y R

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com El béisbol no es el único deporte que utiliza el "moneyball". Los equipos de fútbol americano, los jugadores de fútbol de fantasía, los aficionados y los apostantes utilizan cada vez más los datos para obtener una ventaja sobre la competencia. Los equipos profesionales y universitarios utilizan los datos para ayudar a identificar las necesidades del equipo y seleccionar a los jugadores que cubran esas necesidades. Los jugadores de fútbol de fantasía y los aficionados utilizan los datos para intentar derrotar a sus amigos, mientras que los apostantes deportivos utilizan los datos para intentar derrotar a las casas de apuestas deportivas. En este conciso libro, Eric Eager y Richard Erickson proporcionan una clara introducción al uso de modelos estadísticos para analizar datos de fútbol utilizando tanto Python como R. Tanto si tu objetivo es optar a un puesto de analista de fútbol de nivel inicial, dominar tu liga de fútbol de fantasía, o simplemente aprender R y Python con divertidos casos de ejemplo, este libro es tu punto de partida. A través de casos prácticos tanto en Python como en R, aprenderás a: Obtener datos de la NFL a partir de paquetes de Python y R y de web scraping Visualizar y explorar datos Aplicar modelos de regresión a los datos de jugada a jugada Ampliar los modelos de regresión a problemas de clasificación en el fútbol Aplica la ciencia de datos a las apuestas deportivas con apoyos individuales de jugadores Comprender los atributos atléticos de los jugadores mediante estadísticas multivariantes