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Realizaré análisis de datos deportivos, EDA y visualización
Acerca de este Servicio
¿Estás listo para encontrar la ventaja oculta en tus datos deportivos? Me especializo en Sports Analytics usando Python para convertir box scores, datos de seguimiento o estadísticas de jugadores en ideas claras y estratégicas para scouting, apuestas o fantasy.
Lo que entrego:
- Métricas personalizadas: Calculo métricas especializadas como xG (Goles Esperados), PER (Índice de Eficiencia del Jugador) o puntuaciones de eficiencia personalizadas.
- Narrativa visual: Crear gráficos atractivos (mapas de tiros, heatmaps, gráficos de posición) que muestran rápidamente las tendencias de rendimiento.
- Informes de scouting: Un resumen en PDF que detalla fortalezas, debilidades y posibles impulsores del rendimiento de jugadores/equipos.
Requisitos:
- Archivo de datos (CSV, Excel o enlace a una API pública como Basketball-Reference).
- Jugador/equipo objetivo y la pregunta específica (por ejemplo, "¿Cuál es la zona de ataque más eficiente del equipo?").
Dominio:
Aprendizaje automático
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Análisis de Series Temporales
Lenguaje de programación:
Python
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R
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SQL
Herramientas:
Jupyter Notebook
Tecnología:
Python
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R
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scikit-learn
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Jupyter Notebook
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SQL
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Pandas
FAQ
Traducción automática
¿Qué deportes cubres?
Me enfoco principalmente en NBA, NFL y fútbol, pero estoy abierto a discutir ofertas personalizadas para datos de béisbol, hockey o universitarios.
¿Puedes ayudarme a ganar mi Fantasy League?
Puedo proporcionar análisis estadísticos y modelos predictivos para darte una ventaja, pero no puedo garantizar resultados ya que las apuestas y fantasy implican riesgo.
¿Cómo obtengo los datos?
Puedes proporcionar los datos, o para los paquetes Standard/Premium, puedo hacer scraping o acceder a datos públicos (por ejemplo, de ESPN o una API) como parte del servicio.
