Ciencia de datos con python en su aplicación a la práctica del fútbol

Abstract

El objetivo de este trabajo es la aplicación de ciencia de datos con Python en el sector deportivo, concretamente en la práctica del fútbol. A través del uso de distintas librerías de Python como Pandas, Matplotlib y Sweetviz, junto con diferentes tecnicas estadísticas básicas y avanzadas, así como aplicación de modelos matemáticos, se propone definir una metodología para realizar una serie de estudios sobre ciencia de datos aplicada a la práctica del fútbol, con la finalidad de indagar con detalle sobre las lesiones, factores de riesgo y anatomía de los jugadores de un equipo de fútbol, así como mediante diversas técnicas de análisis de datos como data-tracking se pretende profundizar en los diversos planteamientos estratégicos o disposiciones tácticas de los equipos durante un partido de fútbol, además de obtener información del rendimiento de los jugadores individualmente, o en su conjunto, obtener diferentes estadísticas que puedan afectar al rendimiento de los jugadores y del equipo. Todo esto con el propósito de transformar esta información a conocimiento para que el equipo técnico pueda aprovecharlo y mejorar el rendimiento del equipo, así como agilizar la toma de decisiones.

The objective of this work is the application of data science with Python in sports, particularly in soccer. Through the use of different Python libraries such as Pandas, Matplotlib and Sweetviz, together with different basic and advanced statistical techniques, as well as the application of mathematical models, it is proposed to define a methodology to carry out a series of studies on data science applied to the practice of soccer, in order to investigate in detail the injuries, risk factors and anatomy of the players of a soccer team, as well as through various data analysis techniques such as data-tracking, it is intended to delve into the various strategic approaches or team tactics during a football match, in addition to obtaining information on the performance of the players individually, or as a whole, obtaining different statistics that may affect the performance of the players and the team. All this with the purpose of transforming this information into knowledge so that the technical team can take advantage of it and improve the team’s performance, as well as speed up decision-making.