Overview
Le baseball n'est pas le seul sport à utiliser la "moneyball". Les équipes de football américain, les joueurs de fantasy football, les fans et les parieurs utilisent de plus en plus les données pour prendre l'avantage sur la concurrence. Les équipes professionnelles et universitaires utilisent les données pour aider à identifier les besoins de l'équipe et à sélectionner les joueurs pour combler ces besoins. Les joueurs de fantasy football et les fans utilisent les données pour essayer de vaincre leurs amis, tandis que les parieurs sportifs utilisent les données pour essayer de vaincre les paris sportifs.
Dans ce livre concis, Eric Eager et Richard Erickson fournissent une introduction claire à l'utilisation de modèles statistiques pour analyser les données de football en utilisant à la fois Python et R. Que ton objectif soit de te qualifier pour un poste d'analyste de football débutant, de dominer ta ligue de fantasy football, ou simplement d'apprendre R et Python avec des cas d'exemple amusants, ce livre est ton point de départ.
Grâce à des études de cas en Python et en R, tu apprendras à :
- Obtenir des données sur la NFL à partir de paquets Python et R et du web scraping.
- Visualiser et explorer les données
- Appliquer des modèles de régression aux données de jeu par jeu
- Étendre les modèles de régression aux problèmes de classification dans le football
- Appliquer la science des données aux paris sportifs avec les accessoires des joueurs individuels
- Comprendre les caractéristiques athlétiques des joueurs à l'aide de statistiques multivariées
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