April 2025
Intermediate to advanced
352 pages
9h 23m
Italian
Overview
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Il baseball non è l'unico sport che usa il "moneyball". Anche le squadre di football americano, i giocatori di fantasy football, i fan e gli scommettitori usano sempre più i dati per avere un vantaggio sulla concorrenza. Le squadre professionistiche e universitarie usano i dati per capire di cosa ha bisogno la squadra e scegliere i giocatori giusti. I giocatori di fantasy football e i fan usano i dati per cercare di battere i loro amici, mentre chi scommette sugli sport usa i dati per cercare di battere i bookmaker.
In questo libro conciso, Eric Eager e Richard Erickson offrono una chiara introduzione all'uso dei modelli statistici per analizzare i dati del football utilizzando sia Python che R. Che il tuo obiettivo sia qualificarti per una posizione di analista di football entry-level, dominare il tuo campionato di fantasy football o semplicemente imparare R e Python con esempi divertenti, questo libro è il punto di partenza ideale.
Attraverso casi di studio sia in Python che in R, imparerai a:
- Ottenere dati NFL da pacchetti Python e R e web scraping
- Visualizzare ed esplorare i dati
- Applicare modelli di regressione ai dati play-by-play
- Estendere i modelli di regressione ai problemi di classificazione nel calcio
- Applicare la scienza dei dati alle scommesse sportive con le prop dei singoli giocatori
- Capire le caratteristiche atletiche dei giocatori usando statistiche multivariate
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