DataLab: come automatizzare la tua analisi calcistica con Python
Negli ultimi mesi ho condiviso diversi post su come utilizzare Python per cominciare a fare un po' di analisi sui dati calcistici.
Ecco, ho passato un numero esagerato di ore a condensare i processi fondamentali di scraping e visualizzazione in modo da renderli riutilizzabili.
Il prodotto di tutto quel lavoro è il primo corso di Calcio Datato!
Da qui al 6 ottobre tu, member di Calcio Datato, potrai utilizzare il codice sconto per abbassare di qualche euro quel totale che ti troverai di fronte. Prendilo come un modo per premiare chi si è iscritto (lo trovi in fondo al post).
Ok, ma cosa ci si può aspettare da questo corso?
Cerco di fartelo capire in poche righe.
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Il formato
5 sessioni con video, documentazione e codice pronto.
Ti puoi gestire tutto tu quando vuoi, come vuoi.
Non hai voglia di guardare il video? Documentazione e codice bastano se vuoi arrivare al dunque.
Non hai nemmeno voglia di leggere la documentazione? Ok. Il codice è comunque lì pronto.
I contenuti
Non aspettarti un'introduzione a Python o un corso che possa sostituire basi teoriche. L'obiettivo, qui, è darti una serie di strumenti che possano ridurre la barriera tra la voglia di analizzare e la necessità di recuperare i dati sistematicamente.
Questa la struttura del corso:
- Da dove iniziare
- Come Creare uno Scouting Report
- Come analizzare stile ed efficacia di una squadra
- Come ottenere i dati per analizzare il rendimento di una squadra nel tempo
- Come ottenere i dati di ogni singolo tiro
- Come confrontare il rendimento di uno o più giocatori secondo le tue preferenze
Non è tutto, però. Tra documentazione e codice troverai anche:
- Come calcolare metriche avanzate per misurare efficacia e stile di squadre e giocatori
- Come visualizzare i dati con buon senso senza lasciare una brutta impressione a chi dovrà guardare i tuoi grafici (mi raccomando con i colori)
- Codice per visualizzare con dignità (con gli spazi giusti e legende sensate) la performance di squadre e giocatori
Se hai ancora qualche dubbio, le note qui sotto potrebbero esserti utili.
Fa per te se:
- Hai da sempre voluto lavorare con i dati legati al calcio, ma ti sei spesso scontrato con le limitazioni delle varie piattaforme
- Cerchi contenuti pratici che ti permettano di accedere ai dati disponibili online ma difficilmente scaricabili
- Scrivere codice non era nella tua lista dei desideri per il 2024 ma farlo per raccogliere i dati sul calcio non ti dispiace
Non fa per te se:
- I dati ti interessano, sì. Ma scaricarli, elaborarli ed analizzarli no
- Cerchi qualcosa di teorico più che pratico
- Hai già competenze avanzate in Python ai fini di scraping e analisi dei dati
- Non ne vuoi neanche sapere di metterti lì davanti a codice Python e documentazione correlata
A questo punto, magari avresti voglia di vedere cosa potrai creare con quel codice.
Eccoti quindi qualche esempio:
Potrai scegliere quali metriche utilizzare per valutare il rendimento di un singolo giocatore...
O per confrontarlo con quello di un altro giocatore (scelto a caso, eh!)
Se invece ti interessano di più le metriche di squadra, stilistiche o di efficacia, eccoti il Bologna di Italiano.
Colori, metriche, e nomenclatura sono personalizzabili, ma il codice che troverai ti metterà già nelle condizioni di creare qualcosa senza metterci mano.
Starà a te, poi, adattare il tutto secondo le tue esigenze.
Se hai domande sui contenuti del corso, su Vincenzo Italiano o su color palettes carine – a proposito, qui un gran sito per crearle – scrivimi pure a calciodatato@gmail.com.
A presto!
(ah, sì, il codice sconto: 7KQRYUESM0)
DataLab è un progetto dedicato a condividere informazioni utili sul mondo del calcio. A volte scrivo di opportunità, esperienze personali. Altre di codice e risorse che possono essere utilizzate per imparare a lavorare con i dati sul calcio.
Se hai argomenti che vorresti vedere approfonditi o domande a cui vorresti trovare risposta, lascia un commento qui sotto o scrivimi a calciodatato@gmail.com
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