✅ データ分析ってこんなに楽しいの？

✅ サッカーをコーディングで分析できますか？

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このコース 1) Pythonのデータ分析を楽しく学びたい方、2) スポーツデータアナリストになることを夢見る方、3) データを通してサッカーをより深く楽しみたい方リスニングのクラスです。

このクラスの実際のサッカーデータから学ぶ

Python データ分析を始めましょう。

さらに、「スポーツデータアナリスト」の夢をかなえましょう。

こんにちは、

サッカーデータサイエンティスト

私はパイタイプの人間です

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こんにちは。専攻している数学と、好きなサッカーの接点を探しています。 「サッカーデータサイエンティスト」パイタイプ人間それは。

私は現在、ウェアラブルセンサーに基づく測位技術に基づいてスポーツビッグデータを収集および分析している会社です。」フィット・トゥギャザー「私はデータサイエンスチームのチームリーダーとして研究をしています。好きなサッカーの試合を見ながら、どんな面白い研究ができるかを考えることが「サクセスストーリー」になりました。さて、クラス101を通して、サッカーやデータ分析に興味のある皆さんが「サクセスストーリー」になるお手伝いをしたいと思っています。

クリエイターの主な歴史

[ ウェブサイト / LinkedIn ]
株式会社フィット・トゥギャザーデータサイエンスチームリーダー
ソウル国立大学工業工学科データマイニング研究室修士課程
ポステック大学で数学の学士号を取得
ドイツ・アーヘン工科大学への短期留学
韓国プロサッカー連盟 (Kリーグ) サッカー産業アカデミー修了
データマイニングの分野で最も権威のある学会であるKDDが含まれ、複数の国際AI会議/ワークショップで著者が1件の論文を発表している

サッカーは常に変化し続けるスポーツです！

今はデータスポーツになりつつあるのでしょうか？

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これまで、「データスポーツ」といえば、野球を思い浮かべる人が多かった。野球はスポーツの性質上、人間が直接数えることで重要なデータを集めることができるため、早い段階で積極的にデータの収集と分析が行われていました。

一方、サッカーでは選手の動きが連続的で不規則であるため、イベント数を数えるだけでは試合に関する情報をすべて把握することはできませんでした。サッカーでの「選手の連続移動データ」の収集は本当に難しく、キーデータが集められなかったため、データ分析も行われていませんでした。そのため、最近まで、サッカーの専門家はほとんどの意思決定を自分の正直な直感と経験に頼っていました。（C・アンダーソンとD・サリー、< なぜ今までサッカーはエラーだらけだったのか？(> 処理中)

しかし、近年のさまざまな測位手法の開発により、サッカーの試合中の選手の連続的な動きのデータを収集することが可能になりました。 世界中のサッカーの試合から大量のデータが収集され始めており、高度な分析の可能性が生まれています。

その結果、バルセロナ、リバプール、マンチェスターシティなどの国際クラブは、データ分析の仕事のために数学者、物理学者、コンピューターサイエンティストを募集しています。ケビン・デ・ブライネなどの世界クラスの選手は代理人ではありません。 データアナリストの助けを借りて天文学的な金額の契約更新を行った例がありました。

データサイエンスは、すでに医療、金融、ゲームなどのさまざまな分野に深く浸透しており、サッカーのデータ分析論文がKDD、AAAI、IJCAIなどのAI分野の最も権威のある会議で発表されることが増えているため、サッカーの基盤を急速に拡大しています。

自分で分析したゲームデータは、

実際のサッカーデータから始める

Python データ分析

この授業では、データ分析で最も広く使用されているプログラミング言語であるPython（Python）を使用して、オープンソースのサッカービッグデータをさまざまな方法で分析します。

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1 ️ サッカーの時系列データの処理、集計、分析

すべての学生は、NumPyやPandasなどの高性能数値計算に役立つPythonライブラリを私と一緒に使用しています。 サッカーのデータを時系列（時系列）形式で直接処理、集計、分析する練習私がやります。

2 ️ xG 計算によるプレイヤーのパフォーマンスの評価

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2018年のワールドカップの試合中に記録されたデータを分析することで、合格率やシェア率を超えたxG（期待スコア）などの高度な試合統計を直接計算します。これに基づいて 実際のストライカーのパフォーマンスを評価また、結果が実際のサッカーの専門家やファンの認識と一致しているかどうかも確認します。

3 ️ ヒートマップ、スプリントパス、パスネットワークの視覚化

Edit Image Info MatplotlibやPlotlyなどの視覚化ライブラリを使用して、スピードグラフ、ヒートマップ、スプリントパス、パスネットワークなどをスタジアムの画像上に視覚化します。 ゲームを深く理解するのに役立つさまざまなビジュアル素材を自分で作成してくださいやってみようと思っています。

4 ️ プレイヤーの動きと占有スペースを画像で視覚化し、戦術的な洞察を導き出す

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また、選手やボールの動きデータにボロノイセグメンテーションなどのさまざまな手法を適用して、刻々と変化する各選手の占有空間を求め、可視化します。 宇宙利用と圧力に関する戦術的洞察を導き出すやってみるよ。

ビジュアライゼーションプロセスでは、Matplotlib アニメーション関数を使用して、プレーヤーとボールの動きをアニメーション形式で視覚化します。 アスリートのスプリントシーンや各アスリートが占めるスペースの変化をビデオで視覚化試しているうちに、まるでゲームの中で実際のゲームを再現しているかのような体験ができます。

1. 우리가 열광하는 축구를 데이터로 설명할 수 있다면?/ 2. 축구 이벤트 데이터 분석/ 3. 위치 추적 데이터 분석/ 4. AI 기반 스포츠 데이터 분석의 학계와 업계 동향

▶ 1。サッカーへの情熱をデータで説明できたらどうでしょうか？/2。サッカーイベントデータ分析/ 3.位置追跡データ分析/ 4.AIベースのスポーツデータ分析における学術および業界の動向

クラス101の最初の「サッカーデータ分析」講義

AlphaGoとソン・フンミンの登場により、多くの人がデータ分析とサッカーの両方に興味を持つようになると思います。しかし、データアナリストになるための仕事のスキルも学んでいて、分析の対象がお気に入りのサッカーゲームだったらどうでしょうか。

このクラスでは クラス101の最初の「サッカーデータ分析」講義を通じて、サッカーファンや将来のデータアナリストの夢を実現するお手伝いをしたいと思っています。また、サッカーが大好きで、データ分析を学びたいと思っている人には、両者をつなぐことを考えていなくても、新しい世界を見せたいと思っています。

私と一緒に「サクセスストーリー」になる準備はできていますか？

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[必要な事前知識]

基本的な Python 構文を理解し、簡単なコードを解釈できる必要があります。
Python の基本パッケージである NumPy、Pandas、Matplotlib の基本を理解しておく必要があります。

FIFA 認定サッカービッグデータ企業のチームリーダーから学ぶ <Python サッカーデータ分析>

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