Статистика и анализ данных в футболе с Python

Футбол и математика кажутся несовместимыми — но именно математика объясняет, почему Барселону сложно прессинговать, почему Месси появляется раз в сто лет и почему три очка за победу изменили футбол навсегда. Этот курс основан на книге David Sumpter «Soccermatics» (Bloomsbury, 2016) — математика, который применяет теорию вероятностей, теорию графов и теорию игр к красивой игре. Что вы будете делать Загружать реальные данные матчей АПЛ и StatsBomb Строить модели голов через распределение Пуассона и симулировать целый сезон Считать вероятность рекордов уровня Месси через теорию экстремальных значений Создавать сети передач и находить ключевых игроков команды Рисовать диаграммы Вороного — геометрию контроля поля Строить xG-модель и находить «везунчиков» и «неудачников» сезона Искать недооценённых игроков через per-90 статистику и радар-чарты Проверять данными, изменило ли правило трёх очков футбол Что вы получите Навык работы с реальными футбольными данными в Python Понимание математики за метриками, которые используют клубы АПЛ Готовые шаблоны анализа — применяйте к любимой команде Новый взгляд на игру: каждый матч станет интереснее Сертификат об окончании курса Для кого этот курс Футбольные болельщики, которые хотят смотреть на игру иначе Начинающие аналитики данных, которым нужен интересный предмет для практики Все, кто читал «Soccermatics» и хочет воспроизвести анализ в Python Данные Все источники данных в курсе бесплатны: StatsBomb Open Data, football-data.co.uk. Никаких платных подписок не нужно. Каждый модуль = реальный футбольный вопрос + ответ данными.