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June 8, 2022

Tecnologia & Inovação
Futebol

O que faz um cientista de dados de futebol?

By David JT Sumpter.

Você assistiu a milhares de horas de vídeos táticos. Você fez cursos de analista de vídeo. Você obteve uma licença de treinador e treinou a equipe juvenil local. Você leu todos os livros sobre isso e todos os artigos sobre o assunto no Barcelona Innovation Hub. Você viu todos os canais do YouTube e ouviu todos os podcasts.

 

Você estudou matemática avançada: álgebra linear, estatística, aprendizagem automática e cálculo. Você aprendeu Python e R. Você entendeu SQL. Você sabe como criar uma visualização interativa usando JavaScript e Power BI. Você é formado em matemática ou engenharia. Talvez você até tenha um Ph.D. em física teórica.

 

E você sempre escreveu para os clubes e times nacionais. Você disse a eles que trabalhará sem remuneração apenas para entrar na indústria. E você finalmente conseguiu. Um clube confia em você e o contratou como cientista de dados em tempo integral.

 

O que você espera do seu primeiro dia de trabalho? Provavelmente, você iria ver o treinamento da primeira equipe. E então você estaria muito ocupado se preparando para o próximo jogo, assistindo a vídeos de seus oponentes, analisando jogadas de bolas paradas.

 

Qual é o caminho para continuar como cientista de dados?

É melhor que você dê pequenos passos.

 

Uma das primeiras questões em que prestei atenção foi a eficácia das conversas do intervalo. O diretor esportivo sentia que as palestras que o treinador dava no intervalo não eram inspiradoras o suficiente. Elas eram muito factuais e não tinham a emoção necessária. Parecia que os jogadores saíam do campo desanimados após o intervalo de descanso. Eles não tinham uma postura ereta e o diretor esportivo achava que por causa disso o resultado era pior.

 

Esta foi uma questão estatística. O intervalo nos tornou mais fortes ou mais fracos? Analisei os números, comparei o perigo esperado (qualidade do jogo de ataque) e os gols esperados nos primeiros quinze minutos após o intervalo do jogo. Eu também analisei estatísticas semelhantes de outras equipes. A conclusão? Éramos mais fortes durante esses quinze minutos. Não havia evidência de que a conversa do treinador no intervalo não estivesse funcionando. Por outro lado, observamos que nos últimos minutos enfraquecemos. Podíamos começar a pensar em maneiras de trabalhar o condicionamento físico e a mentalidade na última parte do jogo.

 

A questão sobre as conversas do intervalo não surgiu em uma reunião formal sobre como usar a análise. Surgiu quando estávamos sentados no banco assistindo ao treino. O futebol não é linear, ou seja, encontro, decisão, análise, resultado. O futebol é sobre uma rede complexa de comunicação que ocorre durante o café, no treinamento ou em um torneio de pingue-pongue.

 

Responder a pequenas perguntas como essas é o que gera confiança. E ouvir como as pessoas trabalham no futebol permite que você aprenda. Quem trabalha no futebol não quer necessariamente que as estatísticas os lembrem das pressões que sofrem. Existem pouquíssimos empregos no mundo onde seu rendimento é avaliado todos os sábados na frente de milhares de fãs apaixonados que têm sua própria opinião. Existem muito poucos trabalhos que levam você à turbulência interna por falhar em 90 minutos. Confusão  da qual você tem que sair por causa das pessoas ao seu redor. As pressões são grandes o suficiente.

 

É aí que você pode começar. Você pode começar entendendo por que as equipes diminuem o rendimento nos últimos 15 minutos: quem desce correndo e quem não e por quê. Você pode começar analisando se as sobrecargas que o treinador tenta criar à esquerda funcionam. Você pode analisar quando um lançamento lateral longo funciona ou não. Você pode desenvolver indicadores-chave de desempenho (KPIs por causa das siglas do inglês) para a equipe e os jogadores. Você pode investigar como esses indicadores podem ser usados para procurar novos jogadores.

 

Então, você pode começar a construir um sistema de informação com o que aprendeu e fornecer uma aparência automatizada que reflita a cultura do clube. Nesse ponto, você se torna um cientista de dados.

 

 

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