Eu farei análise de dados esportivos, EDA e visualização

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Profissional de ciência de dados (B.S. em Física, M.S. em Ciência de Dados 2026) com habilidades em Python, R, SQL e modelagem estatística. Comprovada capacidade de limpar, analisar e visualizar dados...
Sobre este Serviço

Pronto para descobrir a vantagem escondida nos seus dados esportivos? Eu me especializo em Analytics esportivos usando Python para transformar box scores, dados de rastreamento ou estatísticas de jogadores em insights claros e estratégicos para scouting, apostas ou fantasy.


O que eu entrego:

  • Métricas Personalizadas: Calcule métricas específicas como xG (Gols Esperados), PER (Índice de Eficiência do Jogador) ou pontuações de eficiência personalizadas.
  • Narrativa Visual: Crie gráficos envolventes (mapas de tiros, heatmaps, gráficos de posições) que mostram rapidamente as tendências de desempenho.
  • Relatórios de Scouting: Um resumo em PDF detalhando pontos fortes, fraquezas e possíveis fatores de desempenho de jogadores/equipes.


Requisitos:

  1. Arquivo de dados (CSV, Excel ou link para uma API pública como Basketball-Reference).
  2. Jogador/Equipe alvo e a pergunta específica (por exemplo, "Qual é a zona de ataque mais eficiente da equipe?").

Domínio:

Machine learning

Análise de Séries Temporais

Especialidade:

Feature learning

Classificação

agrupamento

Linguagem de programação:

Python

R

SQL

Ferramentas:

caderno Jupyter

Tecnologia:

Python

R

scikit-learn

caderno Jupyter

SQL

Pandas

Modelos e métodos:

Machine learning

Deep learning