[general_dat] Recodatorio: hoy viernes 19 de julio 18 h: Mejorando el Reclutamiento en el Fútbol Profesional mediante Ciencias de Datos

[Santiago Laplagne]

Hola! Como una actividad de cierre de la materia Laboratorio de Datos
1°C 2024 de la carrera de Ciencias de Datos, este viernes 19 de julio
a las 18 h tendremos una charla titulada "Mejorando el Reclutamiento
en el Fútbol Profesional mediante Ciencias de Datos".

La actividad es abierta a todas y todos los estudiantes de Ciencias de
Datos, otras carreras y todo público.

El club de fútbol Real Racing Club de Santander y el Instituto de
Cálculo de la Universidad de Buenos Aires firmaron un convenio
incentivando la investigación de temas de ciencia de datos aplicados
al fútbol mediante el desarrollo de herramientas estadísticas y
algoritmos de aprendizaje supervisado para la toma de decisiones
basadas en datos.

La charla estará a cargo de Manuel Durán y Nicolás Marucho,
integrantes del equipo de la FCEyN que desde septiembre de 2023
participa en este proyecto
(Diego Brunetti - Sebastián Ceria - Guillermo Durán - Manuel Durán -
Andres Farall - Nicolas Marucho - Pablo Mislej).

Título: Mejorando el Reclutamiento en el Fútbol Profesional mediante
Ciencias de Datos
Horario: Viernes 19 de julio 18 h (duración 1 hora)
Lugar: Aula de Seminarios 1403, Pabellón 0 + Infinito

Resumen:
El uso de datos para mejorar el rendimiento y la operación de las
instituciones deportivas se está expandiendo cada vez más. En relación
con el reclutamiento, el caso más conocido es el de Moneyball, que
resume el uso exitoso de datos para mejorar el rendimiento de un
equipo profesional de béisbol de EE. UU. que tenía un presupuesto
mucho más pequeño que el de la mayoría de sus oponentes. En este
trabajo aplicamos diferentes técnicas de ciencia de datos para mejorar
el reclutamiento de un equipo profesional de fútbol. En particular,
abordamos el problema de la similitud entre jugadores, para que un
director deportivo pueda tener información sobre quién es el jugador
más similar a alguien que tiene que reemplazar, o a quién no puede
acceder debido a una cuestión presupuestaria.

Se emplearon varios esquemas de similitud para comparar a los
jugadores considerando sus características individuales específicas
como covariables. Algunos enfoques adoptaron una perspectiva no
supervisada, mientras que otros utilizaron modelos supervisados que
incorporan información valiosa obtenida de las posiciones conocidas de
los jugadores en el campo como un objetivo para la supervisión. La
disparidad entre estos enfoques contrastantes produjo resultados
significativamente divergentes.

Tomamos como caso de estudio el club de fútbol Real Racing Club de
Santander, de la Segunda División de España.

¡Les esperamos!
Saludos,
Santiago