Вчера вечером Дэвид Самптер, Хавьер Фернандес, Судс Гопаладесикан, Фран Перальта и Паскаль Бауэр провели свою первую живую сессию своей группы Друзья трекинга. Темой была Как стать клубным специалистом по данным, но группа охватила гораздо больше тем и предоставила невероятное количество информации и идей.
В том же духе сообщества, который породил группу, я подумал, что делюсь своими заметками с сессии и, по крайней мере, всеми своими усилиями по отслеживанию всех огромных ресурсов знаний, которыми делились.
Я настоятельно рекомендую всем посмотреть видео целиком на сайте Friends of Tracking.
Примечания
Как попасть в клуб?
Как и я, я уверен, что многие из более чем 300 наблюдателей интересовались именно этим вопросом. Судя по их личному прошлому, ответ заключался в удаче и том, что они оказались в нужном месте в нужное время. Наверное, непростой ответ, но такова жизнь. Группа упомянула, что по мере того, как команды начинают наращивать эти отделы данных, появляются отличные возможности для выступления на конференции, такой как OptaPro, и участия в клубных хакатонах, таких как PSG. Это определенно увеличит ваши шансы получить работу в клубе, поскольку победители почти гарантированно получат работу в клубах после.
«Эта работа, которая длилась шесть месяцев, оказалась настоящим долгим собеседованием с Хаммарбю - Фрэн.
Вам нужно быть математиком / статистиком, чтобы устроиться на работу в клуб?
В группе этот вопрос был полуобсужденным. С точки зрения Дэвида ответ - да. Хавьер поднял хороший момент, особенно если у вас, если в прошлом в клубе не было специалистов по обработке данных, вы должны быть готовы к быстрому получению результатов. Это может означать применение более простых моделей и более распространенных инструментов, таких как Tableau, чтобы показать свою ценность на ранней стадии. Чтобы сделать это, не требуется такого обширного образования. Судс повторил этот тезис и особо отметил, что нужно искать низко висящие фрукты, оставленные в клубе, для сбора таких визуализаций и обработки данных, чтобы выиграть время для внедрения более продвинутых моделей. С математической точки зрения, это понимание неопределенности и объяснение дисперсии.
«Они (заинтересованные стороны) были бы счастливы, если бы очень простые вещи были выполнены правильно». -Сад
Тебе обязательно нравится футбол?
В этом нет особого смысла, но похоже, что до того, как играть в клубе, у всех был общий интерес к футболу. У Паскаля даже был тренерский опыт наряду с его математическим образованием, что звучит как отличная комбинация, хотя я не думаю, что каждый может стремиться к этому. Футбольное образование определенно кажется большим плюсом. Также любовь к футболу помогает справиться с давлением и шумом от работы в клубе.
«Когда мне было десять, я сказал, что хочу работать в ИИ для игры ФИФА» - Хавьер.
Статьи
Конференция Sloan Sports Analytics
Журнал количественного анализа в спорте
Использование Google Scholar + Тема, представляющая интерес
Курсы / Книги
Data8.org - Дэвид настоятельно рекомендует использовать его как основу.
PythonFC - отличный ресурс для начала изучения Python с дополнительным преимуществом использования футбольных данных.
Soccermatics - рекомендован Паскалем, а не Дэвидом :)
Люди, за которыми следует подписаться / читать
Люк Борн
Патрик Люси
Ян Ван Хаарен
Уильям Спирман
Конференции / Хакатоны
Конференция Sloan Sports Analytics
САММИТ BARÇA SPORTS ANALYTICS
Форум OptaPro Analytics
DFB Hackathon
PSG Sports Analytics Challenge
Наборы данных и технические ресурсы
Statsbomb
Бесплатные данные Wyscout
Открытый набор данных пространственно-временных событий матчей в футбольных соревнованиях
Группа пообещала больше сессий на основе того, что зрители хотели увидеть, и несколько записанных сессий на различные темы, которые я определенно с нетерпением жду!
