Can Data Measure Football Excitement? Ranking FIFA World Cup 2026 Matches with Python When fans remember a great football match, they usually think about unforgettable goals, dramatic comebacks and emotional moments. But from a Sports Analytics perspective, another question appears. Can we measure how exciting a football match was using only data? In this project I analyzed the FIFA World Cup 2026 using Python , Pandas and Matplotlib to create a simple metric called Excitement Score . Dataset The analysis uses the Football World Cup 2026 Dataset from Kaggle containing: Match events Expected Goals (xG) Possession Shots Shots on target Big Chances Player information Momentum Dataset: Football World Cup 2026 Dataset Building the Excitement Score Goals alone do not tell the whole story. I combined multiple offensive statistics into a simple metric. Excitement Score = Shots + (Big Chances × 2) + (Goals × 3) The weights are intentionally simple and ...

 Introducción Cuando trabajamos con un conjunto de datos, normalmente el siguiente paso consiste en crear gráficos y calcular estadísticas. Sin embargo, un gráfico por sí solo no siempre explica lo que realmente está ocurriendo. En este proyecto utilicé un dataset público de Kaggle con información del Mundial de la FIFA 2026. Después de preparar los datos con Python y Pandas, decidí incorporar Inteligencia Artificial como apoyo para formular preguntas, identificar patrones y convertir los números en una historia con sentido. El objetivo no fue que la IA reemplazara el análisis, sino utilizarla como un asistente capaz de proponer nuevas perspectivas y ayudar a interpretar los resultados obtenidos. ¿Qué información contiene el dataset? El conjunto de datos incluye información de todas las selecciones participantes en el Mundial 2026, entre ellas: Información de los jugadores. Estadísticas por partido. Eventos del encuentro. Goles esperados (Expected Goals). Disparos realizados. Posic...

 En este artículo desarrollaremos un análisis estadístico del desempeño de la Selección Mexicana durante el Mundial de la FIFA 2026 utilizando Python. A partir de un conjunto de datos obtenido de Kaggle, construiremos un flujo completo de análisis con Pandas y Matplotlib para explorar métricas como goles, posesión del balón, expected goals (xG), tiros, precisión de pases y rendimiento defensivo. El objetivo es mostrar cómo aplicar técnicas de ciencia de datos al análisis deportivo mediante visualizaciones que permitan interpretar el rendimiento del equipo desde una perspectiva cuantitativa. URL del Dataset Football 2026 World Cup Dataset México en el Mundial 2026: Resumen de resultados Antes de profundizar en las estadísticas avanzadas, es importante revisar el desempeño general de la Selección Mexicana a lo largo del torneo. México disputó cinco partidos , consiguiendo cuatro victorias y una derrota , con un balance de 10 goles a favor y únicamente 3 en contra , lo que represent...

  Análisis de la Copa Mundial FIFA 2026 con Python: Estadísticas, eficiencia ofensiva y visualizaciones antes de las semifinales La ciencia de datos ofrece una excelente oportunidad para descubrir patrones que muchas veces pasan desapercibidos durante un partido de fútbol. En este proyecto utilizaremos Python , Pandas y Matplotlib para analizar información estadística de la Copa Mundial FIFA 2026 a partir de un conjunto de datos disponible en Kaggle, url  Football 2026 World Cup Dataset Más allá de obtener tablas y gráficos, el objetivo es responder preguntas interesantes como: ¿Qué selección fue la más eficiente frente al arco? ¿Qué equipos generaron más oportunidades de gol? ¿La cantidad de tiros realmente se traduce en más goles? ¿Qué estilos ofensivos se pueden identificar a partir de los datos? Este artículo es el primero de una serie donde construiremos un proyecto completo de análisis deportivo utilizando Python, desde la exploración de datos hasta modelo...

  La inteligencia artificial puede convertirse en un excelente compañero de desarrollo cuando se utiliza con un buen prompt. En lugar de comenzar cada proyecto desde cero, es posible proporcionar instrucciones claras para que la IA genere un proyecto completo, una explicación técnica y el contenido necesario para documentarlo. En este artículo compartiré el prompt que utilizo como punto de partida para crear proyectos con APIs en JavaScript, ojo el resultado es un codigo base que debe revisarse y probarse hasta que obtengas el resultado esperado.  Las tecnologías de IA son de apoyo no soluciones definitivas y ayudan optimizar el tiempo de generación de proyectos . FAQ (Preguntas frecuentes) ¿Qué es un prompt para crear proyectos con APIs? Es un conjunto de instrucciones que permite a una inteligencia artificial generar aplicaciones completas utilizando la documentación de una API. ¿Puedo utilizar este prompt con cualquier API? Sí. Puede utilizarse con la mayoría de las APIs ...

 Mientras desarrollaba un ejemplo de integración con JavaScript y WebSocket con Tennis API , descubrí que la información está distribuida en dos sitios distintos. Al principio intenté conectarme únicamente con la guía general de WebSocket y, aunque logré autenticarme correctamente, todavía no era evidente qué eventos o endpoints debía utilizar para recibir información en tiempo real. El primer recurso que recomiendo leer es la guía Tennis WebSocket API Guide . En este artículo se explica el concepto de la integración mediante WebSocket, las ventajas frente a una API REST y el uso de Socket.IO para recibir actualizaciones en tiempo real sin realizar consultas HTTP constantes. Sin embargo, durante mis pruebas descubrí que esa guía está enfocada en explicar el funcionamiento general de la tecnología y no contiene todos los detalles necesarios para comenzar a consumir los eventos disponibles. Para conocer los eventos, endpoints y métodos específicos que utiliza la plataforma es nec...