¿Qué hace realmente emocionante a un partido de fútbol? Cuando hablamos de un gran partido solemos pensar inmediatamente en muchos goles. Sin embargo, en Sports Analytics la producción ofensiva puede analizarse desde una perspectiva mucho más amplia utilizando estadísticas avanzadas. En este proyecto desarrollé un Match Excitement Score (MES) , un índice que resume la actividad ofensiva de cada encuentro del Mundial FIFA 2026 mediante una combinación de métricas tradicionales y avanzadas. Todo el análisis fue realizado en Python utilizando Pandas y Matplotlib, compartiendo además el notebook completo para que cualquier persona pueda reproducir los resultados. ¿Cómo se construyó el Match Excitement Score? El índice integra seis variables ofensivas disponibles en el dataset: ⚽ Goles 📈 Expected Goals (xG) 🎯 Total de disparos 🥅 Disparos a puerta 🔥 Big Chances 📍 Toques dentro del área rival Cada variable fue estandarizada mediante Z-score y posteriormente ...
Ciencia de Datos con Python: Proyectos prácticos aplicados a problemas reales
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📊 Proyectos de Ciencia de Datos en Python (Casos Reales)
En esta sección encontrarás proyectos prácticos de ciencia de datos desarrollados con Python y Jupyter Notebook, enfocados en problemas reales como salud, datos públicos, redes sociales y automatización de análisis.
Cada entrada incluye análisis exploratorio, visualizaciones y ejemplos que puedes reutilizar para aprender data science, mejorar tu portafolio o practicar con datasets reales.
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Análisis de datos clínicos con Python: Artritis Reumatoide
Proyecto aplicado a salud con datos clínicos reales y visualización en Python. -
Minería de datos en redes sociales simuladas con Python
Análisis de interacciones y patrones usando técnicas básicas de minería de datos. -
Dónde encontrar datasets para practicar ciencia de datos
Recursos para obtener datos abiertos y comenzar proyectos de data science. -
📊 Ejemplos prácticos para crear gráficas en Python usando Jupyter
Visualización de datos con matplotlib y pandas paso a paso. -
Análisis de defunciones por sustancias psicoactivas en México con Python
Uso de datos abiertos para análisis social y visualización de tendencias. -
Octave: otra opción para análisis de datos
Alternativa open source para análisis numérico y científico. -
Cómo analicé 10 años de divorcios en México con datos del INEGI
Análisis histórico con datos públicos y Python. -
Ejemplo de análisis de datos con Python y Jupyter: divorcios en México
Proyecto completo de data science aplicado a datos demográficos.
👉 Estos proyectos están pensados para aprender ciencia de datos desde cero, practicar con datasets reales y construir un portafolio técnico.
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