Sports Analytics con Python: Comparando los partidos con mayor y menor actividad ofensiva del Mundial FIFA 2026

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¿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

📊 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.

👉 Estos proyectos están pensados para aprender ciencia de datos desde cero, practicar con datasets reales y construir un portafolio técnico.

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