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Top 15 partidos más emocionantes del Mundial FIFA 2026 con Python | Sport Analytics

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Top 15 partidos más emocionantes del Mundial FIFA 2026 con Python | Sport Analytics Cuando pensamos en el mejor partido de una Copa del Mundo normalmente recordamos las emociones que vivimos frente a la pantalla. Sin embargo, desde la perspectiva del Sport Analytics , surge una pregunta muy interesante. ¿Es posible medir qué tan emocionante fue un partido utilizando únicamente datos? En este proyecto desarrollé un modelo con Python , Pandas y Matplotlib para identificar los 15 partidos más emocionantes del Mundial FIFA 2026 utilizando estadísticas ofensivas del juego. El objetivo no es reemplazar la emoción de los aficionados, sino demostrar cómo la ciencia de datos puede complementar nuestra percepción mediante métricas objetivas. 📊 Origen de los datos Para este análisis utilicé el mismo Football 2026 World Cup Dataset de Kaggle empleado en artículos anteriores de esta serie. Eventos del partido Expected Goals (xG) Posesión del balón Tiros y tiros a puerta ...

Estructuras en programación, ejemplo de Metodo burbuja con Python

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Como hemos visto en post anteriores la programación es una abstracción de algo o la simulación o semejanza al comportamiento de un proceso en esta ocasión vamos a ver como es que podemos guardar datos y procesarlos en programación. Los tipos de estructuras más comunes son: Pila Cola Arboles Arreglos o Matrices unidimensional y N-dimensional Grafos  U na pila y Cola son como un torre de cubos lo que las diferencia es la forma en que se leen los datos de una Cola se toma el que está hasta arriba y se dice que es el primero en entrar es el primero en salir o un FIFO. Una Pila es el último en entrar es el primero en salir o LIFO Para fines prácticos la Cola es como una fila en el supermercado y la pila es como cuando guardan su ropa limpia y se ponen siempre lo último que lavaron. Estas estructuras nos sirven porque por ejemplo en un banco, supermercado si quisiéramos implementar un sistema de turnos tendríamos que abstra...

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