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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 ...

Experiencia en el Hackathon-BBVA-2020

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 Como les había platicado en una entrada pasada, este año participe en el maratón de IBM y terminando coincidió que iniciaba el concurso de BBVA en México https://openinnovation.bbva.com/es/evento/hackathon-bbva-2020 . Imagen de la página de Hackathon BBVA Desde el año pasado había contactado a unos compañeros para saber si les interesaba formar un equipo pero ya se habían cerrado las inscripciones, pero este año llegamos a tiempo para inscribirnos al primer hackathon BBVA 100% digital y desde casa , los contacte de nuevo para preguntarles si aun estaban interesados y me dijeron que si y formamos el equipo Born to code                   Fabiola Rodríguez         Osvaldo Alcántara                             Omar Gilbaja Las etapas de inscripción fueron las siguientes: Realice mi registro individual creando mi perfil que consistía en colocar in...

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