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Dossiers Tácticos: Clausura 2026
Dossiers Tácticos: Clausura 2026
Reportes estándarizados de rivales del Club Atlético Tucumán en el Clausura 2026
PROTOTIPO: Scouting en fútbol con PCA
PROTOTIPO: Scouting en fútbol con PCA
En desarrollo. App con Rshiny para ver stats + buscar jugadores similares aotros utilizando análisis de componentes principales.
Simulador Montecarlo de juguete para situaciones de gol
Simulador Montecarlo de juguete para situaciones de gol
App para ejecutar el módelo expuesto el el doodle de estadística 3.
Proyecto final de Scouting: Reemplazo para Enzo Pérez
Proyecto final de Scouting: Reemplazo para Enzo Pérez
Busqueda de jugadores para incorporar inmediatamente a River Plate un reemplazo para Enzo Pérez. Parte del proyecto final del Curso de Scouting Integral II - El método, dictado por Damian Fain en la Escuela Virtual de Videonálisis
Redes de pases: Atlético vs 4 rivales
Redes de pases: Atlético vs 4 rivales
Con la técnica de redes de pases muestro 4 partidos de Atlético y su posicionamiento en el campo de juego, conexiones entre jugadores y aparente influencia de Infante en el esquema del Atlético de Sava en 2024. Todo desarrollado en R.
Scouting con datos: Buscando un lateral para Atlético Tucumán
Scouting con datos: Buscando un lateral para Atlético Tucumán
Utilizando análisis de coordenadas principales, clusterización y gráficos de radar identifico un grupo de jugadores que podrían reforzar el puesto de lateral por derecha o izquierda en Atlético Tucumán para la Liga 2024. Tomando de referencia al gran desempeño de Di Plácido en 2016-17, busco jugadores similares en la Copa de la Liga 2024. Datos obtenidos mediante web scrapping con Python y los análisis estadísticos + gráficos con R.
DecaStats
DecaStats
DecaStats es mi intento de combinar dos grandes pasiones: La estadística y Atlético Tucumán. En esta cuenta encontrarás análisis estadísticos de jugadores, partidos, refuerzos y oponentes del Decano Tucumano. Puedes encontrarme en Twitter como @deca_stats
Estudio de Tarjetas Amarillas
Estudio de Tarjetas Amarillas
En este proyecto (desarrollado en el marco de mi maestría y con un título mas que sugestivo) realizo un análisis de las tarjetas amarillas sancionadas en partidos de la Primera División del Fútbol Argentino de 2017 a 2022. Se utiliza Ecuaciones de Estimación Generalizadas y Regresión de Poisson para estudiar que factores estarían influyendo en las tarjetas amarillas. Se explica el marco teórico y los scripts de R utilizados. Se combinaron datos de FBREF y Transfermarkt. Algunas conclusiones: Los árbitros no son imparciales/no siguen un criterio único y Boca y River reciben significativamente menos tarjetas amarillas que sus rivales.
Web Scrapping de FBREF
Web Scrapping de FBREF
Todo proyecto necesita datos, y los datos no siempre vienen perfectamente tabulados. Acá se muestra una forma de scrapear de forma relativamente automática datos partido a partido en FBREF por cada campeonato que se le indique a la función construida. Todo el desarrollo de la función fue realizado en R utilizando los paquetes rvest (para la obtención de las tablas crudas) y dplyr (para el proceso de data cleaning necesario)
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