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⏱ 2 h 36 min📚 26 lezioni🎧 Versione audio
Analisi del Calcio con Python e Matematica
Impara ad analizzare dati di partite reali, costruire modelli predittivi e mappare i movimenti dei giocatori usando Python e moderne tecniche di data science.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Il calcio moderno si è evoluto da un gioco di intuizione a uno sport guidato dai dati. Analisti di club, scout e appassionati utilizzano modelli statistici per valutare le prestazioni, prevedere i risultati e comprendere le tattiche di squadra. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti matematici essenziali e gli strumenti Python necessari per analizzare le partite di calcio come un professionista.
Inizierai con le definizioni fondamentali delle metriche calcistiche, imparando come pulire e strutturare i dati degli eventi di una partita prima di passare alla modellazione predittiva avanzata. Leggendo le spiegazioni del codice passo dopo passo, capirai come modellare le distribuzioni dei gol, valutare la qualità dei tiri e mappare le interazioni dei giocatori utilizzando dati di partite reali.
Cosa imparerai:
- Comprendere i concetti matematici fondamentali alla base dell'analisi e della modellazione dei dati calcistici
- Applicare la distribuzione di Poisson per prevedere i punteggi delle partite e stimare le probabilità di vittoria
- Costruire modelli di expected goals (xG) utilizzando la regressione logistica e moderne librerie di machine learning
- Costruire reti di passaggi utilizzando l'analisi di rete per valutare il possesso palla della squadra e l'influenza dei giocatori
- Generare diagrammi di Voronoi per analizzare la creazione di spazio, il controllo del campo e il posizionamento difensivo
- Esercitarsi nella manipolazione dei dati usando pandas e visualizzare i modelli tattici con matplotlib
Questo corso è strutturato per portarti dalle basi assolute alla modellazione avanzata, partendo dalla terminologia fondamentale e procedendo sistematicamente attraverso distribuzioni statistiche, analisi spaziale e modellazione predittiva. Ogni concetto è illustrato con chiari frammenti di codice e spiegazioni scritte.
Questo corso è progettato per principianti interessati all'analisi sportiva, appassionati di data science e tifosi di calcio che desiderano applicare Python e la matematica ai dati delle partite reali. Non è richiesta alcuna conoscenza matematica avanzata o esperienza di programmazione precedente.
Inizia il tuo viaggio nella data science sportiva e impara a decodificare le partite di calcio attraverso la potenza di Python.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
🎧Versione audio inclusa Impara ovunque, senza schermo
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 36 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
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Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Analisi del Calcio con Python e Matematica
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Analisi del Calcio con Python e Matematica
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato