Curso de Análises de Futebol

Aula 1 • Configurando um Fluxo de Trabalho de Análise

Descreve um processo repetível, desde a formulação da pergunta até a entrega do insight. Conecta o rigor analítico à tomada de decisão prática do clube.

Aula 2 • Fontes de Dados e Métodos de Coleta

Pesquisa provedores de dados primários, sistemas de rastreamento e registros de eventos. Os alunos entendem a proveniência dos dados e as compensações de qualidade antes da análise começar.

Aula 3 • O Que a Análise de Futebol Significa

Define análise no contexto do futebol e a distingue da observação tradicional. Estabelece o vocabulário compartilhado usado ao longo do curso.

Aula 1 • Trabalhando com Formatos de Dados de Futebol

Aborda estruturas JSON, CSV e XML comuns em feeds de eventos e rastreamento. Prepara os alunos para analisar e carregar dados de provedores reais de forma programática.

Aula 2 • Limpeza e Validação de Dados

Aborda valores ausentes, registros duplicados e rótulos inconsistentes em conjuntos de dados de futebol. Dados limpos são o pré-requisito para todas as métricas downstream confiáveis.

Aula 3 • Engenharia de Atributos para Futebol

Transforma eventos brutos em atributos analiticamente úteis, como zonas, sequências e deltas de tempo. Atributos criados alimentam os modelos construídos em capítulos posteriores.

Aula 4 • Mesclando e Vinculando Conjuntos de Dados

Ensina a unir dados de eventos com dados de rastreamento, escalações e tabelas contextuais. Mesclagens precisas previnem erros analíticos causados por identificadores incompatíveis.

Aula 1 • Comunicando Descobertas Visualmente

Aplica princípios de design — cor, hierarquia, anotação — a resultados analíticos. A comunicação visual eficaz garante que os insights cheguem a públicos não técnicos.

Aula 2 • Fundamentos de Visualização do Campo

Constrói mapas de campo estáticos para finalizações, passes e ações defensivas usando mplsoccer ou bibliotecas similares. O contexto espacial transforma coordenadas brutas em insights táticos.

Aula 3 • Estatísticas Descritivas para Dados de Futebol

Aplica média, mediana, variância e análise de distribuição a métricas de jogadores e times. Resumos descritivos formam a linha de base antes do trabalho inferencial começar.

Aula 4 • Gráficos de Radar e Comparação

Projeta gráficos de radar e comparações de barras para perfil de jogadores com múltiplas métricas. Esses formatos são padrão em relatórios de olheiros e apresentações para partes interessadas.

Aula 1 • Seleção de Atributos para Modelos xG

Identifica distância do chute, ângulo, parte do corpo e tipo de assistência como preditores centrais. A escolha do atributo determina diretamente a precisão e a interpretabilidade do modelo.

Aula 2 • xG Pós-Finalização e no Alvo

Estende o xG básico com dados de colocação da finalização e posicionamento do goleiro. Modelos pós-finalização fornecem resolução mais fina sobre dificuldade de defesa e desempenho do goleiro.

Aula 3 • Treinando e Validando Modelos xG

Aplica regressão logística e gradient boosting a dados de finalização com validação cruzada adequada. A validação previne overfitting e garante generalização entre temporadas.

Aula 4 • Interpretando e Aplicando Saídas de xG

Traduz as saídas do modelo em estimativas de habilidade de finalização e qualidade de ataque do time. Conecta xG a decisões de recrutamento e táticas tomadas pela comissão técnica.

Aula 1 • Agrupamento de Estilo Tático

Agrupa times por métricas de posse e pressão usando agrupamento não supervisionado. Os agrupamentos de estilo permitem comparações equivalentes e preparação para o adversário.

Aula 2 • Construindo Redes de Passe

Constrói grafos direcionados ponderados a partir de dados de eventos de passe usando NetworkX ou igraph. A estrutura da rede revela a hierarquia do time e as rotas de circulação preferidas.

Aula 3 • Sequências e Cadeias de Posse

Segmenta dados da partida em cadeias de posse e analisa seus resultados. A análise no nível da cadeia vincula padrões de circulação de bola à criação de finalizações.

Aula 4 • Métricas de Passe Além da Taxa de Conclusão

Apresenta passes progressivos, passes no terço final e ameaça esperada adicionada. Métricas de passe mais ricas capturam intenção e perigo além da precisão simples.

Aula 1 • Curvas de Idade e Trajetórias de Desenvolvimento

Modela como o desempenho do jogador evolui com a idade usando dados longitudinais. Curvas de idade informam decisões de compra vs. empréstimo e planejamento de elenco de longo prazo.

Aula 2 • Construindo uma Lista Reduzida de Recrutamento

Integra filtros de métricas, pontuações de similaridade e flags contextuais em uma lista reduzida ranqueada. O formato de lista reduzida faz a ponte entre a saída da análise e o fluxo de trabalho do diretor de futebol.

Aula 3 • Busca por Similaridade e Comparações de Jogadores

Usa métricas de distância e busca de vizinho mais próximo para encontrar jogadores estatisticamente similares. Modelos de similaridade alimentam a identificação de substitutos e alvos alternativos.

Aula 4 • Modelos de Classificação Composta de Jogador

Combina múltiplas métricas em pontuações compostas ponderadas para o valor geral do jogador. Modelos compostos reduzem a dimensionalidade e apoiam a criação rápida de listas reduzidas.

Aula 1 • Análise de Movimento Fora da Bola

Mede corridas, criação de espaço e qualidade de posicionamento independentemente do contato com a bola. Métricas fora da bola revelam contribuições de jogadores invisíveis apenas nos dados de eventos.

Aula 2 • Integrando Dados de Rastreamento com Dados de Eventos

Alinha quadros de rastreamento com carimbos de data/hora de eventos para enriquecer finalizações, passes e duelos. Conjuntos de dados combinados permitem modelos sensíveis ao contexto indisponíveis a partir de cada fonte isoladamente.

Aula 3 • Forma do Time e Métricas Espaciais

Quantifica largura, profundidade e movimento do centroide do time a partir de quadros de rastreamento sincronizados. Métricas espaciais do time operacionalizam conceitos táticos como compacidade e estiramento.

Aula 4 • Introdução aos Dados de Rastreamento

Explica sistemas de rastreamento óptico e GPS, sistemas de coordenadas e taxas de quadros. Entender a proveniência dos dados é essencial antes de qualquer cálculo de métrica física.

Aula 1 • Ameaça Esperada e Valor de Posse

Constrói estruturas xT e VAEP para atribuir valor a cada ação com a bola. Modelos de valor de posse permitem atribuição holística de performance de jogadores e times.

Aula 2 • Traduzindo Análise em Estratégia de Clube

Estrutura descobertas analíticas em recomendações estratégicas para a comissão técnica e gestão. Faz a ponte entre a saída técnica e a tomada de decisão organizacional no nível do clube.

Aula 3 • Modelos de Predição de Resultado de Partida

Constrói modelos de probabilidade de vitória pré-partida e durante a partida usando atributos no nível do time. Modelos de resultado apoiam benchmarking de mercado de apostas e ajustes táticos durante o jogo.

Aula 4 • Análise de Bolas Paradas

Quantifica rotinas de escanteio, falta e arremesso lateral usando dados espaciais e de resultado. Bolas paradas respondem por uma parcela significativa dos gols e merecem modelagem dedicada.