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Una selección de mi trabajo

Tres proyectos para conocer cómo convierto una pregunta deportiva en datos comprobables y una explicación clara.

Caso de trabajo

Seguimiento del Real Zaragoza

Resultados, evolución y contexto de los rivales en Primera Federación.

Pregunta: Entender cómo evoluciona el equipo y qué diferencias hay entre los resultados y las ocasiones que genera.
Problema resuelto: Reunir fuentes con coberturas distintas, contrastar discrepancias y mantener las jornadas actualizadas sin tratar los datos ausentes como ceros.
Trabajo desarrollado: Preparación de tablas, comprobaciones con Python y R, visualización en la web y libro de Tableau con extracciones.
Resultado: Panel de temporada, fichas de partido, comparación del grupo y materiales descargables.
Cómo se comprueba: El registro de incidencias documenta decisiones; el método identifica las fuentes de xG y los límites de la muestra.

Explorar el proyecto Registro de decisiones (CSV)

Caso de trabajo

Amenaza esperada en la Liga F

Un modelo propio para estudiar lo que ocurre antes del último pase.

Pregunta: Medir qué jugadoras acercan el balón a las zonas desde las que se marca mediante pases y conducciones.
Problema resuelto: Separar los partidos de entrenamiento y valoración para no evaluar una jugadora con un modelo que ya ha visto ese encuentro.
Trabajo desarrollado: Modelo de xT con Python, pandas y NumPy; visualizaciones con Matplotlib y documentación del procedimiento.
Resultado: Investigación de la Liga F 2023/24, clasificación de jugadoras con mínimo de minutos y resultados descargables.
Cómo se comprueba: Validación fuera de muestra y límites explícitos: el valor por 90 minutos no ajusta el contexto del equipo.

Explorar el proyecto Resultados por jugadora (CSV)

Caso de trabajo

Dónde ampliar la base del fútbol femenino

Datos públicos para orientar una decisión territorial.

Pregunta: Elegir dónde estudiar un programa piloto de iniciación con criterios comparables y explícitos.
Problema resuelto: Relacionar licencias del CSD y población del INE, evitando confundir el tamaño de una comunidad con su tasa de participación.
Trabajo desarrollado: Cálculo de tasas, evolución y criterios de selección con Python; mapa y documentos explicativos. Trabajo en el marco de una actividad colaborativa del máster.
Resultado: Propuesta inicial para Andalucía y la Comunidad Valenciana, acompañada de indicadores y materiales de consulta.
Cómo se comprueba: Comprobación de totales nacionales y distinción entre una propuesta basada en tasas y la demanda real por contrastar.

Explorar el proyecto Indicadores territoriales (CSV)

Hablemos de tu proyecto

Me estoy formando en el Máster en Big Data Deportivo de Sports Data Campus. Estos trabajos muestran cómo preparo datos, documento decisiones y comunico una lectura futbolística.

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