Módulo 1: ¿Qué es Python y Por Qué en el Fútbol?
¡Bienvenido al Análisis de Datos en el Fútbol!
¡Felicidades por dar tu primer paso en el fascinante mundo del análisis de datos deportivos! En este primer módulo, no vamos a escribir ni una línea de código. Vamos a hacer algo más importante: entender por qué estamos aquí y qué es lo que podremos construir.
El Partido Antes del Silbato
Imagina por un momento que eres el Director Deportivo de un club de élite. Tienes que tomar una decisión que puede valer millones de euros: ¿a qué jugador fichar? Tienes videos, informes de ojeadores, estadísticas básicas… pero tu rival tiene algo más. Tiene un mapa que le muestra exactamente qué jugador del mercado encaja en el hueco táctico que dejó su última venta. Tiene gráficos que predicen qué joven promesa tiene más probabilidades de explotar en los próximos dos años.
Esa ventaja competitiva no viene de la magia, viene de los datos. Y el lenguaje que habla ese idioma de los datos en el mundo del deporte es, principalmente, Python.
¿Qué es un Lenguaje de Programación?
Piensa en un lenguaje de programación como un libro de jugadas increíblemente detallado que una computadora puede entender y ejecutar a la perfección. En lugar de instrucciones como “presionar al rival”, le damos instrucciones como calcular_distancia_promedio_recuperacion().
Python se ha convertido en el estándar para el análisis de datos por tres simples razones:
- Es fácil de leer: Su sintaxis se parece mucho al inglés, lo que facilita que los principiantes lo aprendan.
- Es poderoso: Tiene un ecosistema de “aliados” (bibliotecas) que nos permiten hacer cosas complejas con muy pocas líneas de código.
- Es el lenguaje más usado: Desde pequeños clubes hasta gigantes de la Premier League, pasando por empresas de análisis deportivo, todos usan Python. Aprenderlo te conecta con esa comunidad global.
¿Qué se Puede Lograr con Python en el Fútbol?
Esto no es teoría, es lo que los mejores equipos del mundo ya están haciendo. Con las habilidades que empezarás a construir en este curso, podrás crear análisis como estos:
- Mapas de Pases: Entender cómo se conecta un equipo, quiénes son los jugadores clave en la creación de juego y detectar patrones de ataque.
- Gráficos de Tiros (Shot Maps): Visualizar desde dónde tira a puerta un jugador o un equipo, y cuál es su efectividad desde cada zona. ¿Nuestro delantero estrella está tomando buenas decisiones al disparar?
- Mapas de Calor: Identificar las zonas del campo donde un jugador tiene más influencia, tanto en ataque como en defensa.
- Modelos de Goles Esperados (xG): Ir más allá de los goles marcados y medir la calidad de las oportunidades de gol que un equipo crea o concede.
Tu Camino Empieza Aquí
El objetivo de este curso no es convertirte en un programador experto de la noche a la mañana. El objetivo es darte una base sólida para que entiendas el lenguaje de los datos y puedas empezar a hacer tus propias preguntas y encontrar tus propias respuestas.
En el siguiente módulo, dejaremos la teoría y nos pondremos manos a la obra: prepararemos nuestro “vestuario” instalando las herramientas que nos acompañarán en este viaje.
¡Vamos a eso!