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<ow:Publication rdf:about="oai:uvadoc.uva.es:10324/57954">
<dc:title>Uso de técnicas de clustering para encontrar perfiles de jugadores en una competición de fútbol profesional</dc:title>
<dc:creator>Garrido Tapias, Mario</dc:creator>
<dc:contributor>Pulido Junquera, José Belarmino</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</dc:contributor>
<dc:description>El Big Data se ha ido haciendo un hueco en el mundo del fútbol, convirtiendose&#xd;
en un fijo en el personal de la mayoria de equipos, siendo fundamental&#xd;
en el análisis del rendimiento de los jugadores tanto en los partidos como en el&#xd;
mercado de traspasos.&#xd;
En el presente trabajo se estudiará una de las cinco grandes ligas mundiales,&#xd;
esta no es otra que la liga nacional española, más concretamente nos centraremos&#xd;
en los jugadores que jugaron en dicha competición durante los años 2017 y 2020,&#xd;
comprendiendo entre ellos 3 temporadas. Se extraerán y analizarán las estadísticas&#xd;
más importantes, teniendo en cuenta las diferentes acciones importantes&#xd;
en el juego.&#xd;
Sobre estos jugadores se buscarán varios clusters, analizando los perfiles resultantes&#xd;
y estudiando la posibilidad de creación de una herramienta que aporte&#xd;
ayuda a la hora de elegir nuevas incorporaciones para un equipo.</dc:description>
<dc:description>Big Data has been making its way into the world of football, becoming a&#xd;
permanent fixture in the staff of most teams, being fundamental in the analysis&#xd;
of the performance of players both in matches and in the transfer market.&#xd;
In this paper we will study one of the five major world leagues, this is none&#xd;
other than the Spanish national league, more specifically we will focus on the&#xd;
players who played in that competition during the years 2017 and 2020, comprising&#xd;
between them 3 seasons. The most important statistics will be extracted&#xd;
and analysed, taking into account the different important actions in the game.&#xd;
Several clusterings will be carried out on these players, analysing the resulting&#xd;
profiles and studying the possibility of creating a tool that will help when&#xd;
choosing new additions to a team.</dc:description>
<dc:date>2023-01-11T14:32:00Z</dc:date>
<dc:date>2023-01-11T14:32:00Z</dc:date>
<dc:date>2022</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57954</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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