RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Uso de técnicas de clustering para encontrar perfiles de jugadores en una competición de fútbol profesional
A1 Garrido Tapias, Mario
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Big Data
K1 Fútbol
K1 Clustering
AB El Big Data se ha ido haciendo un hueco en el mundo del fútbol, convirtiendoseen un fijo en el personal de la mayoria de equipos, siendo fundamentalen el análisis del rendimiento de los jugadores tanto en los partidos como en elmercado de traspasos.En el presente trabajo se estudiará una de las cinco grandes ligas mundiales,esta no es otra que la liga nacional española, más concretamente nos centraremosen los jugadores que jugaron en dicha competición durante los años 2017 y 2020,comprendiendo entre ellos 3 temporadas. Se extraerán y analizarán las estadísticasmás importantes, teniendo en cuenta las diferentes acciones importantesen el juego.Sobre estos jugadores se buscarán varios clusters, analizando los perfiles resultantesy estudiando la posibilidad de creación de una herramienta que aporteayuda a la hora de elegir nuevas incorporaciones para un equipo.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57954
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57954
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024