Python لتحليلات الرياضة: Moneyball و Sabermetrics

تعتمد الفرق الرياضية المحترفة بشكل كبير على البيانات لبناء قوائم فائزة وتحسين أداء اللاعبين. إذا كنت قد رغبت يومًا في التعمق في كواليس تحليلات الرياضة وتكرار منهجيات "Moneyball" الشهيرة، فإن Python هي الأداة المثالية لبدء رحلتك. في هذه الدورة التدريبية النصية، ستنتقل من متحمس للرياضة إلى محلل رياضي يعتمد على البيانات. ستتعلم كيفية قراءة وتنظيف ومعالجة مجموعات بيانات البيسبول العامة باستخدام مكتبات Python الحديثة، مما يمكنك من حساب مقاييس الأداء الرئيسية واستخلاص استنتاجات موضوعية حول قيمة اللاعب. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ Sabermetrics وتاريخ اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات في الرياضة. - كتابة كود Python لاستيراد وتنظيف وهيكلة مجموعات البيانات الرياضية العامة باستخدام اتفاقيات تحليل البيانات الحديثة. - حساب مقاييس البيسبول الأساسية مثل نسبة الوصول إلى القاعدة (OBP) ونسبة القوة الإجمالية (SLG) لتقييم أداء اللاعب. - تطبيق النماذج الإحصائية لاختبار الادعاءات التاريخية وتقييم العلاقة بين مقاييس الفريق ونسب الفوز. - تحليل تطور تحليلات الرياضة الحديثة بما يتجاوز صيغ Moneyball الأساسية، بما في ذلك مفاهيم توقع الجري وتقييمه المتقدمة. تبدأ الدورة بمصطلحات تحليلات الرياضة الأساسية ومفاهيم بيانات Python الأساسية، ثم ترشدك خطوة بخطوة عبر قراءة وتحليل مجموعات بيانات البيسبول الواقعية. ستتدرب على كتابة كود Python نظيف وحديث لحل المشكلات التحليلية الواقعية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المتحمسين للرياضة والذين يرغبون في تعلم برمجة Python، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة أو إحصائية متقدمة. ابدأ رحلتك في عالم علم البيانات الرياضية المثير اليوم.