Deporte en Código #7 - Scouting en Baloncesto Formativo
Introducción al análisis de datos y gráficos para la evaluación de talento
👋 Hola soy Adrián, bienvenido a una nueva ✨edición gratuita✨ de Deporte en Código. El día 1 de cada mes nos reunimos para hablar de analítica deportiva, programación, inteligencia artificial y, por supuesto, mucho deporte. Como comenté en la edición anterior, en esta ocasión nos centraremos en dashboards y gráficos para la preparación de partidos en baloncesto formativo. ¡Vamos a ello!
Si aún no eres suscriptor, esto es lo que te has perdido en estos meses:
📰 Deporte en Código
✨ ¿Qué encontrarás en esta newsletter?
💡 Topic de la semana: scouting en baloncesto formativo.
🎓 Doctorado: virando el rumbo.
🛠️ Mis contribuciones: mi primera PR para un proyecto de los Toronto Raptors.
👀 Qué leo, escucho o veo.
Bienvenido/a a la edición de mayo de "Deporte en Código" 📊⚽🏀
Muchas gracias por pasarte por aquí (otra vez 😛).
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📰 Scouting en Baloncesto Formativo
🤔 Esta semana, la newsletter no va tanto de teoría o conceptos generales, sino que nos centraremos en evaluación de rendimiento y análisis de datos aplicado al baloncesto formativo.
¿Pueden los datos ver lo que ve un buen scout?
Hace unas semanas di con el Curso de Analista de Datos en Baloncesto Nivel 1 y me decidí a preparar varios gráficos y análisis para compartirlos.
la idea era con los boxscore de los partidos:
🏀 Obtener un listado de jugadores y sus números: con las principales estadísticas de puntos (mínimo, máximo media y desviación), minutos (mínimo, máximo y media), media de puntos anotados de 2, media de puntos anotados de 3, +/- de media y media de porcentaje de tiro libre.
🏀 Distribución de puntuaciones en diagramas de caja
🏀 Encontrar aquellos jugadores más peligrosos viendo aquellos que tienen mayor capacidad de anotación por minuto en pista..
🏀 Analizar las faltas por jugador y los minutos que juegan los jugadoresDespués de haber hecho esta primera iteración he visto puntos de mejora así como alguna aclaración que tuve que realizar al cuerpo técnico..
De los puntos anteriores ha salido una primera aproximación de informe con la siguiente información en varios gráficos:
🔍 Listado de jugadores y sus números donde comentaba que era posible que difieran los datos con la aplicación porque al sacar los decimales no tengamos en cuenta los mismos que la app.
Hay 7 jugadores principales (color verde) que pasan de los 23 minutos en alguna ocasión por partido. Se podrían considerar principales ya que son los más utilizados del equipo.
Llama la atención el alto porcentaje de acierto desde la línea de tiro libre de
todo el equipo. Los que tienen mejor porcentaje no son los que más puntos han
convertido.
Por otro lado, 6 jugadores (secundarios) no pasan de los 19 minutos que podrían. Véase que el número 2 (máximo anotador) el último partido jugó solo
3 minutos de inicio, es posible que se lesionara.
✅ Curiosamente, al hablar con un delegado de campo, me confirmó que no iba desencaminado: el jugador estaba en tratamiento por un esguince de tobillo y lo tenían entre algodones. De hecho, lo atendieron antes del partido en el propio banquillo.🔍 Jugadores por puntos por minuto
En el gráfico anterior vemos representados los jugadores por puntos/minuto.
El jugador anonimizado con id 90 vemos que promedia 0,8 puntos por minuto aunque su participación en los partidos no es muy alta en cuanto a minutos. La representación de su punto que es mas grande que los demás es debido a que los puntos representan el total de puntos que llevan en la temporada.
A tener en cuenta también el 24 que ha jugado únicamente 3 partidos pero tiene muy buenos números.
Luego en un tercer escalón están los vemos el 53, 98 y 93.
🔍 Distribución de puntuaciones
En este diagrama de caja se ven la distribución de las puntuaciones por jugador,. Está ordenado de mayor anotador del equipo a menor. Los puntos que se ven
fuera de los valores máximos y mínimos son valores considerados atípicos, es
decir, que no es lo normal.
Los jugadores más peligrosos en cuanto a anotación son los 3 primeros.
🔍 Jugadores que juegan mas
El jugador más utilizado es el primero, llegando a jugar 37 minutos un partido. Me da la impresión de que puede ser el director del equipo porque suele jugar más que los demás.
También su máximo anotador, hubo un partido que jugó 35 minutos. Ese partido fue contra el primer clasificado de su grupo, llegando a anotar 22 puntos.
🔍 Faltas por jugador
Su máximo anotador (el primero de la serie) los partidos contra el 1º y 3º de su grupo se fue a las 4 y 5 faltas. Tiene 1.9 de media de faltas por partido, de los más elevados de su equipo.
🤓 Mis aprendizajes
Una vez realizado el informe a los días y después de revisarlo después del partido me di cuenta de varias cosas a mejorar:
📌 Escuché un podcast donde un entrenador comentaba que en el informe utilizaba los colores del semáforo: rojo, amarillo y verde. Rojo es lo que te llama la atención para que estén en alerta. Sería un buen cambio a realizar en los próximos.
📌 El +/- debería ser ponderado porque no vale una media tal cual, hay que ver en cuanto tiempo se ha producido.
📌 En las distribuciones de puntuaciones por equipo, no solo es clave identificar a los jugadores que mantienen un rendimiento constante a lo largo del tiempo, sino también tener en cuenta contra qué rivales se han obtenido esas puntuaciones.
📌 Además, si un equipo cuenta con jugadores que, aunque irregulares, son capaces de alcanzar puntuaciones excepcionalmente altas en determinados partidos, pueden desequilibrar un encuentro en cualquier momento. Si ese equipo tiene más jugadores con puntuaciones anómalamente altas que el tuyo, habrá que prestar atención a un mayor número de jugadores potencialmente decisivos. Lo tengo en mi lista de investigaciones.
🧠 Trabajando en abril en…
En abril avancé un poco más en las investigaciones centradas en fútbol, aunque es posible que no continúe por ahora con esta línea, ya que no cuento con datos de calidad. Una lástima.
En cuanto al baloncesto, además de haber finalizado el curso que os mencioné anteriormente, tengo unas cinco líneas de investigación que quiero explorar durante las primeras semanas de mayo para ver si muestran señales prometedoras y poder enfocarme de lleno en ellas. A mi director de tesis le han parecido interesantes, y queremos ver si hay potencial para desarrollarlas más a fondo.
Como os adelantaba en la edición anterior…
Por otro lado, estas últimas semanas he estado participando en un proyecto Open Source relacionado con el baloncesto.¡Y lo he conseguido! Ya soy contributor de mplbasketball. Mi primera aportación ha sido modesta, añadiendo cobertura de tests al código existente, pero quería comprobar con Sreekar si estaban abiertos a colaboraciones.
La idea es seguir contribuyendo con mejoras, y espero que en mayo pueda subir mi primera gran aportación centrada en el análisis de pases.
Quiero dejar por aquí también constancia de cual es el estado del repositorio a día de hoy para ver su evolución en unos meses. Para ver que tirón tienen las nuevas funcionalidades.
🎓 Doctorado en Marcha
En esta sección seguiré mostrando la evolución del doctorado con los hitos, cursos, charlas, publicaciones, etc. que vaya pasando.
En abril, no he subido tampoco la barra de progreso del 20%. He realizado alguna actividad de formación más, me he apuntado a otros cursos fuera de la universidad.
Quizás en la próxima entrega veáis con detalle más información de las investigaciones o hacia que deporte estoy decantándome más pero creo que ya lo podéis intuir.
20% completo: 🟩🟩⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜⬜
🤝 Jugador número 12
Inaguro esta sección para haceros llegar un código APRADILLA400.
¿Y para qué?
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Adjunto el
🌟 Recursos
📚 Lecturas
🎙️ Podcasts
Ep34. Sergio Scariolo - Tendencias ACB y desarrollo del jugador - Camino al entrenamiento
Juan Iraola: Conversación con un explorador de lo que vendrá - Big Data Sports
📷 Imágenes
☎️ Contactos
Me quedé pensando en la importancia de tener en cuenta el interés compuesto en las relaciones laborales. Por ello, voy a hacer un pequeño experimento que iré contando en esta sección en cada entrega en la newsletter.
En abril, la verdad es que he contactado más por Linkedin con compañeros de formaciones y ha llegado la primera propuesta de colaboración.
👋🏻 ¿Nos vemos en junio?
Gracias por seguirme en este camino al doctorado. Si te ha gustado este post, compártelo con quien quieras.
📊 Métricas de la newsletter:
📩 Suscriptores: 92 (+17) Creo que en Mayo pasamos de los 100
Nos reencontramos el próximo 1 de junio a las 13:00⏳🚀. Aún no tengo claro sobre qué escribiré, pero seguro será algo que nos entusiasme a ambos.
Si has disfrutado esta newsletter y piensas que a tus colegas les puede interesar el análisis deportivo, los datos o la programación, no dudes en compartirla. ¡Así llegará a más personas con tus mismas pasiones! 🚀📊⚽❤️
Para seguir al tanto de lo que voy publicando, suelo compartir contenido en Linkedin y, de vez en cuando, también en X.
Un abrazo,
Adrián Pradilla