Analisis Sepak Bola dengan Python dan Matematika โ€” WalkSelf
โฑ 2 jam 36 mnt ๐Ÿ“š 26 pelajaran ๐ŸŽง Versi audio

Analisis Sepak Bola dengan Python dan Matematika

Belajar untuk menganalisis data pertandingan dunia nyata, membangun model prediktif, dan peta gerakan pemain menggunakan Python dan teknik ilmu data modern.

  • ๐Ÿ’ฌ Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • ๐Ÿ• Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat โ€” belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • ๐ŸŒ Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ€” semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Sepak bola modern telah berevolusi dari permainan intuisi menjadi olahraga yang didorong oleh data. Analis klub, pencari bakat, dan penggemar menggunakan model statistik untuk mengevaluasi kinerja, memprediksi hasil, dan memahami taktik tim. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep matematika dan Python yang diperlukan untuk menganalisis pertandingan sepak bola seperti seorang profesional. Anda akan mulai dengan definisi dasar dari metrik sepak bola, belajar bagaimana membersihkan dan struktur data pertandingan sebelum beralih ke model prediktif canggih. Dengan membaca penjelasan kode langkah demi langkah, Anda akan memahami bagaimana memodelkan distribusi gol, mengevaluasi kualitas tembakan, dan memetakan interaksi pemain menggunakan data pertandingan dunia nyata. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep matematika inti di balik analisis data sepak bola dan modeling - Terapkan distribusi Poisson untuk memprediksi skor pertandingan dan memperkirakan probabilitas menang - Membuat model target yang diharapkan (xG) menggunakan regresi logistik dan perpustakaan pembelajaran mesin modern - Konstruksi jaringan melewati menggunakan analisis jaringan untuk mengevaluasi kepemilikan tim dan pengaruh pemain - Membuat diagram Voronoi untuk menganalisis penciptaan ruang, kontrol pitch, dan posisi defensif - Lakukan manipulasi data menggunakan panda dan visualisasi pola taktis dengan matplotlib Kursus ini distrukturkan untuk membawa Anda dari dasar-dasar mutlak ke modeling canggih, dimulai dengan terminologi dasar dan bergerak secara sistematis melalui distribusi statistik, analisis spasial, dan modeling prediktif. Setiap konsep diilustrasikan dengan potongan kode yang jelas dan penjelasan tertulis. Kursus ini dirancang untuk pemula yang tertarik dalam analisis olahraga, penggemar ilmu data, dan penggemar sepak bola yang ingin menerapkan Python dan matematika ke data pertandingan dunia nyata. Tidak ada latar belakang matematika yang maju atau pengalaman pemrograman sebelumnya yang diperlukan. Mulailah perjalanan Anda ke ilmu data olahraga dan belajar untuk mendekode pertandingan sepak bola melalui kekuatan Python.

Apa yang Anda dapatkan

  • ๐Ÿ“œ Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • ๐ŸŽง Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja โ€” tanpa layar
  • โ™พ๏ธ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • ๐Ÿ“ฑ Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • ๐Ÿ’ธ Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • โšก Singkat dan fokus
    2 jam 36 mnt konten praktis

Ulasan

Belum ada ulasan โ€” jadilah yang pertama berbagi pengalaman.

Tulis ulasan

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Setelah mengirim kami akan meminta masuk โ€” draf Anda tersimpan.

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ€” Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya โ€” refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur