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Burgos CF: Caso de éxito: uso del dato para no perder ni un partido
Con solo un 17% de posesión del balón en el partido contra Andorra, el Burgos CF consigue seguir posicionándose como el único equipo de las grandes ligas europeas de Primera y Segunda División que permaneció 10 partidos disputados sin encajar un gol. Su portero José Antonio Caro superó el récord de imbatibilidad de Mikel Saizar.
Esta racha imbatida finalizó el pasado domingo 16 de octubre, en el partido contra el Mirandés, dejando el récord final de imbatibilidad de equipo en 928 minutos.
José Antonio Caro: batiendo el récord de imbatibilidad de Mikel Saizar
A pesar de que la racha sin goles marcados haya llegado a su fin tras el último partido contra el Mirandés, resulta de interés analizar la meritoria hazaña del equipo. Tras el anterior partido contra el Andorra y, acumulando otros 9 partidos, el portero del Burgos CF José Antonio Caro “Churripi” aumentó el récord de Saizar. Estas victorias conseguidas le servirán al Burgos CF para rozar los puestos de play off de ascenso. Ya en su debut en el Sevilla Atlético consiguió dejar la portería a 0, consiguiendo el ascenso a Segunda División.
El éxito del Burgos CF: ¿Se podrá predecir en un futuro rachas ganadoras como esta?
Es interesante analizar el caso a nivel estadístico y comparar con los equipos de la Primera y Segunda división hasta la jornada 11.
Al no haber recibido ningún gol hasta la jornada 11, el equipo burgalés cuenta con una notable ventaja frente al resto, posicionándose visiblemente alejado en las de equipos de las grandes ligas europeas de Primera y Segunda División en cuanto a estadísticas.
El avance de la ciencia de datos, ha abierto un enfoque todavía que tiene que ver con el desarrollo de modelos que pueden predecir a partir de la información estadística disponible, no sólo en cuanto a resultados, sino tendencias de los rendimiento de los equipos y los futbolistas.
En qué se basan los modelos predictivos en el deporte y qué aplicación tienen
Cuanto más datos generan los equipos, mayor necesidad de análisis. Esta necesidad que crece en los clubes puede traducirse en modelos predictivos para no solo mirar partidos disputados y generar informes de ello, sino tener la posibilidad de predecir lo que sucederá, en el futuro en base a la historia, descubriendo patrones que los ojeadores y analistas antes no tenían capacidad de analizar.
Cómo realizar una estrategia deportiva basada en datos
Con machine learning, pueden crearse modelos predictivos para aprender de la experiencia o usar inteligencia artificial, que aunque técnicamente incluya al machine learning, en general se la conecta con el concepto deep learning.
Un uso posible en base a este caso de éxito del Burgos CF consiste en realizar modelos que permitan a los directivos de los clubes comprender y formular estrategias para ganar partidos, teniendo en cuenta las jugadas y estrategias que han funcionado con anterioridad. La creación de estos modelos se basan en numerosos factores involucrados en el juego, como resultados de partidos históricos, indicadores de rendimiento de los jugadores y toda la información disponible sobre los rivales.
En el curso de Certificación BeSoccer Pro aprenderás estos y otros aspectos del fútbol que te ayudarán a crecer profesionalmente. Gracias a los módulos basados en esta herramienta aprenderás a analizar los datos y sacar conclusiones en base a ellos, siendo capaz de crear una estrategia por ti mismo.