Ξεκινήστε ένα ταξίδι ανακάλυψης με τον προγραμματισμό Python και τα δεδομένα της Premier League. Αυτό το micro course σας εισάγει στη χειραγώγηση δεδομένων, την οπτικοποίηση και τη βασική μηχανική μάθηση προσαρμοσμένη για το τουρνουά. Εξερευνήστε προβλέψεις απόδοσης παικτών, προβλέψεις αποτελεσμάτων αγώνα και πολλά άλλα. Κατακτώντας την Python, θα εξοπλιστείτε για να ανακαλύψετε ουσιαστικές ιδέες που επηρεάζουν τις στρατηγικές παιχνιδιού και συμβάλλουν στην πλούσια ιστορία της Premier League.
Write your awesome label here.
Γλώσσα:
Αγγλικά
Level:
Basic
Συμβατοί browsers:
Google Chrome
Mozilla Firefox
Microsoft Edge
Opera
#1 HEX Installation Guide
Sections included :
The benefits of using HEX in Data Analysis
HEX Sign Up guide with video and step by step instructions
HEX Data Connect Data Guide with video and step by step instructions
Python Regular Expressions re.search() Function re.match() Function re.findall() Function re.finditer() Function re.sub() Function re.split() Function Practical Examples Quiz Coding Assessment
#9 Overall Python Assignment
Sections included :
Coding Assessment
#10 Optional Content - Practicing with Python Locally
Sections included :
Local Python Installation PyCharm Installation
Part 2 - Python for Data Analytics
Fully Interactive
#1 Introduction to Python Data Analysis & Numpy
Introduction to Python Sports Data Analysis NumPy - Arrays NumPy - Indexing and Slicing NumPy - Broadcasting NumPy - Mathematical Functions NumPy - Linear Algebra Quiz
#2 Pandas
Introduction to Pandas Pandas Series Pandas DataFrames Data Inspection and Exploration Data Cleaning Handling Missing Values Removing Duplicates Sorting & Ranking Data Applying Functions Grouping Data Merging Joining & Reshaping Data Grouping & Aggregation Timeseries Data Categorical Data Practical Examples Quiz Coding Assessment
#3 Matplotlib
Basics of Matplotlib Line Plots Scatter Plots Bar Plots Pie Plots Titles, Labels & Legends Colors, Markers & Line Styles Ticks, Tick, Labels & Limits Histograms and Box Plots Heatmaps and Contour Plots 3D Plots Plot Style & Customization Grid and Plot Layout Subplots, Sharing Axes & Spacing Pandas & Matplotlib Practical Examples Quiz
#4 Seaborn
Basics of Seaborn Basic Plotting Box, Violin & Swarm Plots FacetGrids, PairGrids and more Heatmaps and Clustermaps Regression and Line Plots Practical Examples Quiz
#5 Plotly
Basics of Plotly Graph Objects & Express Line, Bar & Pie Charts Histograms and Box Plots Scatter Plots and Bubble Charts Heatmaps Geographic Plots Interactivity Practical Examples Quiz
#6 SciPy
Data Manipulation with Scipy Basics of Statistical Analysis Hypothesis Testing Types of t-tests Analysis of Variance Linear Algebra SciPy Matrix Operations Eigenvalues and Eigenvectors Linear Equations Optimization Advanced Aspects of SciPy Interpolation Integration Fourier Transform Spatial Data and Distance
#7 case studies
Case Study #1: Southampton Performance
Σε αυτήν τη μελέτη περίπτωσης Python Data, ξεκινάμε ένα συναρπαστικό ταξίδι στην Premier League 2023, όπου εξερευνούμε και αναλύουμε τις επιδόσεις της Σαουθάμπτον κατά τη διάρκεια της σεζόν.
Ελάτε μαζί μας καθώς βουτάμε στον κόσμο των δεδομένων ποδοσφαίρου, χρησιμοποιώντας ερωτήματα Python για να ξετυλίξουμε τα μυστικά πίσω από την επιτυχία κάθε ομάδας. 🔍
Case Study #2: Everton vs Arsenal
📊📈🔍 Σε αυτήν τη μελέτη περίπτωσης, θα χρησιμοποιήσουμε εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για να εξερευνήσουμε τον ποδοσφαιρικό αγώνα Έβερτον εναντίον Άρσεναλ.
Ανακαλύψτε ομαδικές στρατηγικές, ατομικές επιδόσεις, επιρροές θέσης και δυναμική αγώνων, καθώς εμβαθύνουμε στον θησαυρό των ακατέργαστων δεδομένων! 🧠💻⚽🔥
Case Study #3: Goal-Scoring Patterns
Σε αυτήν τη μελέτη περίπτωσης, ερευνούμε διεξοδικά ένα λεπτομερές σύνολο δεδομένων που αντικατοπτρίζει τα γκολ που σημειώθηκαν στον αγώνα "Aston Villa vs Fulham" της Premier League 2023. Αξιοποιώντας τις ισχυρές βιβλιοθήκες ανάλυσης δεδομένων της Python, διαμορφώνουμε ερωτήματα διερεύνησης για να εκθέσουμε κρίσιμες πληροφορίες σχετικά με τις τάσεις στο σκοράρισμα και τις επιπτώσεις τους στον αγώνα.
Μέσω της ανάλυσής μας, στοχεύουμε να απαντήσουμε σε ερωτήσεις που αφορούν την κατανομή των τερμάτων, τους τύπους τερμάτων, τους καθοριστικούς σκόρερ και πολλά άλλα. Αυτή η εξερεύνηση μας δίνει τη δυνατότητα να επιτύχουμε μια ολοκληρωμένη κατανόηση της περίπλοκης δυναμικής πίσω από τα γκολ που σημειώθηκαν σε αυτόν τον εξαιρετικά ανταγωνιστικό αγώνα, 📈αναλύοντας τις τάσεις των γκολ και τις επιπτώσεις τους στον αγώνα.
Μέσω της ανάλυσής μας, στοχεύουμε να απαντήσουμε σε ερωτήματα σχετικά με την κατανομή των τερμάτων, τους τύπους των τερμάτων, τους καθοριστικούς σκόρερ και πολλά άλλα. Αυτή η διερεύνηση μας δίνει τη δυνατότητα να επιτύχουμε μια ολοκληρωμένη κατανόηση της περίπλοκης δυναμικής πίσω από τα γκολ που σημειώθηκαν σε αυτόν τον άκρως ανταγωνιστικό αγώνα. 📈
Case Study #4: Defensive Performance
Η Πρέμιερ Λιγκ αναγνωρίζεται για το ότι διαθέτει μερικές από τις πιο συναρπαστικές επιθετικές ικανότητες στο παγκόσμιο ποδόσφαιρο. Ωστόσο, πίσω από κάθε θριαμβευτική ομάδα βρίσκεται μια ισχυρή αμυντική βάση.
Σε αυτήν τη μελέτη περίπτωσης δεδομένων Python, στρέφουμε την προσοχή μας στην αμυντική πτυχή του παιχνιδιού, βουτώντας στο σύνολο δεδομένων για να διερευνήσουμε και να αναλύσουμε την αμυντική απόδοση στην Premier League.
Χρησιμοποιώντας τα ισχυρά εργαλεία ανάλυσης δεδομένων της Python, θα μετατρέψουμε τα ακατέργαστα δεδομένα σε ολοκληρωμένες πληροφορίες. 🔍
Case Study #5: Offensive Performance
Οι επιθετικές επιδόσεις αντιπροσωπεύουν μερικές από τις πιο ηλεκτρισμένες στιγμές στο ποδόσφαιρο, με τις τύχες της ομάδας να κρέμονται συχνά.
Σε αυτήν τη μελέτη περίπτωσης που βασίζεται στην Python, εξετάζουμε τα δεδομένα της διαδικασίας των πέναλτι από την Premier League, προσπαθώντας να αποκαλύψουμε τάσεις και ιδέες που σχετίζονται με αυτές τις τεταμένες συνθήκες.
Αξιολογώντας πτυχές όπως τα ποσοστά επιτυχίας, οι επιδόσεις των τερματοφυλάκων και την επιρροή της σειράς των πέναλτι, στοχεύουμε να επιτύχουμε μια εμπλουτισμένη κατανόηση της δυναμικής των πέναλτι σε ένα από τα πιο διάσημα ποδοσφαιρικά τουρνουά στον κόσμο. 🐍🔍
Case Study #6: Season Performance
Στη μελέτη περίπτωσης μας σήμερα, φοράμε το καπέλο ενός αναλυτή ποδοσφαίρου για μια από τις πιο επιτυχημένες ομάδες των τελευταίων ετών, τη Φούλαμ. Ως μέρος αυτού του ταξιδιού, θα χρησιμοποιήσουμε την Python, μια από τις πιο ευέλικτες γλώσσες προγραμματισμού στον κόσμο, για να πραγματοποιήσουμε μια εις βάθος ανάλυση της απόδοσης της Fulham τη σεζόν 2022-2023 της Premier League.
Θα το κάνουμε αυτό μέσω ενός συνδυασμού εξερεύνησης δεδομένων και οπτικοποίησης, χρησιμοποιώντας τη διαδραστική βιβλιοθήκη σχεδίασης - Plotly και την βιβλιοθήκη στατιστικής ανάλυσης Scipy.
Case Study #7: Player Season Performance
🌟🎉 Κυρίες και κύριοι! Καλώς ήρθατε σε μια βαθιά κατάδυση στον κόσμο των στατιστικών και των αναλύσεων δεδομένων του ποδοσφαίρου. Σήμερα, θα εξερευνήσουμε την απόδοση ενός από τους πιο θεαματικούς ποδοσφαιριστές στον κόσμο, του Μπρούνο Φερνάντες της Μάντσεστερ Γιουνάιτεντ, στη σεζόν 2022-2023 της Premier League. ⚽🏆
Ο Φερνάντες, ένας πραγματικά ευέλικτος μεσοεπιθετικός της Μάντσεστερ Γιουνάιτεντ, έχει μαγέψει τους οπαδούς σε όλο τον κόσμο με τις συγκλονιστικές εμφανίσεις του. Ως αναλυτές δεδομένων, έχουμε το προνόμιο να κατανοήσουμε και να απεικονίσουμε τη μαγεία του σε αριθμούς και διαγράμματα. 📊📈
#8 Optional Content - Practicing with Python Locally
Local Python Installation PyCharm Installation
Login or sign up to start learningLogin to start learning
