Hay un concurso de la NFL que nadie conoce realmente, pero “cualquiera que conozca el balón o pueda codificar tiene una oportunidad”, dijo Mike López, director senior de datos y análisis de fútbol de la NFL. le dijo a CNBC.
La liga anunció el miércoles que su “Tazón de datos grandes“, un concurso de generación de estadísticas donde los competidores analizan datos de fútbol para generar métricas que podrían ayudar a los equipos en el campo, regresa por séptimo año. El concurso comenzó el lunes y las presentaciones finales deben presentarse el 6 de enero de 2025.
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Además del premio en metálico (las cinco mejores presentaciones reciben $12,500, el ganador recibe $12,500 adicionales, y los números 6 al 10 ganan $5,000 cada uno) y, por supuesto, el derecho a fanfarronear, también ha habido una gran cantidad de competidores contratados por La NFL y sus equipos. Más de 75 participantes trabajan ahora en funciones de análisis y datos en deportes, y más de 50 se unen a clubes y proveedores de la NFL. según un comunicado de prensa de la NFL.
“No solo obtenemos las ideas, sino que también obtenemos una reserva de personal analítico talentoso que puede trabajar en equipos”, dijo López. “Porque no sólo la oficina de la liga quiere estas ideas, sino también los equipos”.
“Es casi como una feria de ciencias”, añadió López.
Competiciones anteriores han analizado varias posiciones en el campo, desde corredor hasta ala defensiva, y han generado métricas utilizadas por equipos de la NFL que han sido “incorporadas a juegos en vivo”, según el comunicado.
El concurso de este año tiene tres opciones de presentación: una “pista de pregrado” abierta a estudiantes universitarios, una “pista de métricas” que aprovecha los datos previos al juego para evaluar el desempeño del equipo o del jugador, y una “pista de presentación del entrenador” que analiza datos diseñados para los entrenadores. .
Consejos para el Big Data Bowl de la NFL
El ganador del concurso de 2024, Matt Chang, escribió sobre cómo él y su equipo se llevó a casa el primer premio en Medium y ofreció numerosos consejos, incluida la verificación de sus resultados de dos maneras diferentes y “asegurarse de que su artículo responda a la pregunta '¿y qué?' pregunta.” Su artículo también incluye ejemplos de las diapositivas específicas que utilizó su equipo para ganarlo todo.
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