Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prediction-models-sports-data
Einführung
Der Kurs “Vorhersagemodelle mit Sportdaten” auf Coursera bietet eine spannende Möglichkeit, die Welt der Sportvorhersagen mithilfe von Datenanalyse und Python zu erkunden. In der heutigen sportbegeisterten Gesellschaft sind exakte Vorhersagen von Spielergebnissen nicht nur für Fans, sondern auch für Buchmacher von großem Interesse.
Kursübersicht
In diesem Kurs lernen die Teilnehmer, wie man sportliche Ergebnisse, insbesondere in professionellen Ligen, mit Hilfe von logistischen Regressionsmodellen prognostiziert. Der Kurs behandelt die Nutzung von Teamausgaben und die Entwicklung von Modellen auf Basis vergangener Spiele, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Besonders interessant ist die Evaluation der Zuverlässigkeit dieser Modelle anhand von Wettmarktdaten.
Syllabus-Übersicht
Woche 1
Die erste Woche umfasst eine Einführung in Regressionsmodelle für kategoriale Ergebnisse, wie Gewinn, Unentschieden oder Verlust. Es wird der Linear Probability Model (LPM) und die Überlegenheit der logistischen Regression erläutert.
Woche 2
Hier wird die Beziehung zwischen Wahrscheinlichkeiten und Wettmärkten behandelt, einschließlich des Umgangs mit Wettquoten und deren Effizienz. Die Teilnehmer lernen, wie man die Genauigkeit von Wettquoten mittels sportlicher Beispiele bewertet.
Woche 3
In dieser Einheit wird das Abrufen der Spielergebnisse von englischen Premier-League-Spielen (EPL) mit einem ordentlichen Logit-Modell demonstriert. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen wird untersucht.
Woche 4
Die vierte Woche wendet die Methoden auch auf nordamerikanische Sportligen (NHL, NBA, MLB) an, um die Qualitätsfähigkeit der Modelle zu testen. Die Ergebnisse werden ebenfalls mit Wettquoten verglichen.
Woche 5
Dieser Modultag betrachtet die historische und soziale Dimension des Glücksspiels sowie dessen statistische Grundlagen. Ethische Implikationen und Problemspielertum werden angesprochen und untersucht.
Fazit
Zusammenfassend ist der Kurs “Vorhersagemodelle mit Sportdaten” eine ausgezeichnete Wahl für jeden, der ein tieferes Verständnis für Data Science im Sportbereich entwickeln möchte. Das Training ist sowohl praktisch als auch theoretisch gut strukturiert und bietet wertvolle Fähigkeiten in der Datenanalyse, die nicht nur für Sportlergebnisse, sondern auch für Geschäftsanalysen in der Sportbranche nützlich sind. Ich empfehle diesen Kurs jedem, der Interesse an Datenanalyse, Mathematik und Sport hat!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prediction-models-sports-data