Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prediction-models-sports-data
Si alguna vez te has preguntado cómo los analistas del deporte predicen los resultados de los partidos, el curso Prediction Models with Sports Data en Coursera es una excelente oportunidad para descubrirlo. Este curso no sólo se centra en la predicción de resultados deportivos, sino que también proporciona una sólida base en modelos de regresión logística utilizando Python.
Desde el primer módulo, el curso te introduce a los modelos de regresión en el contexto de los resultados categóricos en competiciones deportivas, explicando la teoría detrás del Linear Probability Model (LPM) y presentando la regresión logística como una opción más precisa. Este enfoque permite a los estudiantes comprender las limitaciones y aplicaciones prácticas de ambos modelos.
A lo largo de cinco semanas, los participantes aprenderán a:
- Modelar resultados pasados y predecir el futuro usando datos de gastos de equipo.
- Evaluar la precisión de los modelos utilizando datos reales de apuestas.
- Analizar la relación entre probabilidades y mercados de apuestas.
- Pronosticar resultados de juegos de la Premier League, así como de ligas norteamericanas como la NHL, NBA y MLB.
Una parte particularmente interesante es la última semana, que examina las consecuencias sociales e históricas del juego, añadiendo una reflexión ética a los análisis estadísticos realizados anteriormente. Estos temas aportan un contexto valioso que realza la educación financiera y estadística del estudiante.
En resumen, este curso no sólo te enseñará a predecir resultados deportivos con modelos cuantitativos avanzados, sino que te equipará con una comprensión crítica de los aspectos éticos del juego y su relación con las estadísticas. Es una opción altamente recomendada no sólo para apasionados del deporte, sino también para aquellos interesados en el análisis de datos y la modelización.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prediction-models-sports-data