Laptop Coach

Наконец-то доделал сканы, дописав магистерскую работу: это описание модели, которая еще с марта работает в лайве и очень простые описательные статистики по 3 миллионам сканов за прошлый сезон. Может, даже выйдет в итоге выложить на arxiv, хотя если делать из этого прям большое, детальное, и прям хорошее по всем стандартам исследование - уйдет еще год.
Поэтому обучение в Кельне официально закончилось :)

Вообще, пишу сюда редко, а написать можно о многом, так стал заниматься в работе совершенно новыми вещами с гораздо большим уровнем ответственности, поэтому сверху дам опрос - о чем писать подробнее?

Ну и байт на комменты (да и в целом оживить и канал, и себя) - как думаете, какие позиции сканируют пространство чаще всего, кто из игроков по прошлому сезону (среди обоих Бундеслиг) был по общему количеству и количеству перед приемов в лидерах и вообще, что должно быть определением скана?

Вариант вживую поработать с данными дает Комо: вроде бы даже оплаичвают проживание и питание, если получится пройти отсев.
Призы, как и во многих хакатонах, довольно сомнительные и по факту не гарантируют ничего, но опыт может быть отличным)
https://luma.com/okjsu80v

Эрлинг – бизонище!

Подключайтесь к нашему эфиру после матча: https://youtube.com/live/epkvB-WqmUQ?feature=share

Спонтанно сейчас ненадолго буду здесь, если вдруг не спите)

Мы снова ищем интерна (и желательно уже завтра) для работы на проекте по автоматическому распознаванию ивентов со скелетал-данными, во многом нужна помощь в разных небольших заданиях, чтобы разгрузить коллег.
Из требований - быть студентом в Германии и уметь в ML + Python. Если интересно - пишите в личку. Ремоут по Германии возможен из любой точки страны.

Хороший хакатон для студентов от DFL и AWS, чтобы поработать со всяким разным: как со скелетал, так и с (social) media-данными.

https://builder.aws.com/content/3BR0ILlG1SlZv07fXdwgPF1pxZ0/announcing-aws-world-sports-innovation-cup-will-your-idea-change-the-game

У EA (Tracab) визуал, конечно, посочнее и как в ФИФЕ (даже со зрителями), но без ивентов!

Приехал в Дюссельдорф на конференцию SportsInnovation - это самая большая конференция о спортивных технологиях в Германии, проводится Бундеслигой раз в 2 года.
В режиме реального времени автоматическое распознавание ивентов выглядит так. Касания распознаются гораздо быстрее, для красивого визуала нужна небольшая задержка в 5-6 секунд.

Через неделю мы презентуем автоматический сбор ивентов в лайв-режиме: с помощью скелетал-данных можно распознать автоматически 98% всех ивентов, обычно собираемых вручную + все касания и сканы (примерно еще до 10000 дополнительных ивентов). Планируем добавить ивенты по вратарям, off-ball runs и еще разные дополнительные вещи, но уже после старта нового сезона.

Помимо кучи моделей (я особенно делал сканы, пейпер будет, думаю, через пару месяцев), которые мы делали 2 года, например, вот такой визуал из видео ниже с подсветкой всех ивентов можно сделать за пару недель чисто на вайб-кодинге.

Автоматическим сбором ивентов сразу же легко определяются все личные и командные владения, атаки и так далее - и это уже совершенно новый уровень детализации и работы с данными. Latency всего процесса сейчас меньше 5 секунд - на тестах мы даже обгоняли в нашей визуализации матча трансляцию из Sky Go. Почитать очень high-level статью про концепт в целом можно будет в комментах.

https://youtu.be/zSYaDnXkd-8?si=uXqGwkwrCXvGgWVK

В московском футбольном клубе открыта вакансия видеоаналитика. Мы ищем специалистов в структуру клуба с глубоким пониманием игры, её закономерностей и мелких деталей, для долгосрочных проектов в клубной вертикали.

Формат работы - удалённый, без прямого контакта с командами клуба.

Наш спектр задач:

- Анализ матчей команд системы клуба по внутренней методологии разбора. На стыке количественного анализа (подсчёта определённых действий, которые интересны клубу) и качественного (оценки действий команды и каждого игрока в различных игровых ситуациях),

- Обсчёт статистических показателей команд системы клуба, которые невозможно получить через event-данные,

- Внутренняя работа для аналитических и тренерских продуктов клуба: над индивидуальными профилями игроков, отслеживанием динамики развития игроков. Работа над документами о внутренней клубной методологии.

Другие важные критерии для нас, помимо понимания игры:

* Системное мышление, готовность работать над проектами в долгосрочной перспективе

* Умение работать в видеоредакторах, программах для кодинга матчей и телестрации

* Проактивность, способность быстро включаться в решение задач и быстро переключаться между задачами

Конкурс на вакансию будет происходить в течение нескольких недель в три этапа - два тестовых задания и финальное собеседование с аналитиком клуба. Заявки на участие в конкурсе и вопросы по вакансии присылайте до 15 февраля включительно на почту: fcsm-training-cloud@yandex.com

Вариант поработать с нашими скелетал-данными:

https://app.ekipa.de/challenges/dfl-venturing/brief

То, что FBRef когда-то закроют, было ясно давно - как только дело касается больших денег и эксклюзивности, до коммьюнити дела нет никому. А так сплошные плюсы для больших компаний и клубов - научили народ за бесплатно работать с релевантными данными, теперь можно иметь еще больший выбор уже умеющих что-то и жестко конкурирующих между собой людей, готовых работать за нашивку за зп ниже рынка. В любом случае, на FBRef были лишь верхнеуровневые агрегаты, но для обучения анализу по верхам этого хватало за глаза.

Открытых данных даже для чего-то толкового сейчас все равно столько, сколько никогда не было, найти тоже несложно, достаточно покопаться по пресс-релизам провайдеров / университетов / федераций. Вебстер уже не часто обновляет свой репо, но там тоже много чего осталось и есть.

https://github.com/eddwebster/football_analytics

Если хочется прям эксклюзива, все равно придется покупать через танцы с бубнами и уговоры продажников, продавать данные стали еще реже. В итоге, как у классиков: первый раз бесплатно - хочешь, попробуй (с).

Уважаемый пират @VanDijk4Virgil до гибели FBref выгрузил всю базу данных сайта по топ-5 лигам с 2017 по 2025 год. По игрокам (файлы с характеристиками в названии) и по командам (файлы с годом в названии).

Наверняка она будет полезна молодым дата-аналитикам и дата-скаутам - как минимум для начинки новых моделей и поиска новых метрик. Благоволите.

https://disk.yandex.ru/d/4eokrOJj255K2g

Господа и дамы, герцоги и герцогини: в преддверии Нового Года хотелось бы пожелать много интересных начинаний и проектов - 25 год показал, что места в индустрии навалом и будет еще больше. Главное - не терять запал и пытаться находить вдохновение в чем-то другом, кроме футбола. А будучи болельщиком МЮ, желаю вам всегда делиться тем, чем можете, с теми, кто в этом нуждается)

Мы нанимаем!

В московском футбольном клубе открылась вакансия дата-инженера.
Мы ищем Дата-инженера, основная и первоочередная задача которого — спроектировать и реализовать централизованный Data Warehouse (DWH) для нашей аналитической платформы. DE возьмёт на себя интеграцию существующих источников данных (API и парсинг), настройку процессов обновления и оркестрации данных, логирование и проверку качества, а также разработку оптимальной схемы БД для аналитики и сервисов клуба.

Формат работы: удалённо

Что будет нужно делать:
• Проектирование архитектуры DWH и разработка схемы данных (таблицы, колонки, индексы, нормализация/денормализация для аналитики)
• Анализ источников данных и интеграция: работа с API, написание парсеров для источников, требующих эмуляции браузера (Selenium / Playwright)
• Построение ETL/ELT-конвейеров на Python; трансформации данных, обработка ошибок, повторимость
• Оркестрация расписаний и DAG’ов — Airflow
• Настройка логирования и метрик
• Автоматическая валидация качества данных (схемы, дедубликация, контроль целостности) — разработка тестов и правил
• Обеспечение актуального обновления БД, планирование резервного копирования и восстановления

Необходимые навыки:
• Уверенный опыт работы Data Engineer с проектами по созданию DWH (проектирование моделей данных и т.д.)
• Отличное владение SQL и опыт оптимизации сложных аналитических запросов в PostgreSQL
• Python — опыт разработки ETL/ELT скриптов
• Практический опыт с Apache Airflow
• Навыки интеграции с внешними API

Будет плюсом:
• Навык создания и деплоя простых сервисов: backend-часть (Flask, FastAPI), развёртывание сервиса на ВМ
• Опыт работы с контейнерами (Docker) и базовым CI/CD
• Навык написания SDK для дальнейшей работы с источниками аналитиков и ML-инженеров.
• Опыт парсинга сайтов с помощью Selenium / Playwright или аналогов.
• Опыт настройки логирования и мониторинга

Формат собеседования:
1. Подача резюме, предварительный отбор кандидатов
2. Тестовое задание
3. Техническое собеседование с обсуждением тестового задания и техническими вопросами.
4. Финальное интервью с Максимом Кронфельдом (руководитель аналитики)

Резюме и вопросы по вакансии присылайте мне в личные сообщения (@brains14482)

@numbers_in_sport

Панель с Комолли: в Тулузе измеряли опросниками / данными well-being и mental Health игроков и тренерского штаба, чтобы не было выгораний.

В то же время пытались измерить характер игрока через желание получать мяч (? странно), чем больше получает, тем лучше - аргументация в том, что на топ-уровне игроки чаще хотят получать мяч.

Много про построение культуры в клубе, горизонтальные отношения, но насколько это реально? Выделяет особенную роль моста - человека, соединяющего язык тренера и язык данных.

Ребята из агентства Райолы рассказывают про работу с данными и подходы / проблемы все те же: мэппинг имен игроков, выделение навыков / стилей игры игроков, и рейтинг как к ФИФЕ, сравнение лиг, и потом предикшн скилла / цены, то есть, по сути делают скаутинг со стороны агентов - кто кому подойдет.
Забавно, что можно встретить в будущем и такое: некоторые клубы будут прям драться отчетами с агентами при подписании контракта, только вот для мелких клубов это возможно значит, что их могут агенты передавить не только хотелками игрока, но и какими-то данными, не очень понятными клубу.

Сейчас час слушал панель Терзича и Хонигштайна, тут общая выжимка из заметки:

Терзич: ищет свой стафф для возвращения, когда тебе звонит клуб - где-то можно взять 8 человек, где-то 2. Отинтервьюировал 60 человек, собрал команду из 4, шорт-лист на 15 человек, кто мог бы вклиниться - диверсифицирует команду по скиллам, языкам, культуре и возрасту (например не всегда человек старше на поколение может оставить семью и рвануть куда-то). Ищет людей, кто будет челленджить его, а не соглашаться.

Также встречался с 10-15 тренерами поколений старше, чтобы уловить свои тенденции в их идеях, которые были осмыслены ранее. Лучший и худший клубы, с кем они работали - самые лучшие вопросы, тогда приватно хорошо делятся информацией.

Скинул фокус на БЛ на 2 ассистентов в последнем сезоне, сам больше фокусировался на ЛЧ.

Сравнивал Дортмунд с 4-5 топ-командами БЛ и других стран + симулировал команды под свой стиль ( с помощью
Gamecode.Ai и Хадла), чтобы посмотреть как играть против разных других команд.

Не был доволен определениями кроссов от Опты и Фифы, сделал свои, считал статы под эти определения по данным этих выбранных команд и смотрел, как стоит играть и как следствие, формулировал профили желаемых игроков для себя под это. А там уже поиск по академии / рынкам.

Тренировка - из данных знаю, что из зоны х у нас есть 10 секунд на контратаку: выбирает 6-7 таких сценариев и тренирует их.

Хороший пример в конце - выбирать верные статистики для своих оценок и видения - самый просто пример про общий пробег: не имеет смысла, но журналисты все равно спрашивают, потому что это просто и понятно всем, и постоянно бесят такими вопросами.

Можно посмотреть конференцию Хадла, пока из самого занимательного и интересного по новым дата-продуктам - Данни Уэлбек по их версии почему-то играет в Ньюкасле.

(Попробую что-то интересное постить с места, но по составу спикеров есть ощущение что неплохая в общем-то конференция превращается в Слоан)

https://www.youtube.com/live/iqeVdry57W0?si=fRwh3PpI9SQtNM2b