Dans ce cours, l'apprenant apprendra à générer des prévisions de résultats de matchs dans les sports professionnels en utilisant Python. L'accent est mis sur l'enseignement de la méthode de régression logistique comme moyen de modéliser les résultats des matchs, en utilisant des données sur les dépenses des équipes. L'apprenant est guidé dans le processus de modélisation des résultats passés, puis dans l'utilisation du modèle pour prévoir les résultats des matchs qui n'ont pas encore été joués. Le cours montrera à l'apprenant comment évaluer la fiabilité d'un modèle en utilisant des données sur les cotes de paris. L'analyse est d'abord appliquée à la Premier League anglaise, puis à la NBA et à la NHL. Le cours donne également un aperçu de la relation entre l'analyse des données et les jeux d'argent, son histoire et les questions sociales qui se posent en relation avec les paris sportifs, y compris les risques personnels.

Modèles de prédiction avec des données sportives
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Modèles de prédiction avec des données sportives
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse des performances sportives"


Instructeurs : Youngho Park
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 semaines à compléter
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Ce que vous apprendrez
Apprenez à générer des prévisions de résultats de matchs de sports professionnels à l'aide de Python.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Données du marché
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Normes et conduite éthiques
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître

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