Sobre nós - Pessoas e tecnologia na análise esportiva. Equipe ANL.PRO

Olá! Hoje gostaria de contar a vocês que tipo de pessoas compõem nossa equipe de análise esportiva na ANL.PRO.

E vou explicar rapidamente quais algoritmos usamos para prever resultados precisos das partidas!

Vamos a conocernos: me llamo Mike Clay y soy el editor en jefe y analista de sitios web y redes sociales de ANL.PRO. Llevo más de 20 años en este sector. Todas las decisiones importantes pasan por mí.

El nombre oficial es Analytical Solutions y la empresa tiene su sede en Wellington, Nueva Zelanda. Sin embargo, muchos de nuestros empleados trabajan de forma remota desde diferentes ciudades de todo el mundo.

La mayoría de los miembros del equipo que se dedican a la gestión, el diseño y el marketing viven en Nueva Zelanda. Además, a menudo organizamos partidos de fútbol amateur después del trabajo.

Liam O'Connor (Nueva Zelanda, Wellington) es un analista de fútbol de alto nivel especializado en pronósticos de las ligas europeas (Premier League y competiciones de la UEFA). Liam utiliza Python y modelos estadísticos avanzados para pronosticar los resultados de los partidos con fines de apuestas; trabaja de forma remota desde Londres y se asegura de que cada pronóstico se base en datos.

Camila Neves (São Paulo, Brasil) — Científica de datos especializada en el análisis del fútbol sudamericano y las estadísticas de rendimiento de los jugadores. Camila trabaja de forma remota desde São Paulo y utiliza un algoritmo de aprendizaje automático y conjuntos de datos de las ligas locales para predecir de manera objetiva el comportamiento de los mercados de apuestas; por lo tanto, todas sus predicciones de partidos se basan en datos y son lo más profesionales posible.

Diego Márquez (Buenos Aires, Argentina) es un experto en estadísticas de fútbol especializado en modelos de valoración para calcular la capacidad goleadora de los jugadores y en datos históricos de la Copa del Mundo. Diego aplica modelos predictivos basados en estadísticas para pronosticar el resultado de los partidos con fines de apuestas, y aporta su perspectiva latinoamericana desde Buenos Aires, respaldando cada pronóstico con datos estadísticos rigurosos.

Amina Farouk (El Cairo, Egipto) es una analista de datos deportivos especializada en las ligas de África y Oriente Medio. Amina utiliza sofisticadas técnicas de visualización de datos y scripts en Python para generar predicciones precisas para los mercados de apuestas. Trabaja de forma remota desde El Cairo, aportando integridad de datos y una perspectiva diversa de las ligas a cada pronóstico futbolístico.

Travis King (Las Vegas, EE. UU.) — Con formación en lucha libre y ciencias del deporte, Travis dirige las iniciativas de análisis de datos de UFC-Boxing. Travis es experto en modelado de datos de artes marciales mixtas, y se centra en cómo se han desarrollado los diferentes estilos de lucha en combates anteriores. Predice los resultados de los combates e identifica oportunidades en las cuotas de apuestas de los eventos de la UFC utilizando Python y marcos de aprendizaje automático, mientras trabaja de forma remota desde Las Vegas.

Bruno Almeida (Río de Janeiro, Brasil) — Analista de datos de deportes de combate especializado en el impacto de las MMA y el jiu-jitsu brasileño en los resultados de los combates. Utilizando un amplio conjunto de datos de combates de la UFC, Bruno analiza tendencias como las tasas de éxito en derribos y la precisión en los golpes. Vive desde su casa en Río y utiliza R y Python (a través de pandas y scikit-learn) para generar pronósticos de apuestas con una perspectiva brasileña del deporte.

Irina Petrova es una experta en análisis de MMA y boxeo que aplica un riguroso enfoque estadístico al análisis de los combates. Irina se especializa en evaluar las tendencias de rendimiento y la resistencia de los luchadores a lo largo del tiempo. Desde Moscú, donde trabaja de forma remota, utiliza modelos predictivos e incluso redes neuronales para pronosticar los resultados de los combates de la UFC con fines de apuestas. Su trabajo combina conocimientos internacionales sobre las MMA con técnicas de vanguardia en ciencia de datos.

Jordan Thompson (Chicago, EE. UU.) es el analista jefe de baloncesto, especializado en la NBA, así como en métricas avanzadas como los índices de eficiencia de los jugadores y las «win shares». Jordan trabaja de forma remota desde Chicago, analizando grandes conjuntos de datos de la NBA con Python y SQL. Su especialidad es la elaboración de modelos predictivos para los resultados de los partidos y los márgenes de puntos, con el fin de ofrecer a los apostadores pronósticos basados en datos para los partidos de baloncesto.

Emily Brown (Toronto, Canadá) — estadística y experta en datos de baloncesto que cubre la NBA y el baloncesto internacional. Emily es de Toronto y trabaja de forma remota, utilizando en gran medida el lenguaje R para el análisis estadístico y la visualización de tendencias en el rendimiento de los equipos. Su especialidad consiste en identificar factores poco conocidos (como el cansancio por los viajes o los efectos de los partidos consecutivos, por ejemplo) que pueden influir en el resultado de un partido, y luego utilizar esos hallazgos para realizar predicciones de apuestas bien fundamentadas.

Nikhil Sharma (Mumbai, India) — Un apasionado de la analítica de la NBA convertido en analista de datos profesional en ANL.PRO. Con sede en Bombay, aunque trabaja de forma remota, Nikhil se dedica a atar cabos para los aficionados asiáticos. Sus predicciones sobre los resultados de los partidos utilizan modelos de aprendizaje automático en Python (incluido TensorFlow para el reconocimiento de patrones complejos). Sus análisis suelen mostrar cómo pequeñas diferencias estadísticas, como el ritmo de juego o los índices de pérdidas de balón, pueden alterar las cuotas de las apuestas.

Sofía Martínez (Madrid, España): una experta en análisis de baloncesto que seguirá de cerca las ligas europeas y los torneos internacionales. Sofía, que trabaja de forma remota desde Madrid, utiliza pandas o scikit-learn para el análisis de datos de los partidos, y la mayor parte de su trabajo se centra en los equipos que participan en la Euroliga o en las competiciones de la FIBA. Aporta una perspectiva global a las predicciones de baloncesto de ANL.PRO, llevando a cabo un exhaustivo proceso de análisis de datos antes de que realices tu próxima apuesta en la NBA o en el baloncesto mundial.

Vikram Sharma (Mumbai, India) es un analista sénior de críquet con amplios conocimientos estadísticos, desde los partidos de Test hasta las ligas T20. Vikram trabaja de forma remota desde Mumbai y maneja grandes conjuntos de datos de críquet utilizando Python y bibliotecas como pandas y NumPy. Se enfoca en modelos predictivos de resultados de partidos y en el desempeño de los jugadores en ligas como la IPL, aplicando técnicas como el análisis de regresión y clasificadores de aprendizaje automático para ayudar a los apostadores a obtener una ventaja.

Rachel McCarthy (Sídney, Australia) es una científica de datos deportivos que dirige el análisis del críquet en el hemisferio sur. Rachel trabaja de forma remota desde Sídney y se especializa en datos de la Big Bash League y del críquet internacional. Utiliza R (específicamente paquetes como dplyr y caret) y recursos de computación en la nube para simular escenarios de partidos. Su destreza técnica en análisis predictivo no solo ayuda a pronosticar resultados, sino también a identificar probabilidades para mercados ganadores y apuestas.

James Walker (Londres, Reino Unido) es un especialista en análisis de críquet que cubre Inglaterra y otros países de la Commonwealth donde se practica este deporte. James trabaja de forma remota desde Londres y aplica al equipo un enfoque sabermétrico más tradicional (algo así como «Moneyball», pero para el críquet). Desarrolla modelos predictivos en Python y R, analizando no solo las condiciones del campo y el clima, sino también el estado de forma de los jugadores. Los conocimientos basados en datos le ayudan a hacer predicciones claras de probabilidades y dar consejos de apuestas para partidos que van desde los encuentros de condado hasta las finales de la Copa del Mundo.

Emily Carter (Nueva York, EE. UU.) es una analista de tenis especializada en las tendencias de los torneos de Grand Slam y el rendimiento de los jugadores. Con sede en Nueva York y trabajando de forma remota, Emily utiliza Python y métodos de aprendizaje estadístico para analizar la velocidad de los saques, la duración de los peloteos y las probabilidades de victoria. Su trabajo consiste en la elaboración de modelos predictivos de los resultados de los partidos, utilizando sus datos para ayudar a los apostadores a comprender qué es lo más probable que suceda en los partidos de alto riesgo.

Alejandro Ruiz (Ciudad de México, México) es un analista de datos deportivos que difunde el análisis de datos del tenis en el mundo hispanohablante. Alejandro trabaja desde su casa, en la Ciudad de México, sumergiéndose en los datos de los circuitos ATP y WTA. Utiliza R para realizar análisis estadísticos y paneles de control de Shiny para visualizar comparaciones cara a cara entre jugadores y preferencias de superficie. Su experiencia contribuye a predecir los resultados de los partidos e identificar el valor de las apuestas en torneos que van desde el Abierto de Australia hasta el Abierto de Estados Unidos, todo ello con comentarios claros que pueden ser consumidos en todo el mundo.

Priya Desai (Pune, India) es una estadística de tenis que combina sus conocimientos técnicos con su pasión por este deporte. Priya trabaja de forma remota desde Pune y utiliza modelos de aprendizaje automático basados en regresión (bosques aleatorios y regresión logística en Python) para pronosticar los ganadores de los partidos e incluso las probabilidades set por set. Se enfoca en cómo integrar datos en tiempo real —como estadísticas de partidos en vivo— en el proceso de análisis. Su trabajo ayuda a la toma de decisiones en tiempo real y ofrece métricas detalladas en formatos fáciles de entender.

Ethan Hughes (Boston, EE. UU.) Analista principal de hockey, especializado en la NHL y el análisis del rendimiento de los jugadores. Ethan tiene formación en estadística y trabaja de forma remota desde Boston. Utiliza Python y el aprendizaje automático (incluidos modelos de probabilidad de victoria y de impacto de los jugadores) para analizar cómo interactúan los equipos sobre el hielo. Su método basado en datos para predecir los resultados de los partidos mantiene a los apostadores al tanto de los enfrentamientos de hockey.

Daniel Chen (Vancouver, Canadá) es un analista de datos y aficionado al hockey que escribe sobre las ligas de hockey sobre hielo norteamericanas e internacionales. Con sede en Vancouver, Daniel utiliza R y herramientas de big data para analizar datos de partidos anteriores, como los patrones de tiros a puerta y el rendimiento de los porteros. Se centra en predecir los resultados de los partidos y los totales (más/menos goles) para las apuestas, combinando los conocimientos tradicionales del hockey con las matemáticas modernas.

Alexei Morozov cubre la NHL y las ligas europeas, como la KHL, y aporta una perspectiva global al equipo de análisis de hockey. Alexei trabaja desde Moscú, de forma remota, recopilando datos en Python y analizando las estadísticas de los jugadores en otros continentes. Utiliza modelos predictivos para medir el impulso de los equipos y los factores de fatiga. Su modelo predice lo que se puede esperar tanto de los partidos individuales como de los campeonatos de liga, lo que brinda a los apostadores una visión panorámica que abarca múltiples fortalezas de las tradiciones del hockey.

Para convertir datos deportivos sin procesar en predicciones significativas, el equipo de ANL.PRO se apoya en una potente pila tecnológica. Se trata simplemente de lenguajes de programación como Python y R que funcionan en estrecha colaboración (o en paralelo). Se utiliza ampliamente para el procesamiento general de datos, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y los scripts de automatización. Pandas, NumPy y scikit-learn son bibliotecas que te permitirán dar los primeros pasos en la limpieza de datos y en el uso de datos para crear modelos predictivos. Cuando se requiere aprendizaje profundo —por ejemplo, cuando es necesario analizar patrones en conjuntos de datos masivos o modelar interacciones complejas—, los analistas utilizan marcos como TensorFlow y PyTorch. Algunos miembros del equipo también utilizan R (principalmente para el análisis estadístico y visualizaciones complejas), con paquetes como dplyr, ggplot2 y caret que facilitan el análisis exploratorio rápido y la creación de prototipos de modelos. Ese enfoque de doble lenguaje también proporciona al equipo cierto grado de flexibilidad: Python aporta escalabilidad e integración con servicios web; R ofrece excelentes herramientas estadísticas y capacidades de trazado de gráficos.

Entre bastidores, el portal de análisis de la empresa funciona en un sistema en la nube. El equipo utiliza servicios en la nube (AWS, Google Cloud, etc.) para alojar bases de datos e implementar modelos de aprendizaje automático. Los datos históricos de partidos, por ejemplo, pueden almacenarse en un lago de datos de AWS S3 o en una base de datos relacional, de modo que los analistas puedan consultar rápidamente años de estadísticas mediante SQL. Las instancias de cómputo (como AWS EC2 o las máquinas virtuales de Google Cloud) pueden generar potencia bajo demanda para ejecutar los costosos cálculos necesarios para entrenar un nuevo modelo predictivo con décadas de datos deportivos o para ejecutar miles de simulaciones de un próximo partido (las simulaciones de Monte Carlo) con el fin de calcular las probabilidades de victoria. El uso de la configuración en la nube también significa que el equipo remoto puede trabajar de manera asincrónica: comparten cuadernos y código en un repositorio con control de versiones (por ejemplo, GitHub o GitLab) y todos tienen acceso seguro a los mismos recursos de datos centralizados.

Los marcos utilizados para la modelización predictiva son de última generación. Los analistas crean diversos modelos en función del deporte y la pregunta específicos. Se utilizan bosques aleatorios y árboles con refuerzo de gradiente (XGBoost y bibliotecas similares) para descubrir relaciones no lineales entre variables y determinar, por ejemplo, cómo la combinación de los indicadores de condición física de los jugadores, el estado de forma del equipo y las condiciones meteorológicas del día del partido podrían influir en el resultado de un partido de fútbol. Para las predicciones de series temporales (como la evolución del marcador durante un partido de críquet o los cambios de impulso punto a punto en un partido de tenis), se implementan modelos que incluyen redes neuronales ARIMA y LSTM. Los modelos de clasificación predicen los resultados discretos de un partido (victoria, derrota, empate) y los modelos de regresión predicen los marcadores o los márgenes de puntos. El equipo suele crear modelos ensamblados que combinan múltiples enfoques, lo que mejora la precisión y la solidez. También utilizan marcos específicos del ámbito: por ejemplo, proponen una variante del sistema de clasificación Elo para clasificar dinámicamente a equipos y jugadores en el fútbol y el baloncesto, así como estadísticas de clasificación especializadas (como la tasa de strike en el críquet o el PER en el baloncesto) que se incorporan a los modelos para realizar pronósticos analíticos.

Todos estos modelos necesitan un «combustible», que son los datos, y la empresa ha creado varios flujos de datos históricos muy completos que recopilan y actualizan constantemente este combustible. Procesan datos de diferentes fuentes: API deportivas oficiales, fuentes de resultados en vivo e incluso rastreo web cuando es necesario. Se utilizan herramientas como Apache Airflow o un script personalizado para gestionar el canal, extrayendo datos de configuración a intervalos regulares predeterminados (por ejemplo, al final de cada día para actualizar los partidos jugados durante el último día, o actualizaciones en tiempo real cuando se llevan a cabo eventos en vivo). Una vez recopilados, es necesario limpiar y estandarizar los datos, alineando los nombres de los jugadores, los identificadores de los equipos, las fechas y las estadísticas de las distintas fuentes. Los datos limpios y transformados residen en un lugar central, es decir, en un almacén de datos. El equipo también ha creado una capa de bases de datos analíticas sobre los datos brutos originales, donde se pueden ejecutar consultas para extraer características (como el número de victorias consecutivas de un equipo, la ventaja de alcance de un boxeador, el promedio de derribos de un luchador, etc.). Esta arquitectura brinda a los analistas un acceso rápido a cualquier dato específico que necesiten incorporar a sus modelos, incluso si esos datos abarcan décadas y múltiples ligas.

Para prever resultados com precisão, a equipe não se limita a treinar modelos e deixá-los por conta própria. Trata-se de um processo contínuo de validação e backtesting. Cada modelo preditivo é submetido a backtesting com base em temporadas históricas ou torneios anteriores para verificar como teria se saído. É aqui que frameworks como o scikit-learn se tornam tão úteis, com métodos de validação cruzada que nos mostram o quão bem nosso modelo generaliza após ser exposto aos dados. A equipe também utiliza notebooks e painéis baseados em nuvem para monitorar o desempenho do modelo em tempo real. Se perceberem que a precisão de um modelo começa a se desviar (talvez devido a uma mudança na dinâmica de um esporte ou a novos dados), os analistas retreinam ou recalibram o modelo. Às vezes, eles integram novas fontes de dados — como incluir relatórios de lesões de jogadores ou atualizações meteorológicas em tempo real nos modelos pré-jogo para futebol e críquete — e precisam modificar seus pipelines de dados de acordo com isso. A infraestrutura foi projetada para ser modular, de modo que novos esportes ou novos métodos analíticos possam ser incorporados sem afetar todo o sistema.

Por fim, há também um conjunto de ferramentas para levar as previsões aos usuários. Um sistema interno da empresa recebe os resultados dos modelos analíticos mencionados acima (probabilidades previstas, pontuações ou dicas de apostas) e os formata para divulgação nos canais do Telegram e do WhatsApp da empresa. Para publicar atualizações em horários pré-definidos, esse sistema pode utilizar automação em Python ou até mesmo um chatbot integrado às respectivas APIs (Telegram e WhatsApp). A equipe de marketing e design usa modelos com métodos de inserção de dados: Nina (a designer) pode preencher um modelo que, em seguida, monta um resumo colorido de como estão as previsões para o dia, e Mark (o desenvolvedor web) faz com que o portal da web mude de uma previsão para outra com um clique. Todo o resto: Todas essas ferramentas técnicas e estruturas funcionam em paralelo, permitindo que uma equipe distribuída de especialistas gere análises consistentes, alinhadas por meio do modelo compartilhado e com desempenho excepcional.