Chào bạn, tôi là Tiến sĩ Minh Trí. Bạn là một fan cuồng bóng đá và cũng là một người yêu thích những con số? Bạn muốn hiểu cách các CLB hàng đầu thế giới sử dụng dữ liệu để săn đón tài năng hay tối ưu hóa chiến thuật trên sân? Đã đến lúc bạn biến niềm đam mê của mình thành kỹ năng chuyên môn với cuốn sách "Football Analytics with Python and R: Learning Data Science Through the Lens of Sports" (2023).
Eric A. Eager và Richard A. Erickson dẫn dắt bạn qua một hành trình thú vị, nơi mỗi bàn thắng hay mỗi đường chuyền đều có thể được mô hình hóa bằng toán học. Trong cuốn sách Khoa học dữ liệu thể thao thực chiến này, bạn sẽ làm chủ:
Thu thập & Xử lý dữ liệu thể thao: Cách cào dữ liệu (web scraping) và sử dụng các API để lấy thông tin trận đấu, cầu thủ từ các nguồn uy tín.
Phân tích khám phá (EDA): Trực quan hóa hiệu suất của đội bóng qua các biểu đồ nhiệt (Heatmaps), biểu đồ chuyền bóng và xu hướng mùa giải.
Mô hình hóa dự báo (Predictive Modeling): Sử dụng hồi quy và Machine Learning để dự đoán kết quả trận đấu, tỷ lệ ghi bàn (Expected Goals - xG).
Đánh giá cầu thủ: Các chỉ số tiên tiến để định giá và so sánh giá trị của các cầu thủ vượt ra ngoài những bàn thắng và kiến tạo thông thường.
Song mã Python & R: Cách tận dụng thế mạnh của cả hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong ngành Data để xử lý các bài toán thể thao phức tạp.
Về mặt học thuật, tôi đánh giá cao cách các tác giả lồng ghép những khái niệm thống kê khô khan vào các tình huống kịch tính trên sân cỏ, giúp việc học trở nên lôi cuốn hơn bao giờ hết. Đối với cộng đồng yêu bóng đá và dữ liệu Việt Nam, kiến thức trong cuốn sách IT này là nền tảng để bạn bước chân vào ngành phân tích thể thao chuyên nghiệp (Sports Analytics). Tại 89ebook, chúng tôi mang đến tri thức này để giúp bạn nhìn thấu trận đấu qua lăng kính của dữ liệu.
