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
6 999 déjà inscrits
Inclus avec
41 avis
Expérience recommandée
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 : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Ethical Standards And Conduct
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Model Evaluation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître

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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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- 2 stars
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4,87 %
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Révisé le 10 juil. 2023
I found the material from weeks 2 and 4 very interesting!
Révisé le 11 avr. 2024
Very interesting course, even though some of the data prep is kind of weird it's nice to see things done a bit differently

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