Некоторые навыки программирования, полезные для анализа данных в спорте:

• Работа с базами данных SQL. 2 Умение извлекать и анализировать данные из крупных баз данных, используя сложные запросы. 2
• Программирование на Python. 24 Написание скриптов для автоматизации анализа и визуализации данных. 2 Для сбора, предварительной обработки и анализа данных можно использовать библиотеки, такие как Pandas и Scikit-learn. 1
• Машинное обучение. 2 Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования результатов и анализа игровых стратегий. 2
• Отслеживание игроков в реальном времени. 1 В таких видах спорта, как футбол или баскетбол, это может дать ценную информацию о положении игроков, моделях движения и уровнях усталости. 1 Для настройки отслеживания в реальном времени можно использовать, например, библиотеку OpenCV. 1
• Работа с API спортивных платформ. 2 Интеграция данных из открытых источников, таких как API FIFA, UEFA или ESPN. 2
• Использование облачных вычислений. 1 Платформы облачных вычислений позволяют ускорить обработку данных и анализ, что помогает быстрее принимать решения. 1