Esta nova formação do Campo Analítico é focada em dados da Statsbomb para mensurar e corrigir erros que encontrei durante os estudos e trabalhos em partidas, a orientação é uma maneira clara de preparar o profissional de Análise de Desempenho em entender o ecossistema perfeitamente com um resumo correto do enunciado claro das necessidades do cotidiano. Preparar as transformações da análise é sim um objetivo claro e a maneira mais correta de deixar o analista confiante para realizar seu trabalho com maestria.

Curso de Estatística com Foco em Análise Esportiva: a Integração entre Bussab & Morettin, Pirâmide Invertida, RStudio e Futebol

A análise esportiva evoluiu para um ambiente onde decisões precisam ser rápidas, fundamentadas e competitivas. No futebol, especialmente, compreender padrões, medir desempenho e antecipar cenários exige muito mais do que intuição: exige Estatística.
Pensando nisso, o Campo Analítico desenvolveu um curso completo que une bases sólidas — dos clássicos Estatística Básica (Bussab & Morettin) e A Pirâmide Invertida — com ferramentas modernas como R e worldfootballR, aproximando teoria e prática em um único caminho formativo.

Este artigo apresenta a estrutura pedagógica do curso e como cada módulo foi desenhado para transformar os alunos em profissionais capazes de interpretar o jogo através dos dados.

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MÓDULO 1 — Fundamentos Matemáticos e Estatísticos

O curso começa estabelecendo o alicerce: entender o que é Estatística e como ela se conecta com fenômenos naturais, comportamentais e esportivos.

Aula 1 — O que é Estatística?

Nesta primeira etapa, o aluno aprende como os dados ajudam a explicar padrões do mundo real e de que forma isso se aplica diretamente ao futebol. Conceitos do capítulo 1 de Bussab são introduzidos, assim como variáveis, tipos de dados e um primeiro contato com o R.
Atividade prática: criação do primeiro dataframe com jogadores.

Aula 2 — Gráficos e Descrição Inicial

O foco está nos elementos visuais: tabelas, gráficos de barras, boxplots e distribuições. O aluno também é introduzido aos mapas de calor utilizados em análise esportiva.
Atividade: gerar gráficos no estilo Opta usando ggplot2.

Aula 3 — Medidas de Posição e Dispersão

Média, mediana, quantis, variância e desvio-padrão são estudados com aplicação direta: medir consistência e regularidade de atletas.
Atividade: avaliar estabilidade de desempenho entre jogadores.

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MÓDULO 2 — Probabilidade e Variáveis Aleatórias

Aqui o aluno começa a construir a linguagem probabilística utilizada em modelagem esportiva.

Aula 4 — Conceitos de Probabilidade

Espaço amostral, eventos e interpretação aplicada ao jogo. A probabilidade passa a ser entendida como ferramenta tática.
Aplicação: probabilidade de vitória e eventos raros no futebol.

Aula 5 — Distribuições Discretas

Binomial e Poisson são estudadas como modelos de contagem.
Atividade: estimar a probabilidade de gols usando Poisson no R.

Aula 6 — Distribuições Contínuas

Normal, Exponencial e Gama são tratadas com foco em fenômenos contínuos, como distâncias percorridas por atletas.
Aplicação: modelagem de carga física e intensidade.

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MÓDULO 3 — Inferência Estatística

A partir daqui o aluno aprende a responder perguntas sobre o jogo com embasamento matemático.

Aula 7 — Estimação Pontual e Intervalar

Estimadores e intervalos de confiança, com foco no capítulo 7–9 do Bussab.
Aplicação: intervalos de confiança para xG médio por partida.

Aula 8 — Testes de Hipóteses

Testes Z, t, Qui-quadrado e ANOVA são utilizados para comparar grupos de atletas.
Atividade: testar diferença de passes progressivos entre zagueiros e meio-campistas.

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MÓDULO 4 — Estatística Computacional e R Avançado

O módulo mais prático do curso, voltado à manipulação real de bases esportivas.

Aula 9 — Manipulação de Dados com tidyverse

dplyr, joins, pipelines e introdução ao worldfootballR.
Aplicação: importar dados de um campeonato real.

Aula 10 — Visualização Avançada

ggplot avançado, estética Opta Analyst e mapas espaciais no campo.
Atividade: mapa de ações do jogador preferido do aluno.

Aula 11 — Relatórios Profissionais

Uso de RMarkdown e construção de relatórios de scouting com layout tático.
Aplicação: relatório completo sobre um atacante, estilo clubes europeus.

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MÓDULO 5 — Tática Aplicada (A Pirâmide Invertida)

A tática entra como elemento interpretativo dos dados, conectando análise quantitativa com leitura de jogo.

Aula 12 — Fundamentos da Estrutura Tática

Sistemas, vantagens posicionais e princípios do jogo posicional.
Aplicação: medir zonas do campo e ocupação por eventos.

Aula 13 — Redes de Passe e Estruturas

Grafos, centroides e estrutura tática sob a ótica da Pirâmide Invertida.
Atividade: rede de passes de um time da La Liga.

Aula 14 — Pressão, Altura de Bloco e Riscos

Modelos de risco, compressão espacial e análise de transições.
Aplicação: construção de indicadores como PPDA.

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MÓDULO 6 — Modelos Estatísticos e Futebol

Modelagem preditiva e quantitativa aplicada diretamente ao desempenho.

Aula 15 — Regressão Linear

Modelos simples e múltiplos, diagnósticos e aplicações esportivas.
Atividade: modelar relação entre finalizações e xG.

Aula 16 — Machine Learning Básico

Árvores, Random Forest, SVM e classificação de perfis de atletas.
Aplicação: clusterização por função tática.

Aula 17 — Séries Temporais

Modelagem com ARIMA, ETS e previsões de desempenho e carga.
Atividade: prever evolução do xG acumulado na temporada.

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MÓDULO 7 — Projeto Integrador Campo Analítico

O encerramento do curso é totalmente direcionado ao mercado e à prática profissional.

Aula 18 — Design de Relatórios Profissionais

Layout, storytelling e comunicação visual aplicada ao futebol.
Produção: dashboard completo de uma partida.

Aula 19 — Oficina de Scouting com Dados

Avaliação de atletas, indicadores e comparações entre ligas.
Produção: dossiê de contratação.

Aula 20 — Preparação para o TCC

Metodologia científica, integração entre tática e métricas e estruturação de projetos reais.
Entrega: pré-projeto baseado em um caso verdadeiro do futebol.

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Conclusão

Este curso foi desenvolvido para formar analistas capazes de unir técnica, leitura de jogo e profundidade estatística. A proposta é simples: transformar dados em decisões, e decisões em vantagem competitiva.

No Campo Analítico, acreditamos que análise esportiva não é apenas sobre números — é sobre interpretar o futebol com precisão, inteligência e visão.