📌 Análise de Rede de Passes no Futebol

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Público-Alvo

• Analistas de desempenho esportivo

• Estatísticos e cientistas de dados interessados em futebol

• Estudantes de análise de dados e ciência do esporte

• Entusiastas de futebol com conhecimentos básicos em R

Pré-requisitos

• Conhecimento básico da linguagem R

• Noções de estatística descritiva

• Interesse em análise de dados no futebol

Estrutura do Curso

Módulo 1: Introdução à Análise de Rede de Passes

• O que é uma rede de passes? Conceito e importância

• Como interpretar redes de passes no futebol

• Principais métricas utilizadas: centralidade, densidade, conectividade

Módulo 2: Coletando e Preparando os Dados

• Fontes de dados de eventos no futebol (StatsBomb, Wyscout, etc.)

• Introdução ao pacote worldfootballR para scraping de dados

• Limpeza e organização de dados no R (dplyr, tidyverse)

Módulo 3: Construção da Rede de Passes

• Estruturando os dados para análise de rede

• Criando um grafo de passes com igraph

• Métricas básicas da rede: grau, centralidade e clusters

• Visualização inicial da rede de passes

Módulo 4: Visualização Avançada de Redes de Passes

• Estilização e personalização com ggraph

• Mapas de rede no estilo StatsBomb / Opta

• Representação das conexões mais fortes entre jogadores

Módulo 5: Análises Avançadas e Insights

• Como interpretar padrões na rede de passes

• Comparação de redes entre jogos ou temporadas

• Relação entre redes de passes e desempenho do time

• Aplicações práticas: scouting, análise tática e modelagem preditiva

Módulo 6: Projeto Final – Construindo uma Rede de Passes Completa

• Extração e preparação de um conjunto de dados

• Construção e análise da rede de passes

• Visualização e interpretação dos resultados

• Apresentação do projeto final

Metodologia

Aulas expositivas com códigos e exemplos práticos
Estudos de caso de times reais
Exercícios práticos e desafios
Discussão de insights estratégicos

Ferramentas Utilizadas

• R e RStudio

• tidyverse, dplyr, igraph, ggraph

• Pacotes para scraping de dados (worldfootballR)

• Dados de eventos de futebol (StatsBomb, Wyscout, etc.)

Resultados Esperados

O aluno será capaz de construir e interpretar redes de passes no futebol
Compreensão das principais métricas de rede e suas aplicações táticas
Capacidade de transformar dados brutos de passes em insights acionáveis
Domínio de ferramentas e técnicas para visualização avançada

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