No futebol de alto rendimento, o erro não é uma opção — é um prejuízo. Durante anos, identifiquei uma lacuna entre o que o dado diz e o que o campo entrega. A maioria dos analistas se perde em planilhas e esquece que dados são comportamentos mensurados.
Esta formação do Campo Analítico não é sobre aprender a mexer em softwares da Statsbomb. É sobre maestria operacional. É sobre dar ao analista a segurança de que o erro foi corrigido na base, para que a orientação técnica seja inquestionável. Você não vai apenas entregar um relatório; você vai entregar o mapa da vitória.
Foco em Análise Esportiva:
A Integração entre Bussab & Morettin, Pirâmide Invertida, RStudio e Futebol
A intuição levou o futebol até aqui, mas ela não é mais suficiente para manter ninguém no topo. No futebol de elite, quem não mede, não gere. E quem não gere, é substituído.
O Campo Analítico não desenhou apenas um curso; criamos um protocolo de Maestria Analítica. Entendemos que o dado da Statsbomb não é um número frio — ele é o rastro digital do comportamento humano sob pressão.
Unimos o rigor metodológico de Bussab & Morettin com a profundidade cultural de A Pirâmide Invertida. O resultado? Uma formação que te ensina a dominar o R e o worldfootballR não para gerar gráficos bonitos, mas para construir argumentos imbatíveis.
Não estamos formando operadores de software. Estamos formando os estrategistas que as comissões técnicas modernas exigem: rápidos, fundamentados e, acima de tudo, confiantes.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Conclusão
O mercado de análise de desempenho não precisa de mais pessoas que saibam ler planilhas. Ele precisa de profissionais que saibam ler o jogo.
No Campo Analítico, nós subvertemos a lógica tradicional. Esta formação foi desenhada para quem cansou de ser um coadjuvante técnico e decidiu se tornar o estrategista indispensável. Unimos o rigor da estatística computacional à profundidade da leitura tática para uma proposta única: transformar o rastro digital do atleta em vantagem competitiva real.
Aqui, você não aprende apenas a processar dados da Statsbomb; você aprende a decifrar o comportamento humano no campo e a entregar a segurança que uma comissão técnica de elite exige. Análise esportiva não é sobre números — é sobre interpretar o futebol com a precisão de um cientista e a visão de um mestre.
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