Metodologías de estimación del valor de jugadores en el fútbol profesional: un enfoque de data science

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dc.contributor.advisorBravo Celedón, María Loreto
dc.contributor.authorRuiz Benavides, Miguel Ángel
dc.coverage.spatialSantiago
dc.date.accessioned2025-02-17T16:47:26Z
dc.date.available2025-02-17T16:47:26Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionProyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
dc.description.abstractEste proyecto aborda la estimación del valor de mercado de los futbolistas mediante el uso de metodologías de machine learning, redes neuronales y análisis de datos. Se desarrollaron modelos predictivos para calcular los valores de los jugadores, integrando variables deportivas, económicas y sociales. Como parte del análisis, se emplearon herramientas como Transfermarkt y técnicas de scraping en redes sociales para incrementar la precisión de las valoraciones. Para garantizar la utilidad y replicabilidad del trabajo, se creó una aplicación web utilizando Flask, permitiendo a los usuarios visualizar las predicciones de manera interactiva. Además, el código completo del proyecto, incluyendo el aplicativo Flask, se publicó en un repositorio de GitHub para facilitar su acceso y reutilización.
dc.format.extent58 p.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11447/9770
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
dc.subject070037S
dc.subjectFútbol
dc.subjectCiencia de datos
dc.subjectJugadores
dc.subjectMachine learning
dc.titleMetodologías de estimación del valor de jugadores en el fútbol profesional: un enfoque de data science
dc.typeThesis
dcterms.accessRightsAcceso abierto

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