Bravo Celedón, María LoretoRuiz Benavides, Miguel Ángel2025-02-172025-02-172024https://hdl.handle.net/11447/9770Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data ScienceEste 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.58 p.es070037SFútbolCiencia de datosJugadoresMachine learningThesis