교수님 : 한동대학교 전재영 교수님
Video Event Tagging
- 경기 장면을 디지털화
Data for Football Analytics
- Event Data (Shot, Dribble, Block, ...)
- Tracking Data (Continuous Data, Event Data보다 훨씬 많은 양의 데이터 : 할 수 있는 것들이 진짜 많다.)
- Physical Data (심박수, 스프린트 속도, 회복탄력성, ...)
- Biometric Data (수면패턴, 근육산소량, ...)
- Pyschological Data (정신, 감정, 집중력, ...)
Football Data Science [ 기본적으로 습득해야 할 것들 ]
- 파이썬 : 통계 + 인공지능, R : 통계적 부분의 느낌이 강하다.
- Python, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SQL
- Open DATA 사용 : Competitions, Matches, and Events, Yellow Cards
- Jupyter Library 패키지 : mplsoccer
- (참고 : https://mplsoccer.readthedocs.io/en/latest/)
- 스포츠 실제 데이터 어떻게 얻는가? (오픈소스 예제들 : statsbompy 라이브러리)
시각화
- Pass Heatmap
- Shot Heatmap
데이터 수집
- Wearable Device
- GPS
- Computer Vision
- Drone