चिकागो के स्ट्रीटबॉल संस्कृत से उठा डेटा साइंटिस्ट एवन गैंस के ट्रांसफर को ड्रामा नहीं, बल्कि प्रेडिक्टिव मॉडल के रूप में समझता है। टोटनहम, फेनरबाह्चे और जुवेंटुस 23 साल के हमला के xG/90, प्रोग्रेसिव पासेज़, और DTP पर आधारित मुकदम करते हैं।

एक पोलिश-अमेरिकन डेटा साइंटिस्ट ने पायथन और टेबलू की मदद से 6.20% की असंभव जीत हासिल की भविष्यता को समझा—यह कोई मजाक हम में, सिर्फ़ मोशन की सटी।

चिकागो के ब्लू-कॉलर नेहबरहुड्स से एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने देखा कि फैन्स की गलती नहीं, बल्कि विश्वास किए जाने वाले मॉडल्स में हीखत है। प्रदर्शन का सच्चा जीत स्कोरबोर्ड पर नहीं, संख्याओं के बीच की सनसिमें है।

बायर्न की 9-0 जीत भाग्य नहीं, बल्कि सांख्यिकीय अनिवेटेबिलिटी है। मैंने बोचुम के संरचनात्मक दोषों और बायर्न के xG मॉडल को सटीकता से विश्लेषण किया।

इम्पीरियल कॉलेज लंदन के एक डेटा साइंटिस्ट ने पायथन और AWS के माध्यम से फ्लामेंगो की डिफेंसिव मेट्रिक्स का विश्लेष किया—जो Chelsea से 34% बेहतर है। यह हुनर नहीं, बल्कि संरचना है।

एक फुटबॉल डेटा विज्ञानी के रूप में, मैंने Opta और SportsRadar के मॉडल के साथ LA vs ट्यूनिस होप के मैच का विश्लेषण किया। 2-1 का परिणाम भाग्य नहीं, बल्कि स्थानीय लाभ, होम एडवांटेज और टैक्टिकल कमजोरी का परिणाम है।

भावना की जगह की बजाय, डेटा साइंटिस्ट ने प्रायिकता के साथ मैच का विश्लेषण किया—प्रेम नहीं, बल्कि सांख्यिकीय असमानता। 6-0 सिर्फ़ एक परिणाम है, कल्पना नहीं।

एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, मैंने फ्लामेनेंगो की डिफेंस को केवल टैक्टिक्स नहीं, बल्कि रियल-टाइम वेरिएबल्स का एक सिस्टम देखा। क्राउस के प्रति सेकंड में सांख्यिक समतुलता का पता चला।

चिकागो के डेटा विश्लेषक के रूप में, मैंने भावनाओं के साथ सांख्यिकीय सच्चाई के टकराव को देखा है। 'त्रि-लाल' भविष्यवाणी में क्यों असफलता होती है? सही डेटा से पता चलता है।