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CartolaFC - Análise de Dados e Escalação do time da rodada (ano atual: 2020)

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CartolaFC

CartolaFC - Análise de Dados e Escalação do time da rodada (ano atual: 2020) README:

  • Link para acessar dataset no Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1XwTy5q9ydThO6yxbqqGJrRZbAxVsbcfz?usp=sharing ou

  • fazer download do arquivo: Cópia_de_cartolaFC_Escalação_meudataset.ipynb

  • Este dataset tem o propósito de facilitar a escolha da escalação dos jogadores no fantasy game CartolaFC através de cálculos estatísticos de scouts originais do próprio jogo, com inserção de critérios que melhor define um jogador para dada posição conforme a apresentação dos valores dos scouts no apêndice abaixo.

  • Para gerar a tabela da rodada atual do CartolaFC foi acessado os dados do site:https://www.cartolafcbrasil.com.br/scouts . As tabelas foram geradas em pdf e convertidas para csv. Estas estão disponibilizadas no github através do link https://github.com/guilherme-am/CartolaFC e é necessário importá-las para dentro do notebook para iniciar o programa (aqui, utilizei o google colab, mas também pode ser utilizado outros como Jupyter Notebook).

  • Para bom funcionamento dos cálculos é de boa prática seguir a ordem de execução natural do notebook (os botões 'play' image.png). Em caso de erro pode sempre reiniciar o notebook e voltar às etapas anteriores ou do início.

  • Caso queira que as tabelas executadas ou parte de código executada desapareçam, basta apertar este botão image.png . Este botão é útil pois por vezes a página fica muito grande devido as tabelas geradas e assim ficamos mais distantes do fim da página, então se quiser diminuir esta distância, usamos esse botão e para reativar é só usar o play.

  • A análise e critérios de seleção de jogadores apresenta jogadores com excelente parâmetros ao longo do campeonato, portanto a intenção é atingir um valor médio-alto por rodada a longo prazo e menos pontuações oscilosas. Pretende-se atingir uma constância na pontuação.

  • Estudos mais avançados com utilização de métodos de AI e ML em Python ainda estão por ser implementados.

Created by: Guilherme Moreira.

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Language:Jupyter Notebook 100.0%