Estrelles del futur: anàlisi i predicció de talent futbolístic
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Cabot Agustin, G. Estrelles del futur: anàlisi i predicció de talent futbolístic. 2025. handle: http://hdl.handle.net/10230/71456
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Abstract
Aquest treball presenta "Estrelles del Futur", una aplicació web desenvolupada per a l'anàlisi i predicció de talent en futbolistes joves. Mitjançant una arquitectura client-servidor i utilitzant les dades obertes de StatsBomb, el projecte ofereix eines de visualització interactives i un sistema de scouting basat en aprenentatge automàtic. La metodologia principal implementa un model per estimar el potencial màxim que un jugador assolirà en la seva carrera, una variable objectiva generada a través d'una mètrica heurística pròpia basada en la correlació de KPI. La contribució més innovadora és la capacitat que té l'usuari de construir i entrenar els seus propis models predictius, definint el talent segons la seva filosofia de joc. El model final, validat amb una metodologia temporal estricta, demostra una capacitat predictiva significativa i identifica qualitativament jugadors que posteriorment han assolit l'elit mundial, validant la viabilitat de l'eina.
Este trabajo presenta "Estrelles del Futur", una aplicación web desarrollada para el análisis y la predicción de talento en futbolistas jóvenes. Mediante una arquitectura cliente-servidor y utilizando los datos abiertos de StatsBomb, el proyecto ofrece herramientas de visualización interactivas y un sistema de scouting basado en aprendizaje automático. La metodología principal implementa un modelo para estimar el potencial máximo que un jugador alcanzará en su carrera, una variable objetiva generada a través de una métrica heurística propia basada en la correlación de KPI. La contribución más innovadora es la capacidad del usuario para construir y entrenar sus propios modelos predictivos, definiendo el talento según su filosofía de juego. El modelo final, validado con una metodología temporal estricta, demuestra una capacidad predictiva significativa e identifica cualitativamente a jugadores que posteriormente han alcanzado la élite mundial, validando la viabilidad de la herramienta.
This project introduces "Estrelles del Futur", a web application developed for the analysis and prediction of talent in young football players. Using a client-server architecture and leveraging StatsBomb's open data, the project provides interactive visualization tools and a machine learning-based scouting system. The core methodology implements a model to estimate the peak career potential a player will achieve, a target variable generated through a custom heuristic metric based on KPI correlation. The most innovative contribution is the user's ability to build and train their own predictive models, defining talent according to their game philosophy. The final model, validated with a strict methodology, demonstrates significant predictive power and qualitatively identifies players who later reached the world-class elite, thus validating the tool's viability.
Este trabajo presenta "Estrelles del Futur", una aplicación web desarrollada para el análisis y la predicción de talento en futbolistas jóvenes. Mediante una arquitectura cliente-servidor y utilizando los datos abiertos de StatsBomb, el proyecto ofrece herramientas de visualización interactivas y un sistema de scouting basado en aprendizaje automático. La metodología principal implementa un modelo para estimar el potencial máximo que un jugador alcanzará en su carrera, una variable objetiva generada a través de una métrica heurística propia basada en la correlación de KPI. La contribución más innovadora es la capacidad del usuario para construir y entrenar sus propios modelos predictivos, definiendo el talento según su filosofía de juego. El modelo final, validado con una metodología temporal estricta, demuestra una capacidad predictiva significativa e identifica cualitativamente a jugadores que posteriormente han alcanzado la élite mundial, validando la viabilidad de la herramienta.
This project introduces "Estrelles del Futur", a web application developed for the analysis and prediction of talent in young football players. Using a client-server architecture and leveraging StatsBomb's open data, the project provides interactive visualization tools and a machine learning-based scouting system. The core methodology implements a model to estimate the peak career potential a player will achieve, a target variable generated through a custom heuristic metric based on KPI correlation. The most innovative contribution is the user's ability to build and train their own predictive models, defining talent according to their game philosophy. The final model, validated with a strict methodology, demonstrates significant predictive power and qualitatively identifies players who later reached the world-class elite, thus validating the tool's viability.
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Directora: Dolors Sala Batlle
Treball de fi de Grau en Enginyeria Informàtica
Treball de fi de Grau en Enginyeria Informàtica
