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축구선수 유망 여부 예측 프로젝트

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  • 입문 프로젝트
  • 3 시간 6 스테이지
  • 1073 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

개요

전 세계적으로 인기 있는 스포츠, 무엇일까요?

바로 축구죠!

프로의 세계에서 뛰는 축구선수들은 매년 EPL, LALIGA, SERIE-A 등 대형 리그나 세계 대회에서 경쟁합니다.

이러한 축구선수의 실력과 성장 가능성을 데이터로 분석하여 손흥민, 미남 홀란드, 음바페 등 유망한 선수들을 예측하는 모델을 만들어 보세요!


목표

파이썬과 데이터 분석 기술을 활용하여 축구선수의 유망성을 예측하는 모델을 구축합니다.

이를 통해 데이터 분석 및 머신러닝 기술을 익히고, 실무에서 유용하게 사용될 수 있는 예측 모델을 만들 수 있습니다.


설명

스포츠 데이터 분석에 관심이 많은 데이터 분석가는 정말 재미가 있을 거예요.

축구선수의 성적 데이터, 경기 기록, 체력 수치 등 다양한 요소를 분석하고 이를 머신러닝 모델에 학습시켜 유망한 선수를 예측하는 모델을 구축하세요!

데이터 전처리, 분석, 모델 구축과 평가까지 데이터 분석 과정에서 필요한 제반 과정을 익힐 수 있습니다.


산업 적용

축구선수의 유망성을 예측할 수 있다면, 축구 팀을 관리할 때나 새로운 선수를 영입할 때 매우 유용하게 활용할 수 있을 것입니다!

뿐만 아니라 다른 종목의 선수 유망 여부를 예측하는 데에도 적용할 수 있겠죠!

데이터 분석 능력을 길러 실제 의사 결정 과정에서 쓸 수 있는 전문 역량을 갖추세요.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 6 개

1. 문제기반 학습의 이해
2. 데이터 탐색 기초
3. 데이터 시각화
4. 분류 모델 만들기
5. 상관관계 학습과 전처리
6. 분류 모델 만들기 (2)

내 학습 진도

1. 문제기반 학습의 이해

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