В Psychology of Sport and Exercise обсуждаются финты в футболе. Авторы обнаруживают значительные различия в когнитивной обработке подлинных и обманных действий.

https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2025.102819

🔥 Отдам бесплатно 4 билета на сегодняшний матч:
Динамо Москва - Динамо Махачкала
19:30, ст. Динамо
D307, 1 ряд, 7-10 места

Вакансия BI-аналитика с навыками data-инженера для разработки отчётов и аналитических решений

Что-то пропустил это видео: очень классная презентация от DS Пармы про то, как работать с трекинговыми данными и как масштабировать инфраструктурные решения (на примере AWS). [если техническая часть не интересует - пропускайте следующий абзац]

В целом, брать спотовые инстансы и скейлиться горизонтально - хорошее решение, особенно когда все надо пост-матч (а это скаутинг). Но вот когда будет переход на лайв и если будет скелетал, объемы данных возрастут сильно на одну игру (например, по одному крупному провайдеру в лайве с 140+ метров в json / xml до 13 гигов, пост-матч с 50 метров до 730 метров в паркетах), нужен будет нормальный месседж брокер, а лайв потребует serverless из-за быстроты. Это будет отдельный уровень удовольствия, но если думать заранее, то в целом ничего страшного нет.

С 28 минуты можно посмотреть примеры красивых скаутинговых, предматчевых и послематчевых отчетиков в Tableau, как итог выхлопа всей инфры + смеси разных данных (Transfermarkt, Statsbomb, StatsPerform). Выглядит очень и очень приятно.

https://www.youtube.com/watch?v=wZ96Y6j0rzU

Заседание 267: Темы будущих научных проектов исследований спорта

⌚️ 14 апреля 2025, 19:40-21:00
📍 K417
🔗 https://nesuniversity.zoom.us/j/5317421123?pwd=DpqJbj8Y6RzbqDQTaoHWDafMF2D8bw.1
🗣 Дмитрий Дагаев

Аннотация: В этом докладе будет представлено несколько тем для новых проектов НУЛ исследований спорта

Player Pressure Map -- A Novel Representation of Pressure in Soccer for Evaluating Player Performance in Different Game Contexts

Заслуживающая внимания статья о детекции и анализе прессинга — как командного, так и индивидуального.

https://arxiv.org/abs/2401.16235

Как посчитать вероятности того, какие места займут команды, если известно математическое ожидание голов для каждой из них в каждом матче?

Голы в футболе распределены примерно по Пуассону, с небольшими отклонениями, особенно в районе нуля (можно ознакомиться с моделью Dixon-Coles). Чтобы посчитать вероятности каждой возможной разницы в счёте — 0, 1, 2, 3 и так далее — нужно "вычесть" два пуассоновских распределения. В результате получится распределение Скеллама. Оно как раз и описывает разницу голов и позволяет определить вероятность победы, ничьей или поражения: отрицательная разница — победа, ноль — ничья, положительная — поражение.

Зная вероятности исходов всех матчей, остаётся запустить Монте-Карло симуляцию турнира, чтобы получить распределение мест команд.

Ну и, конечно, — ода ChatGPT, который особенно хорош, когда ты знаешь, что должно получиться. Всего за пару вопросов он сгенерировал код, который можно найти в комментариях.

Продолжаю делиться материалами коллег:
https://www.sports.ru/football/blogs/3308624.html

В Data Mining and Knowledge Discovery обсуждается контекстуализация игровых эпизодов в футболе. Авторы предлагают основанный на машинном обучении подход к тактической периодизации* футбольного матча.

https://link.springer.com/10.1007/s10618-025-01092-9

* Авторское понимание тактической периодизации отличается от её понимания как тренерской методологии (см., например: https://spielverlagerung.com/2020/05/23/understanding-the-tactical-periodization-methodology/).

⚽️ Внедряем AI (CV & GenAI) в футболе. Набор в команду разработки (CV, DS, Infra)!

🤖 Мы создаем end2end AI-pipeline, от CV в задачах детекции и классификации игроков по видеопотоку до предсказания успешности событий и автоматического описания матча через LLM. Наши модели распознают ключевые фазы игры, ищут оптимальные тактические решения. Мы не только оцениваем саму игру, но и разрабатываем модели для поиска молодых талантов ⚡️. Работаем напрямую с футбольными клубами, реализуем только боевые задачи под их нужды.

🔥 Мы выходим на новый этап — оборачиваем наши модели в web сервисы, способные оперативно генерировать инсайты для тренеров и аналитиков и помогать игрокам раскрывать свой потенциал.

🏗 Что у нас уже есть:
✅ GenAI, CV, LLM — мы обучаем собственные модели, а не только файнтюним претрейны, также используем GenAI флагманы GigaChat и Kandinsky.
✅ Глубокая аналитика — мы придумываем новые индикаторы эффективности игры, в т.ч. прибегая к физическим моделям.
✅ Фокус на real-time — двигаемся в сторону онлайн-сервисов, где данные доступны мгновенно.

💡 Почему это интересно?
⚽️ Работаем на стыке футбола и технологий
🚀 Работаем с передовыми технологиями: CV, DL, LLM, txt2img, perception, AI-driven аналитика.
⚡️ Проект с реальным применением — наши решения нацелены на улучшение стратегии и тактики игры реального футбольного клуба и будут использоваться в футболе уже в 2025 году.
🎯 Можно разрабатывать не просто код, а интеллектуальные сервисы, которые могут поменять индустрию.

👥 Кого ищем?
🔹 CV, ML, DS специалистов
🔹 Frontend, Backend, Fullstack
🔹 DevOps-инженеров
🔹 QA специалистов (PD, CV)
🔹 UX-дизайнеров, аналитиков данных (DA), продукт- и проект-менеджеров

📍 Москва или удаленка внутри РФ

По всем вопросам пишите в личку: @Lehsuby97

Отличный онбординг в проект от Семена Буденного (руководителя нашего управления)
▶️ Смотреть с 1-52-46

Отдам 4 билета на матч Динамо Москва — Балтика, 18 июля (пт) 20:30, ВТБ Арена.
3 ярус, трибуна C. Нужен FanID. Пишите в комментариях.

Больше мотивационный пост - впервые на моей памяти в европейском футболе человек из мира данных и без футбольного опыта стал техдиром клуба (и тем более АПЛ + ЛЧ). С более вовлеченным и в хорошем смысле помешанным на футболе человеком я лично и не знаком - поэтому очень рад за такую успешную историю)

https://www.newcastleunited.com/en/news/newcastle-united-recruit-surdarshan-gopaladesikan-to-technical-director-role