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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorGarcía Aramouni, Nicolás
dc.contributor.authorBarrán, Nicolás Marceloes_AR
dc.coverage.spatialArgentinaes_AR
dc.date.accessioned2024-07-26T20:50:36Z
dc.date.available2024-07-26T20:50:36Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12915
dc.description.abstractHistóricamente en el fútbol profesional, el reclutamiento de jugadores es un proceso fundamental para los equipos. Durante los mercados de pases, se identifican los talentos que más se adecuan a las necesidades de los clubes para mejorar el rendimiento durante la temporada. Generalmente cada equipo establece objetivos de posiciones o jugadores que precisan cubrir y tratan de encontrar la mejor opción de contratación en base al presupuesto con el que cuentan. Hoy en día, es común que los equipos europeos y sobre todo aquellos clubes de renombre que cuentan con amplios fondos, cuenten con equipos especializados de ingenieros y analistas de datos que se dedican a la optimización de la búsqueda y contratación de nuevos jugadores. La generación de datos con respecto al deporte ha crecido significativamente durante los últimos años, no solo se ha visto en el fútbol profesional, sino que también se ha extendido a muchos deportes de alto nivel tales como el básquet, el béisbol y el fútbol americano entre otros deportes de equipo. Haciendo foco en el fútbol sudamericano y particularmente en el fútbol argentino, observamos una gran brecha en el uso del análisis de datos y estadísticas con el fin de mejorar los procesos de reclutamiento y contratación en comparación al fútbol europeo. Esta falta de aprovechamiento sobre la generación de información (cada vez mayor) termina siendo una limitación importante para los clubes argentinos en un entorno cada vez más competitivo. Partiendo de este contexto, enfocaremos este trabajo final en aplicar metodologías de clustering y análisis predictivo sobre una base de datos y estadísticas de jugadores de fútbol proveniente de las ligas argentina, uruguaya, chilena, paraguaya y colombiana con el fin de proporcionar una herramienta innovadora para los scouters y así optimizar la etapa de reclutamiento durante los mercados de pases.es_AR
dc.format.extent75 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectAnálisis de datoses_AR
dc.subjectData Analysises_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectTechnological Predictiones_AR
dc.subjectCompetencia deportivaes_AR
dc.subjectSports competitionses_AR
dc.titleOptimización del scouting en el fútbol argentinoes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
dc.subject.keywordFútbol Profesionales_AR
dc.subject.keywordReclutamiento de jugadoreses_AR
dc.subject.keywordPlayer recruitmentes_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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