Verised

Na, aš pats tuo domiuosi ir mėgėjiškai bandau užsiimti, tai galiu pasakyti, kad pagrindas visa ko yra python'as. Žinoma, R irgi naudinga, bet R galimybės kiek kitokios yra ir pats kodas visai kitoks rašymas (man po pažinčių su kitomis kalbomis buvo neįprasta).

 

Šiaip GitHubas pilnas NBA statistikos API dirbti su pythonu, viskas paruošta, tik kibk į darbus. Jei nori analizuoti su R, tai žinau, kur galima gauti didžiausių JAV sporto lygų statistiką csv formatu.

 

Jei nori rimtai tuo užsiimti, tai pasipraktikuok, kažką sužinok ir tada bandyk apply'inti į Fansided.com, gal priimtų prisidėti prie Nylon Calculus (vėlgi, nežinau, kokia sporto šaka domiesi, nes sporto analitikoje svarbu suprasti savo analizuojamą sporto šaką).

 

Dauguma analizių nėra priskiriama big data kategorijai, o šiaip pythonas dėl savo universalumo turėtų atrodyti patraukliausiai.

 

Šiuo metu didžiausia problema, kad nėra daug nemokamų resursų sporto duomenų analitikai, o pačiam nu'scrape'inti visko nepavyks.

 

Taip pat siūlau tuo pačiu pramokti naudotis ir Tableau programa, kuri naudinga vizualizacijoms - ne tik sporto, bet ir kitose data analytics srityse ši programa yra dažnai naudojama.

 

Matlabo nesiūlyčiau tikrai, nes jis labiau finansuose naudojamas ir neturi tokios bendruomenės. R labai sparčiai auga. Python irgi. Tai vienos sparčiausiai populiarėjančių kalbų. Tikiuosi po tokių padrikų minčių pasidarė kažkas bent kiek aiškiau. :)

Tikrai labiau atvėrė akis apie sporto analitiką ši žinutė. Ačiū! Beje, gal kartais yra lietuvių bendruomenė kokia (sporto analitika besidominčių, fb ar kur kitur)?

Manau dar reiktų mentoriaus, bet kartu ir įsivaizduoju, kad šansai labai menki tokį rasti, kadangi gana specifinė sritis :unsure: Startui toks žmogus būtų žiauriai didelė pagalba ir tikrai neatsisakyčiau pagelbėti su darbais, jeigu tik galėčiau iš to žmogaus mokytis ir gauti patarimų.

Sveiki,

Nusprendžiau kuo noriu būti ateityje, kas man patinka ir ties kuo susikoncentruosiu nuo šiol. Tai, manau, gana svarbus ir didelis pirmas žingsnis link tikslo, bet yra ir daugybė klausimų, į kuriuos tikiuosi rasti atsakymų (o gal net labiau patarimų) čia.

Turiu aš nedidelės patirties programavime - mokykloje teko mokytis HTML/CSS ir Python šiek tiek (ko gero reiktų mokytis iš naujo jau). Įstojau į su IT susijusią profesiją, bet programavimo beveik nebuvo - paimti C/C++ baziniai dalykai, šiek tiek MySQL, ir tiek žinių. Buvo labiau profesija susijusi su dizainu, nes dirbta su įvairiomis programomis - Balsamiq, Axure, InVision, kurtos svetainės su Prestashop bei Wordpress. Dar velnias žino kiek programų pamiršau, bet buvo daug. Ir ta patirtis leido man suprasti, kad tai ne man. Todėl pasiėmiau akademines atostogas ir galvoju per šiuos metus investuoti didžiąją dalį laisvo laiko mokymuisi.

Kiek pats domėjausi iki šiol, tai sporto analitika priklauso Big Data kategorijai, ar kaip čia teisingai išsireikšti. Žodžiu, turbūt dirbama bus su Big Data (jeigu kas turi kitų žinių, būtų super išgirsti). Tai realiai aš dabar kryžkelėje nuo ko pradėti? Kokią kalbą pasirinkti kaip startą? Žinau, kad Python'as būtų kone paprasčiausias pasirinkimas, bet ar tai būtų teisingas mano karjerai? Kitos alternatyvos yra:

• 
   
  
• Scala
  
• Julia
  
• MATLAB (mokama, meh?)
  
• R
  

Pastaroji kone svarbiausia programavimo kalba duomenų analitikoje ir statistikoje (kiek domėjausi vėlgi), bet ji ir viena sudėtingiausių iš šių (?).

Ar turėtumėt kokių nors patarimų man? Turiu laisvai bent po 5 valandas programavimui. Turiu jau šiek tiek knygų atsisiuntęs Python/R kalbomis, pradžiai, bet visada priimsiu rekomendacijas kaip, kur ir iš ko mokytis :)