Analizando 78 partidos de la Série A con rigor estadístico, descubrí que los empates no son fallos, sino puntos de fricción donde la lógica se quiebra. Esto no es deporte: es una red de probabilidad.

Como científico de datos de East London, analicé partidos en tiempo real de la U20 de Brasil: donde la lógica fría choca con la pasión del fútbol. Los modelos fallan ante la imprevisibilidad humana.

Un científico de datos de East London analiza el empate 1-1 entre Wolter Eastenda y Avai: no fue suerte, sino un fallo del modelo. La intuición venció a la estadística fría y silenciosa.

No se trata de emoción ni de fanatismo: este análisis revela cómo los algoritmos detectaron el giro de París antes del silbato, basado en patrones de presión espacial y distribución de energía, no en intuiciones humanas.

Un partido de U20 donde los goles no hablaron, pero los datos susurraron. Analice la belleza estadística detrás del 0-2 entre Galvez y San Cruz Alse: una poesía táctica escrita en tiempo real.

Un análisis frío y preciso del duelo entre Galvez U20 y San Cristobal Alce U20: el 0-2 no es azar, es lógica algorítmica. Las métricas ocultan la verdad que los ojos humanos ignoran.

Como científico de datos, nunca imaginé que un gol en el minuto 89, con solo un disparo y estadística precisa, podría vencer a un equipo dominante. Esto no fue suerte: fue lógica disfrazada de estadística bayesiana.

Como analista de datos, observé el gol de Mbappé en la Euro 2024 no con emoción, sino con métricas: xG, mapas de calor y presión defensiva. Su gol no fue suerte, fue un modelo validado por datos reales.

Analizando datos de más de 100.000 partidos, descubro que los clubes de la Premier League invierten en talento global, mientras la CSL se limita a solo 5 extranjeros: no es cuestión de dinero, sino de inefficiencia sistémica.