ELABORAÇÃO DE MODELO DE CLUSTERIZAÇÃO PARA RECOMENDAÇÃO DA CONTRATAÇÃO DE JOGADORES DE FUTEBOL

Resumo

A cultura data driven, ou seja, se tomar decisões baseadas em dados, têm se tornado cada vez mais forte dentro do mundo corporativo, pois se entende que os dados, transformados em informações, podem ser um balizador para decisões que façam a empresa crescer e economizar custos. Este conceito tem saído do mundo corporativo e sendo inserido no mundo do futebol, onde clubes usam modelos e dashboards para analisar o mercado em busca de jogadores que supram suas carências táticas e melhorar sua performance. Porém, este conceito ainda é embrionário no Brasil, seja pelo fato de que as decisões são tomadas única e exclusivamente pelos chamados “cartolas” (dirigentes de clubes) ou pela falta de recursos para acessar estas tecnologias, dado isto, este trabalho abordará uma nova proposta de mapeamento de mercado de jogadores no futebol brasileiro, usando modelo de clusterização de machine learning, alimentado por dados abertos da internet, para a aproximação de perfis de atletas e trazer a discussão de como pode ser benéfico para aumentar a competitividade de uma equipe.