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Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python - 2014-22. [EN] Data munging, analysis and modeling of CartolaFC - the most popular fantasy football game in Brazil. Data cover years 2014-23.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
Felizmente, existe um repositório no GitHub chamado caRtola, no qual toda a parte de obtenção e tratamento dos dados do jogo já foi realizada. (Ribeiro, 2019)
Entre no nosso servidor do Discord para trocar experiências sobre projetos e do uso de estatísticas no Cartola FC.
Você encontra os dados raw do Cartola FC desde 2014 na pasta data/01_raw.
Estamos preparando um pipeline para agregar os dados de todos os anos em um único arquivo. Então, fique atento no repositório!
Estes são alguns tutoriais que escrevemos. Contribuições são sempre bem vindas!
Criamos um jogo de cartas com base nos dados (em VueJS). Detalhe: também é de código-aberto!
O repositório caRtola é totalmente aberto a novas contribuições. Quer ajudar a gente, mas não sabe como? A gente te dá algumas ideias:
Sinta-se à vontade para submeter um Pull Request ou abrir uma issue! Nós vamos adorar ter isso no caRtola! ✌️
E. Mota, D. Coimbra, and M. Peixoto, “Cartola FC Data Analysis: A simulation, analysis, and visualization tool based on Cartola FC Fantasy Game,” in Proceedings of the XIV Brazilian Symposium on Information Systems, Caxias do Sul, Brazil, Jun. 2018, pp. 1–8, doi: 10.1145/3229345.3229366.
L. E. da S. Ribeiro, “Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização,” Prediction of escalations for CartolaFC fantasy game using machine learning and optimization, Jul. 2019, Accessed: Jul. 23, 2020. [Online]. Available: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681.
E. F. Vernier, R. Garcia, I. P. da Silva, J. L. D. Comba, and A. C. Telea, “Quantitative Evaluation of Time-Dependent Multidimensional Projection Techniques,” arXiv:2002.07481 [cs], Feb. 2020, Accessed: Jul. 23, 2020. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2002.07481.
BARBOSA, D. A. C. Should he stay or should he go? head coaches turnover in brazilian football 2014-2019. Rio de Janeiro: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, 2020.
Está faltando o seu? Envie para gente e colocamos aqui.
Por favor, cite-nos.
H. Gomide e A. Gualberto, CaRtola: Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python. https://github.com/henriquepgomide/caRtola/. 2022.
@book{
title={CaRtola: Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python},
url={https://github.com/henriquepgomide/caRtola},
abstractNote={Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python},
author={Gomide, Henrique and Gualberto, Arnaldo},
year={2022}
}
👤 Henrique Gomide:
👤 Arnaldo Gualberto:
In Memoriam de Mário Guilherme (Von Marius)