E aí, pessoal! Hoje vou contar pra vocês sobre minha saga com o Grêmio Futebol Clube. Sim, o Imortal Tricolor! Preparem a pipoca que a história é longa e cheia de percalços, mas no final, a vitória valeu cada minuto.
Tudo começou quando me desafiaram a criar um projeto que envolvesse análise de dados de futebol. De cara, pensei: “Por que não o Grêmio?”. Sou gremista desde piá, então uni o útil ao agradável. A primeira coisa que fiz foi vasculhar a internet atrás de dados históricos dos jogos. Consegui encontrar algumas fontes, mas estavam bem desorganizadas. Tive que garimpar!
Limpeza de Dados: A Parte Chata, Mas Necessária
Aí começou a parte que ninguém gosta: a limpeza dos dados. Formatação errada, informações faltando, um caos! Usei Python com Pandas pra dar um jeito nisso. Tive que aprender algumas funções novas, como lidar com datas e converter tipos de dados. Foi um sufoco, mas depois de uns bons dias debruçado no código, consegui deixar tudo tinindo.
Visualização dos Dados: Começando a Entender o Jogo
Com os dados limpos, parti para a visualização. Queria entender como o Grêmio se comportava em diferentes campeonatos, qual era o aproveitamento em casa e fora, os artilheiros, enfim, tudo que pudesse me dar uma visão geral do time. Usei Matplotlib e Seaborn pra criar gráficos e tabelas. Descobri uns padrões bem interessantes! Por exemplo, o Grêmio costuma ter um desempenho melhor no segundo turno do Brasileirão. Vai entender!
Modelos de Machine Learning: Tentando Prever o Futuro (Ou Quase)
A parte mais ambiciosa do projeto foi tentar criar modelos de Machine Learning para prever os resultados dos jogos. Usei algoritmos de classificação, como Regressão Logística e Random Forest. Treinei os modelos com os dados históricos e tentei prever os resultados dos jogos mais recentes. Confesso que a precisão não foi das melhores, mas consegui acertar alguns placares! O futebol é muito imprevisível, né?
O Resultado Final: Um Dashboard Interativo
Pra finalizar, criei um dashboard interativo usando Streamlit. Nele, você consegue visualizar todos os dados e análises de forma fácil e intuitiva. Dá pra filtrar por campeonato, ano, adversário, e ver os gráficos e tabelas atualizados em tempo real. Ficou bem legal! Deu um trabalho danado, mas ver o projeto finalizado, com todas as informações do Grêmio ali, foi muito gratificante.
Aprendizados e Próximos Passos
Aprendi muito com esse projeto. Desde limpeza de dados até criação de modelos de Machine Learning, passei por todas as etapas do processo. Descobri que análise de dados é uma ferramenta poderosa pra entender o futebol, mas que não é uma ciência exata. Tem muita coisa que influencia o resultado de um jogo, e nem sempre os dados conseguem capturar tudo isso.
Nos próximos passos, quero aprimorar os modelos de Machine Learning, adicionar mais dados (como informações sobre os jogadores e as escalações), e explorar outras técnicas de visualização. Quem sabe um dia eu não trabalho no Grêmio, ajudando a tomar decisões estratégicas com base em dados? Seria um sonho!
- Coleta de dados: Encontrei diversas fontes online, mas tive que fazer uma boa faxina.
- Limpeza dos dados: Usei Pandas para lidar com os formatos inconsistentes.
- Visualização dos dados: Matplotlib e Seaborn foram meus aliados na hora de criar os gráficos.
- Modelos de Machine Learning: Regressão Logística e Random Forest para tentar prever os resultados.
- Dashboard interativo: Streamlit para facilitar a visualização dos dados.
Resumo da Ópera
Foi uma jornada longa e desafiadora, mas muito recompensadora. Aprendi muito sobre análise de dados e, de quebra, pude matar a saudade do Grêmio! Se você também é apaixonado por futebol e quer se aventurar na área de dados, te encorajo a começar. É um mundo fascinante!