Atualmente estou desenvolvendo uma plataforma de banco de dados esportivo focada em futebol e basquete, com o objetivo de centralizar informações que normalmente ficam espalhadas em vários sites.
O projeto principal pode ser acessado em:
https://jogosdehoje.eu.com
Neste momento, a plataforma já conta com:
Dados históricos de partidas
Estatísticas completas de jogadores
Histórico de desempenho e avaliações (ratings)
Atualização de dados baseada em informações quase em tempo real
Além disso, existe uma seção dedicada exclusivamente ao futebol, onde as competições e partidas são organizadas de forma estruturada:
https://jogosdehoje.eu.com/football
1.Estrutura de dados e páginas de partidas
Um dos pontos centrais do projeto é a organização dos dados em nível de partida. Cada jogo possui uma página própria, reunindo informações das equipes, contexto histórico e dados individuais dos jogadores.
Como exemplo, esta página de partida:
https://jogosdehoje.eu.com/football/matches/2484887/inter-vs-arsenal
mostra como os dados de futebol estão estruturados atualmente. A ideia é que essas páginas sirvam como base para a integração de funcionalidades mais avançadas no futuro, como previsões baseadas em IA e recursos interativos para os usuários.
Esse modelo também facilita garantir que dados históricos, forma recente das equipes e desempenho dos jogadores estejam normalizados antes da aplicação de qualquer modelo de machine learning.
2.Próximo passo: previsões com inteligência artificial
Com a base de dados praticamente concluída, o próximo desafio é integrar modelos de IA para previsão de resultados. As funcionalidades que estou considerando inicialmente são:
Previsão do resultado da partida (vitória, empate ou derrota)
Sistema de palpites dos usuários, permitindo comparar previsões humanas com as previsões do modelo
Do ponto de vista técnico, a ideia é começar com modelos supervisionados mais tradicionais, como:
Regressão Logística
Random Forest
Gradient Boosting (como XGBoost)
As features em estudo incluem forma recente dos times, desempenho como mandante e visitante, histórico de confrontos diretos e ratings agregados dos jogadores. Futebol e basquete terão modelos separados, já que a dinâmica e a distribuição dos dados são bastante diferentes entre os esportes.
3.Questões em aberto para a comunidade
Ainda existem várias questões em aberto neste projeto:
Quais variáveis costumam ter maior impacto na previsibilidade dos jogos?
Como lidar com ligas menores que possuem poucos dados históricos?
É melhor começar com modelos simples e evoluir gradualmente ou investir desde o início em modelos mais complexos?
Qual a melhor forma de apresentar previsões de maneira transparente para os usuários?
Ficarei muito grato por sugestões de quem já trabalhou com sports analytics, machine learning aplicado a dados reais ou sistemas de previsão semelhantes. Toda contribuição será muito bem-vinda
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