Data Science in Football

We wanted to show some state-of-the-art application of Deep Learning, Machine Learning, Data Science and Analytics in the domain of professional football. Since the rise of sports analytics – sabermetrics in baseball (moneyball) or advanced stats in basketball just to name a few – it has become obvious that data can tell us a lot about winning chances, better tactics and player ratings. But football has always been a hard case, there simply are too few goals – in the end the only relevant metric – to really make use of statistical analysis.

In this talk, Stefan Kühn und Oliver Zeigermann present some of the smart or maybe not-so-smart ideas and approaches, and don't forget to bring your favorite club's shirt!

Vorkenntnisse

• Basic knowledge about Data Science and Machine Learning
• Interest in sports and data

Lernziele

Get to know some state of the art machine learning applications in professional football.

 

Speaker

 

Stefan Kühn
Stefan Kühn beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Data Science, Machine Learning und mathematischer Grundlagenforschung. Aktuell arbeitet er als Head of Data Science & Data Engineering bei Tom Tailor.

Oliver Zeigermann
Oliver Zeigermann ist Entwickler, Architekt, Berater und Coach. Er hat über Jahrzehnte in vielen unterschiedlichen Sprachen und mit vielen Technologien Software entwickelt. In den letzten Jahren ist er wieder tiefer in den Bereich Machine Learning eingestiegen. Er knüpft damit an sein Studium der Künstlichen Intelligenz in den 90er-Jahren an.

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