![\"cartola:](\"https:\/\/statplace.com.br\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/artigo-corpo-14-1030x340.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nSe os jogadores escolhidos para o seu time tiverem um bom\ndesempenho durante a rodada eles ganham pontos e, da mesma forma, perdem se seu\nrendimento for ruim. Ent\u00e3o o objetivo do jogo \u00e9 conseguir prever com algum grau\nde certeza qual ser\u00e1 o desempenho de cada atleta para escolher os melhores pelo\nmenor pre\u00e7o. Por isso, o Cartola fica muito mais interessante quando jogamos\nauxiliados pela estat\u00edstica!<\/p>\n\n\n\n
Aproveitando o crescente sucesso do Cartola, Lu\u00eds Ot\u00e1vio Marques Fernandes se inspirou nas previs\u00f5es que estavam sendo feitas na Premiere League, na Inglaterra, e resolveu fazer algo parecido aqui no Brasil para ser usado na plataforma do Cartola, foi assim que ele fundou o Guru do Cartola.<\/a> <\/p>\n\n\n\n Lu\u00eds Ot\u00e1vio separou um tempo para conversar com a gente e nos contou que sempre foi apaixonado por futebol e estat\u00edstica. Uniu suas duas paix\u00f5es \u00e0 vontade de empreender e come\u00e7ou entregando para os jogadores do Cartola dados valiosos que poderiam ser usadas para escalar times melhores gastando menos cartoletas. Come\u00e7ou em 2016, desenvolvendo seu modelo estat\u00edstico no tempo livre e a partir da\u00ed foi aperfei\u00e7oando at\u00e9 contar hoje com uma plataforma robusta que entrega dados de todos os jogadores, seus desempenhos em campo e a valoriza\u00e7\u00e3o de cada um, permitindo um pensamento estrat\u00e9gico e orientado por dados. <\/p>\n\n\n\n Para come\u00e7ar, ele baixou, estudou e entendeu o funcionamento da API do Cartola, em seguida, descobriu como calcular a valoriza\u00e7\u00e3o dos jogadores, algo que os criadores do jogo n\u00e3o divulgam. Assim, o Lu\u00eds Ot\u00e1vio fornece a valoriza\u00e7\u00e3o dos jogadores em tempo real e n\u00e3o ao final de cada rodada. Esses dados fazem toda a diferen\u00e7a para a escala\u00e7\u00e3o do time e logo o Guru do Cartola viralizou entre os jogadores mais ass\u00edduos e interessados em estat\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n Luis Ot\u00e1vio, que come\u00e7ou sozinho, hoje j\u00e1 conta com uma equipe para desenvolver o site e as redes sociais do Guru do Cartola, por\u00e9m toda a parte de estat\u00edstica por tr\u00e1s do site ainda \u00e9 feita pelo guru. Ele faz as an\u00e1lises descritivas dos scouts dos jogadores e de seus advers\u00e1rios e constr\u00f3i filtros para permitir a compara\u00e7\u00e3o entre esses dados.<\/p>\n\n\n\n No site ainda \u00e9 poss\u00edvel selecionar quais as rodadas que devem ser levadas em considera\u00e7\u00e3o na an\u00e1lise, saber quem o jogador deve enfrentar mais diretamente em cada partida e usar os dados de jogadores parecidos para prever poss\u00edveis resultados em cada rodada. Analisar os jogos que foram realizados no mesmo campo, olhar os mapas de calor e saber onde o jogador geralmente se concentra em cada partida tamb\u00e9m podem ser dados interessantes dependendo da sua estrat\u00e9gia de jogo.<\/p>\n\n\n\n Dois fornecedores de dados fora da base do Cartola ajudam, por meio de machine learning, a calcular o ritmo de jogo de cada atleta dentro e fora do Brasileir\u00e3o, se ele est\u00e1 jogando tamb\u00e9m na Copa Libertadores e como isso interfere no seu desempenho dentro do campeonato. <\/p>\n\n\n\n O que Lu\u00eds Ot\u00e1vio faz aqui \u00e9 monitorar o desempenho e prever, com base em dados, os resultados de cada um dos atletas para saber em quais vale mais a pena investir as moedas do jogo. O que ele faz virtualmente tamb\u00e9m \u00e9 feito na vida real em diferentes esportes para acompanhar e melhorar o desempenho dos jogadores, prever resultados e permitir uma tomada de decis\u00e3o mais r\u00e1pida e segura. Neste artigo aqui falamos mais sobre o papel da estat\u00edstica nos esportes<\/a> e quais empresas est\u00e3o liderando esse mercado agora. Nas palavras do Guru: \u201cO poder da estat\u00edstica \u00e9 inevit\u00e1vel e, no futuro, a gente vai usar cada vez mais estat\u00edstica no esporte\u201d. <\/p>\n\n\n\n Aqui na Oper, alguns dos nossos Data Talkers resolveram seguir os passos do Guru do Cartola e fazer as suas pr\u00f3prias an\u00e1lises e previs\u00f5es para montar os times e ver qual \u00e9 o melhor modelo preditivo. <\/p>\n\n\n\n Um deles \u00e9 o Luis Assun\u00e7\u00e3o que apresentou um sistema de automatiza\u00e7\u00e3o de escolha do time no Meetup Machine Learning Experience<\/a><\/em> . O sistema dele \u00e9 composto de duas etapas: fazer a predi\u00e7\u00e3o das pontua\u00e7\u00f5es de cada jogador e otimizar o time baseado nas pontua\u00e7\u00f5es e na quantidade de cartoletas dispon\u00edveis. O primeiro passo \u00e9 feito atrav\u00e9s de modelos de efeito misto e o segundo com algoritmo SIMPLEX . A extra\u00e7\u00e3o de dados da API do Cartola foi feita pelo Henrique Gomide<\/a>. <\/p>\n\n\n\n Ficou animado para fazer o seu tamb\u00e9m? Um bom ponto de partida para ser seu pr\u00f3prio guru \u00e9 o script aqui embaixo: ele permite baixar os dados e brincar com eles no R para fazer seus pr\u00f3prios times automatizados!<\/p>\n\n\n\n Aproveitando o crescente sucesso do jogo, Lu\u00eds Ot\u00e1vio resolveu usar a estat\u00edstica para calcular o desempenho dos jogadores e se tornou o Guru do Cartola. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6125,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"","site-content-layout":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","spay_email":"","footnotes":""},"categories":[442],"tags":[156,500,46,154,157,286],"class_list":["post-6016","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fundamentos-de-estatistica","tag-cartola","tag-esporte-2","tag-estatistica-2","tag-futebol","tag-guru-do-cartola","tag-rstats-2"],"yoast_head":"\nO guru da estat\u00edstica<\/h2>\n\n\n\n
![\"logo](\"https:\/\/statplace.com.br\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/o-guru-da-estatistica.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nPor dentro do Guru do Cartola<\/h2>\n\n\n\n
![\"mapa](\"https:\/\/statplace.com.br\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/artigo-corpo-15-1030x877.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"Guru](\"https:\/\/statplace.com.br\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/artigo-1030x515.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nSeja seu pr\u00f3prio guru<\/h2>\n\n\n\n
library(dplyr)\n\npegar_rodadas <- function(ano) {\n options(warn = -1)\n if (!file.exists('caRtola-master\/')) {\n download.file(\n url = \"https:\/\/github.com\/henriquepgomide\/caRtola\/archive\/master.zip\",\n destfile = \"caRtola-master.zip\"\n )\n unzip(\n zipfile = \"caRtola-master.zip\",\n list = F\n )\n }\n if (missing(ano)) stop(\"Especifique o ano.\")\n anos_disponiveis <- na.omit(\n as.numeric(list.files('caRtola-master\/data\/'))\n )\n if (ano < min(anos_disponiveis) | ano > max(anos_disponiveis)) {\n stop(\"Ano indispon\u00edvel.\")\n }\n caminho <- paste0('caRtola-master\/data\/', ano)\n arquivos <- list.files(caminho, full.names = T)\n rodadas <- arquivos[grep('rodada', arquivos)]\n dados <- lapply(rodadas, read.csv)\n dplyr::bind_rows(dados) %>% \n arrange(atletas.rodada_id)\n}\n\nrodadas_2019 <- pegar_rodadas(ano = 2019)<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"