Abordagens conduzidas por dados para análise de partidas de futebol: uma perspectiva de e-Science

• Processo: 19/17729-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de março de 2020 - 29 de fevereiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Convênio/Acordo: DFG
• Pesquisador responsável: Paulo Roberto Pereira Santiago
• Beneficiário: Paulo Roberto Pereira Santiago
• Instituição Sede: Escola de Educação Física e Esporte de Ribeirão Preto (EEFERP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Allan da Silva Pinto ; Bruno Luiz de Souza Bedo ; Felipe Arruda Moura ; Jerusa Petróvna Resende Lara ; Ricardo da Silva Torres ; Rodrigo Leal de Queiroz Thomaz de Aquino ; Sergio Augusto Cunha ; Ulisses Martins Dias
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/00050-4 - Abordagens conduzidas por dados para análise de partidas de futebol: uma perspectiva de e-science, BP.TT
• Assunto(s): Ciência de dados e-Science Big data Análise de dados Dados complexos Aprendizado computacional Esportes Futebol
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big data | Data fusion making | eScience | Feature Extraction | machine learning | Sport analysis | Sport analysis and computer science

Resumo

Enormes volumes de Dados Complexos de séries temporais foram gerados em várias aplicações relacionadas a esportes. Esses dados exigem a definição de serviços eficazes e eficientes para armazenamento, recuperação e análise de dados apropriados. O termo Dados Complexos refere-se ao universo de dados multimodais potencialmente não estruturados e, portanto, abrange uma ampla variedade de tipos de dados, como texto, som, imagem, vídeo, gráficos ou informações posicionais. Portanto, a presente proposta de pesquisa aborda questões de pesquisa relacionadas à especificação e implementação de sistemas apropriados para lidar com coleções de séries temporais de Dados Complexos de larga escala usando uma perspectiva de e-Science. Esperamos nos beneficiar dos recentes avanços no estado da arte em análise esportiva e computação. Em particular, sobre extração de características, aprendizado de máquina e fusão de dados usando conjuntos de dados de aplicações de ciências esportivas relacionadas à análise de partidas de futebol. (AU)

Publicações científicas

(13)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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