IAO Football Analytics

Football Data Analyst & Analytics Engineer Arquitectura de Datos · Automatización · BI aplicado al Fútbol

Sobre este proyecto

IAO Football Analytics es mi laboratorio de Football Data Science. El enfoque de este repositorio no es únicamente el análisis de rendimiento táctico, sino el diseño e implementación de Data Pipelines escalables. Construyo sistemas modulares que transforman datos crudos (Scraping, APIs) en inteligencia deportiva accionable orientada a clubes, departamentos de scouting y cuerpos técnicos.

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Estructura del repositorio

Este repositorio está organizado de forma modular:

• data/ → datasets crudos o procesados
• notebooks/ → análisis exploratorios y visualizaciones
• src/ → scripts reutilizables en Python
• outputs/ → imágenes generadas (mapas, gráficos, reportes)
• workflow/ → automatizaciones exportadas desde n8n

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Tech Stack

Data Architecture & Extraction

ETL & Data Processing

Visualization, Dashboards & Video

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Data Pipelines & Proyectos Destacados

1. Serie A Analysis Pipeline

Implementación de un flujo ETL modular para la liga italiana, priorizando la inmutabilidad de los datos originales y la automatización de métricas.

• Estructura del Data Flow: Extracción automatizada (00_scraping) → Limpieza y aplicación de lógica táctica (01_limpiar_analizar) → Integración dinámica de assets visuales mediante Pillow.

2. Mundial 2022 (StatsBomb Open Data)

Procesamiento masivo de eventos para el análisis de progresión, circuitos de pases y distancias al arco rival utilizando la API de StatsBomb.

3. Eficiencia Goleadora (Understat)

Sistema de extracción automatizada para evaluar métricas de xG (Expected Goals) y rendimiento ofensivo.

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Arquitectura del Repositorio

El diseño garantiza la escalabilidad del sistema y la reproducibilidad técnica:

• proyecto_serie_a/ → Pipeline ETL completo y documentado.
• data/
  • raw/ → Datasets crudos inmutables (Single Source of Truth).
  • cleaned/ → Datos normalizados y procesados para consumo.
• notebooks/ → Entornos de experimentación y análisis exploratorio.
• src/ → Scripts modulares en Python para reutilización funcional.
• outputs/ → Entregables visuales listos para reporte a cuerpo técnico.
• workflow/ → Automatizaciones y orquestación exportadas desde n8n.
• escudos/ → Repositorio local de assets estáticos (logos PNG).

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Modelos Analíticos y Visuales

Exploración interactiva de los modelos de inteligencia táctica desarrollados:

• Mapas de pases (Red de conexiones)
• Mapas de calor (Zonas de influencia)
• Scatter de pases con direccionalidad (Flechas)
• Efectividad defensiva
• Análisis Mundial 2022 (StatsBomb)
• Eficiencia Goleadora (Understat - Web Scraping) Abrir notebook localmente

Ver ejemplos de visualizaciones generadas

Mapa de pases

Heatmap – Rodrigo De Paul

Scatter de pases con flechas

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Automatización (n8n)

Integración de flujos de trabajo autónomos para optimizar tiempos de scouting y análisis:

• Obtención programada de datos desde APIs deportivas.
• Limpieza inicial y parseo de eventos JSON.
• Almacenamiento directo y estructurado en el directorio /data.
• Workflow disponible para importación en: workflow/obtencion_datos_futbol.json

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Web Scraping y Sourcing de Datos

• Libraries: BeautifulSoup, Selenium, requests.
• Advanced Sourcing: soccerdata (Integración con Understat, FBRef, WhoScored).

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Próximos Pasos

• Integración de métricas avanzadas mediante modelos de Machine Learning.
• Automatización de reportes post-partido (PDF generados dinámicamente) distribuidos vía n8n.
• Despliegue de Dashboards interactivos alojados en la nube.

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Autor

Israel Oyhenart
Analista de Datos aplicado al Fútbol

LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/israel-oyhenart

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Este repositorio tiene fines de aprendizaje y desarrollo profesional.