Scraping de Córners con Python: Encontrando valor en la Premier League

En el análisis de datos deportivos moderno, depender de las estadísticas que nos dan las aplicaciones comunes no es suficiente. Para encontrar verdadera ventaja sobre las casas de apuestas, necesitamos ir a la fuente.

¿Por qué extraer tus propios datos?

Al programar nuestros propios scripts, podemos identificar patrones que los algoritmos generales ignoran, como la frecuencia de córners en los últimos 10 minutos cuando el equipo local va perdiendo por un gol.

Herramientas necesarias

Para este análisis utilizaremos Python y la librería requests. Aquí tienes un ejemplo base de cómo estructurar una consulta para obtener datos de una API deportiva:

import requests

# Ejemplo de conexión a una API de estadísticas de fútbol
def obtener_corners(match_id):
    url = f"https://api.football-data.org/v4/matches/{match_id}"
    headers = {'X-Auth-Token': 'TU_API_KEY'}
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()
    
    # Extraemos el conteo de córners
    corners_home = data['stats']['home']['corners']
    corners_away = data['stats']['away']['corners']
    
    return f"Córners Local: {corners_home} | Visitante: {corners_away}"

# Este script es el primer paso para nuestra base de datos en Analista Pro

Conclusión

Automatizar la captura de datos nos permite procesar miles de partidos en segundos. En los próximos artículos, enseñaremos cómo conectar estos datos con nuestro modelo de Visión Artificial (YOLO) para predecir jugadas a balón parado con mayor precisión.