Estudo para criação de análises preditivas com o objetivo de oferecer subsídios aos cartoleiros para que os mesmos possam decidir a escalação de cada rodada baseado na previsão no nível de jogadoes e nível de jogos.
- Realizar a coleta de dados
- Implementar os devidos tratamentos
- Armazenar os dados em um banco de dados (SQL or NoSQL)
- Fazer o modelo preditivo para prever o número de pontos dos jogadores
- Fazer o modelo preditivo para prever o resultado do jogo ou até mesmo o número de gols
- Criar visualizações e ajudem a escalar os melhores jogadores a cada rodada
- Todos tem autonomia e liberdade para estudar e fazer o que tiverem vontade de fazer
- Podemos partir para uma abordagem em que cada um faz uma solução ou para fazer um esforço coordenado
- Se formos para um esforço conjunto, precisamos combinar:
- Linguagem / Padrão de codificação
- Arquitetura
- Controle de versão
- Ferramenta de controle de projeto (trello)
Ambiente de desenvolvimento conta à princípio com 2 containers em docker, sendo eles:
- Jupyter Para o desenvolvimento de notebooks
- PostgreSQL Para banco de dados relacional
Para iniciar o ambiente, basta iniciar os container com o comando:
docker-compose up -dUtilize os comandos como nos exemplos abaixo:
Backup:
docker exec -t your-db-container pg_dumpall -c -U postgres > dump_`date +%d-%m-%Y"_"%H_%M_%S`.sqlRestore:
cat your_dump.sql | docker exec -i your-db-container psql -U postgres