Introdução
O universo das apostas sempre envolveu o mundo dos esportes, seja em corridas de cavalo, jogos de futebol ou lutas de boxe. No entanto, os "e-sports" ou jogos eletrônicos - videogames - vem ganhando força em diversas competições grandiosas ja realizadas; os jogos que apresentam um cenário competitivo e profissional são muitos, como: League of Legends, Starcraft, Mortal Kombat, Rainbow Six Siege, Counter Strike Global Offensive.
Em nosso trabalho, optamos pelo jogo Counter Strike Global Offensive como ferramenta de estudo. Queremos facilitar a escolha entre dois times que irão se enfrentar em algum campeonato futuro para que assim possamos ter mais certeza em qual deles apostar.
• matches_info.csv - base de dados analisada e utilizada para o projeto, contém uma variedade de dados; nomes dos times se enfrentando, pontuação do vencedor, pontuação do perdedor, mapas jogados e outros. Uma parte dos dados não era útil para o projeto, portanto uma nova base de dados, apenas com as informações que utilizamos, foi criada a partir da original.
• projeto2_cdados.ipynb - notebook jupyter com o código inteiro do projeto, cheio de comentários autoexplicativos, com diversos dicionários, listas e tabelas. Este arquivo contém comentários e explicações que são considerados como o relatório final.
Uma realização em conjunto,
Ana Carolina Pela Tofetti, Eduardo Lima Pinelli, Rafael Seicali Malcervelli
Introduction
The gambling and betting universe aways was side to side with sports of all kind, from horse races, soccer games or box fights. However, "e-sports" or electronic games - videogames - are getting more importance in multiples and huge competitions; games that present a competitive and professional scenario are many, such as: League of Legends, Starcraft, Mortal Kombat, Rainbow Six Siege, Counter Strike Global Offensive.
We chose for Counter Strike Global Offensive as our project, to facilitate the choice between two teams confronting, so the algorithm give us a probability of winning, based in huge database of past matches.
• matches_info.csv - database chosen, have a lot of data, such as: name of teams, games, wins, map wins etc.
• projeto2_cdados.ipynb - jupyter notebook with the entire code of the project.
Co-asignment,
Ana Carolina Pela Tofetti, Eduardo Lima Pinelli, Rafael Seicali Malcervelli