फ़ुटबॉल (या यूएस में फ़ुटबॉल) में सेट पीस का महत्व हाल के वर्षों में बढ़ रहा है: अब सभी गोल के एक चौथाई से अधिक सेट पीस के माध्यम से बनाए जाते हैं। फ्री किक और कॉर्नर आम तौर पर सबसे आशाजनक स्थितियां पैदा करते हैं, और कुछ पेशेवर टीमों ने खेल के उन हिस्सों के लिए विशिष्ट कोचों को भी काम पर रखा है।
इस पोस्ट में, हम साझा करते हैं कि कैसे बुंडेसलीगा मैच फैक्ट सेट पीस थ्रेट सेट टुकड़ों में प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में मदद करता है। जैसे-जैसे टीमें इन डेड बॉल स्थितियों का अधिक से अधिक लाभ उठाने की कोशिश करती हैं, सेट पीस थ्रेट दर्शकों को यह समझने में मदद करेगा कि टीमें इन परिस्थितियों का कितना अच्छा लाभ उठा रही हैं। इसके अलावा, यह पाठक को समझाएगा कि वास्तविक समय में आँकड़ों की गणना के लिए AWS सेवाओं का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
बुंडेसलिगा का यूनियन बर्लिन सेट पीस की प्रासंगिकता के लिए एक बेहतरीन उदाहरण है। टीम केवल 2 वर्षों में बुंडेसलीगा 2 से यूरोपीय प्रतियोगिता के लिए योग्यता प्राप्त करने में सफल रही। वे 2/18 सीज़न के दौरान बुंडेसलिगा 19 में तीसरे स्थान पर रहे, खुद को निर्वासन प्लेऑफ़ में बुंडेसलिगा के लिए एक स्लॉट अर्जित किया। उस सीज़न में, उन्होंने ओपन प्ले से 28 गोल किए, लीग में सिर्फ नौवें स्थान पर रहे। हालांकि, सेट पीस (16 गोल) के माध्यम से बनाए गए गोल के लिए वे दूसरे स्थान पर रहे।
उल्लेखनीय रूप से, वीएफबी स्टटगार्ट के खिलाफ पहले निर्वासन प्लेऑफ़ मैच में, यूनियन ने एक कोने के बाद एक हेडर स्कोर करते हुए 2:2 ड्रॉ हासिल किया। और वापसी मैच में, स्टटगार्ट को एक निष्क्रिय ऑफसाइड के कारण एक फ्री किक गोल की अनुमति नहीं दी गई, जिससे यूनियन 0:0 ड्रॉ के साथ बुंडेसलीगा में प्रवेश कर सके।
संघ की सफलता के लिए सेट पीस की प्रासंगिकता यहीं खत्म नहीं होती है। संघ ने अपने पहले दो बुंडेसलीगा सीज़न को मजबूत ग्यारहवें और सातवें स्थान पर समाप्त किया, सेट पीस लक्ष्यों की संख्या में तीसरे और पहले स्थान पर (दोनों सीज़न में सेट टुकड़ों से 15 गोल किए)। तुलना के लिए, एफसी बायर्न मुंचेन-लीग चैंपियन-दोनों सीज़न में सेट पीस से केवल 10 गोल करने में सफल रहे। यूनियन बर्लिन को अपने सेट पीस के साथ मिली सफलता ने उन्हें 20/21 बुंडेसलिगा सीज़न में सातवें स्थान को सुरक्षित करने की अनुमति दी, जिसका मतलब यूईएफए यूरोपा कॉन्फ्रेंस लीग के लिए योग्यता थी, जो बुंडेसलिगा 2 से यूरोप में पदोन्नति अर्जित करने के सिर्फ 2 साल बाद जा रही थी। अप्रत्याशित रूप से, निर्णायक मैच में, उन्होंने अपने दो में से एक गोल एक कोने के बाद किया। इस लेखन के समय, बुंडेसलीगा (मैचडे 20) में यूनियन बर्लिन चौथे स्थान पर है और पहले कोने के प्रदर्शन में, एक आँकड़ा जिसे हम बाद में समझाते हैं।
यूरोप के लिए यूनियन बर्लिन का रास्ता स्पष्ट रूप से सेट पीस के दौरान आक्रामक और रक्षात्मक प्रदर्शन की प्रभावशाली भूमिका को दर्शाता है। हालांकि अब तक, प्रशंसकों और प्रसारकों के लिए इस प्रदर्शन को ठीक से मापना मुश्किल था, जब तक कि वे एनालिटिक्स वेबसाइटों पर बड़े पैमाने पर तालिकाओं को काटना नहीं चाहते थे। बुंडेसलीगा और एडब्ल्यूएस ने एक टीम द्वारा पैदा किए गए खतरे और टीम के खिलाफ सेट पीस से उत्पन्न होने वाले खतरे को स्पष्ट करने के लिए एक साथ काम किया है, और नए बुंडेसलीगा मैच फैक्ट: सेट पीस थ्रेट के साथ आए हैं।
सेट पीस थ्रेट कैसे काम करता है?
एक टीम अपने सेट पीस के साथ जो खतरा पैदा करती है, उसे निर्धारित करने के लिए, हम उनके सेट पीस प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं को ध्यान में रखते हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हम केवल कोनों और फ्री किक को सेट पीस के रूप में मानते हैं, और प्रत्येक श्रेणी के लिए स्वतंत्र रूप से खतरे की गणना करते हैं।
पहलू 1: एक सेट पीस का परिणाम: लक्ष्य, शॉट, या कुछ भी नहीं
सबसे पहले, हम पर विचार करते हैं परिणाम एक सेट टुकड़े से। यही है, हम देखते हैं कि क्या यह एक लक्ष्य में परिणत होता है। हालांकि, परिणाम आम तौर पर ठीक मार्जिन से प्रभावित होता है, जैसे कि गोल कीपर द्वारा एक बड़ी बचत या यदि कोई शॉट अंदर जाने के बजाय पोस्ट को ब्रश करता है, तो हम एक शॉट की गुणवत्ता को भी सेट पीस से परिणाम देते हैं। शॉट्स को कई श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है।
वर्ग | व्याख्या |
लक्ष्य | एक सफल शॉट जो लक्ष्य की ओर ले जाता है |
बकाया | शॉट जो लगभग एक गोल की ओर ले जाते हैं, जैसे पोस्ट पर शॉट |
सभ्य | अन्य उल्लेखनीय लक्ष्य दृश्य |
औसत | शेष अवसर जिन्हें किसी लक्ष्य के प्रासंगिक खतरे के साथ अवसर अनुपात में शामिल किया जाएगा |
कोई नहीं | कोई वास्तविक लक्ष्य खतरा नहीं है, इसे वास्तविक मौका नहीं माना जाना चाहिए, जैसे कि हेडर जो गेंद को मुश्किल से छूता है या एक अवरुद्ध शॉट |
कोई शॉट नहीं | कोई शॉट बिल्कुल नहीं लिया |
उपरोक्त वीडियो निम्न क्रम में शॉट परिणाम श्रेणियों के उदाहरण दिखाता है: उत्कृष्ट, सभ्य, औसत, कोई नहीं।
पहलू 2: एक शॉट की क्षमता
दूसरा, हमारा एल्गोरिथ्म एक शॉट की क्षमता पर विचार करता है। इसमें यह शामिल है कि शॉट लेने वाले के वास्तविक प्रदर्शन को समीकरण से बाहर ले जाने की कितनी संभावना है। दूसरे शब्दों में, हम उस स्थिति की लक्ष्य क्षमता को मापते हैं जिसमें शॉट लिया गया था। यह द्वारा कब्जा कर लिया गया है अपेक्षित लक्ष्य (xGoals) शॉट का मूल्य। हम न केवल भाग्य की घटना या उसके अभाव को दूर करते हैं, बल्कि स्ट्राइक या हेडर की गुणवत्ता को भी दूर करते हैं।
पहलू 3: सेट टुकड़ों की मात्रा
अगला, हम शुद्ध के पहलू पर विचार करते हैं मात्रा एक टीम को जो सेट पीस मिलते हैं। सेट पीस थ्रेट की हमारी परिभाषा प्रति-सेट-पीस-आधार पर खतरे को मापती है। एक सीज़न के दौरान एक टीम के सभी परिणामों और xGoal मानों का योग करने के बजाय, मानों को इस तरह एकत्रित किया जाता है कि वे प्रति सेट पीस के औसत ख़तरे का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस तरह, कोने का खतरा, उदाहरण के लिए, प्रत्येक कोने के लिए टीम के खतरे का प्रतिनिधित्व करता है और एक टीम को अधिक खतरनाक नहीं मानता है क्योंकि उनके पास अन्य टीमों की तुलना में अधिक कोने हैं (और इसलिए संभावित रूप से अधिक शॉट या गोल)।
पहलू 4: समय के साथ विकास
विचार करने के लिए अंतिम पहलू एक टीम के खतरे का विकास है समय पर. उदाहरण के लिए एक टीम पर विचार करें जिसने पहले तीन मैच के दिनों में कोनों से तीन गोल किए, लेकिन अगले 15 मैच के दिनों में कोई भी बड़ा खतरा देने में विफल रहे। इस टीम को मैच के दिन 19 पर कोनों से एक महत्वपूर्ण खतरा पैदा करने के लिए नहीं माना जाना चाहिए, इसके बावजूद कि यह पहले से ही तीन बार स्कोर कर चुका है, जो अभी भी एक अच्छी वापसी हो सकती है। हम प्रत्येक सेट पीस पर छूट प्रदान करके टीम के सेट पीस गुणवत्ता के इस (सकारात्मक या नकारात्मक) विकास का हिसाब रखते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि यह कितने समय पहले हुआ था। दूसरे शब्दों में, एक फ्री किक जो 10 मैच के दिन पहले ली गई थी, उस पर गणना किए गए खतरे पर कम प्रभाव पड़ता है जो पिछले या वर्तमान गेम के दौरान लिया गया था।
स्कोर: प्रति सेट पीस एग्रीगेशन
हमारे द्वारा वर्णित सभी चार पहलुओं को प्रत्येक टीम के लिए दो मानों में एकत्रित किया गया है, एक कॉर्नर के लिए और एक फ्री किक के लिए, जो उस खतरे का वर्णन करता है जो उस टीम द्वारा वर्तमान में सेट किया गया एक टुकड़ा होगा। मान को प्रत्येक सेट पीस के स्कोर के भारित औसत के रूप में परिभाषित किया जाता है, जहां एक सेट पीस के स्कोर को परिभाषित किया जाता है (0.7 * shot-outcome + 0.3 * xG-value)
यदि सेट पीस का परिणाम शॉट और 0 अन्यथा होता है। shot-outcome
1 है यदि टीम ने अन्य परिणामों के लिए स्कोर किया और कम किया, जैसे कि एक शॉट जो चौड़ा हो गया, जो इसकी गुणवत्ता पर निर्भर करता है। प्रत्येक सेट पीस का वजन इस बात से निर्धारित होता है कि इसे कितनी देर पहले लिया गया था, जैसा कि पहले बताया गया है। कुल मिलाकर, मानों को 0–1 के बीच परिभाषित किया गया है, जहां 1 पूर्ण स्कोर है।
टुकड़ा खतरा सेट करें
इसके बाद, प्रत्येक टीम के मूल्यों की तुलना लीग औसत से की जाती है। सटीक सूत्र है score(team)/avg_score(league) - 1
. यह वह मान है जिसे हम सेट पीस थ्रेट मान कहते हैं। एक टीम का खतरा मान 0 होता है यदि यह लीग औसत जितना ही अच्छा है। -1 (या -100%) का मान एक ऐसी टीम का वर्णन करता है जिसे कोई खतरा नहीं है, और +1 (+100%) का मान उस टीम का वर्णन करता है जो लीग औसत से दोगुना खतरनाक है। उन मूल्यों के साथ, हम एक रैंकिंग की गणना करते हैं जो टीमों को क्रमशः कोनों और फ्री किक के उनके आक्रामक खतरे के अनुसार 1-18 से ऑर्डर करती है।
हम एक ही डेटा और समान गणनाओं का उपयोग एक रक्षात्मक खतरे की गणना करने के लिए करते हैं जो एक टीम के रक्षात्मक प्रदर्शन को मापता है कि वे सेट टुकड़ों की रक्षा कैसे करते हैं। अब, प्रति सेट पीस के लिए स्कोर की गणना करने के बजाय, एल्गोरिथम प्रति प्रतिद्वंद्वी सेट पीस के लिए स्कोर की गणना करता है। आक्रामक खतरे की तरह, स्कोर की तुलना लीग औसत से की जाती है, लेकिन मान उलट जाता है: -score(team)/avg_score(league) + 1
. इस तरह, +1 (+100%) का खतरा तब प्राप्त होता है जब टीम विरोधियों को कोई शॉट नहीं देती है, जबकि -1 (-100%) के रक्षात्मक खतरे वाली टीम विरोधियों के लीग के रूप में सेट टुकड़ों के लिए दो बार अतिसंवेदनशील होती है। औसत। फिर, 0 के खतरे वाली टीम लीग औसत जितनी अच्छी है।
टुकड़ा खतरा निष्कर्ष सेट करें
सेट पीस थ्रेट का एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि हम सेट पीस के माध्यम से गोल किए गए और स्वीकार किए जाने के बजाय खतरे के आकलन पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अगर हम मैच के दिन 21 में एससी फ्रीबर्ग और यूनियन बर्लिन को एक उदाहरण के रूप में लेते हैं, तो इस सीज़न के दौरान फ्रीबर्ग ने यूनियन बर्लिन से चार की तुलना में कोनों के माध्यम से सात गोल किए हैं। हमारी थ्रेट रैंकिंग अभी भी दोनों टीमों को काफी बराबरी का दर्जा देती है। वास्तव में, हम फ़्रीबर्ग (रैंक 3) के एक कोने की भविष्यवाणी करते हैं, जो यूनियन बर्लिन (रैंक 7) के एक कोने से भी 1% कम ख़तरनाक होगा। इसका मुख्य कारण यह है कि यूनियन बर्लिन ने अपने कोनों से समान संख्या में शानदार मौके बनाए, लेकिन इन अवसरों को लक्ष्यों में बदलने में विफल रहे। दूसरी ओर फ्रीबर्ग अपने अवसरों के साथ काफी अधिक कुशल थे। मौका गुणवत्ता और वास्तविक लक्ष्यों के बीच इस तरह की विसंगति फुटबॉल जैसे उच्च-भिन्नता वाले खेल में हो सकती है।
निम्नलिखित ग्राफ़ मैच के 6-21 दिनों से यूनियन बर्लिन के सेट पीस आक्रामक कोने की रैंकिंग (नीला) और स्कोर (लाल) दिखाता है। मैच के दिन 12 में, यूनियन ने एक कोने से एक गोल किया और इसके अलावा दूसरे कोने से एक शानदार मौका मिला, जिसके परिणामस्वरूप एक गोल नहीं हुआ, लेकिन हमारे एल्गोरिथ्म द्वारा एक उच्च खतरे के रूप में माना गया। इसके अलावा, यूनियन के पास मैच के दिन 12 में सात में से पांच कार्नर किक में लक्ष्य पर एक शॉट था। इसके परिणामस्वरूप यूनियन तुरंत रैंकिंग में बारहवें से पांचवें स्थान पर पहुंच गया, और यूनियन के लिए स्कोर मूल्य के साथ-साथ लीग औसत में भी वृद्धि हुई। जैसा कि संघ ने बाद के मैच के दिनों में कोनों से अधिक से अधिक उच्च खतरे की संभावना देखी, उन्होंने कदम दर कदम कॉर्नर थ्रेट रैंकिंग के पहले स्थान का दावा किया। स्कोर हमेशा वर्तमान लीग औसत के सापेक्ष होता है, जिसका अर्थ है कि मैच के दिन 21 में संघ का खतरा लीग में सभी टीमों से आने वाले औसत खतरे की तुलना में कोनों से 50% अधिक है।
कार्यान्वयन और वास्तुकला
बुंडेसलीगा मैच तथ्य स्वतंत्र रूप से चल रहे हैं AWS फरगेट कंटेनर अंदर अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर सेवा (अमेज़ॅन ईसीएस)। पिछला बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स उन्नत आंकड़ों की गणना के लिए अपरिष्कृत घटना और स्थितिगत डेटा का उपभोग करते हैं। यह सेट पीस थ्रेट के रिलीज के साथ बदलता है, जो मौजूदा बुंडेसलीगा मैच फैक्ट द्वारा उत्पादित डेटा का विश्लेषण करता है (XGoals) इसकी रैंकिंग की गणना करने के लिए। इसलिए, हमने वास्तविक समय में लाइव मैचों के दौरान विभिन्न बुंडेसलीगा मैच तथ्यों के बीच संदेशों का आदान-प्रदान करने के लिए एक आर्किटेक्चर बनाया।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि नवीनतम डेटा सेट पीस थ्रेट कैलकुलेशन में परिलक्षित होता है, हम उपयोग करते हैं Apache Kafka के लिए Amazon प्रबंधित स्ट्रीमिंग (अमेज़ॅन एमएसके)। यह संदेश दलाल सेवा विभिन्न बुंडेसलीगा मैच तथ्यों को वास्तविक समय में नवीनतम घटनाओं और अपडेट को भेजने और प्राप्त करने की अनुमति देती है। काफ्का से एक मैच और बुंडेसलीगा मैच फैक्ट-विशिष्ट विषय का उपभोग करके, हम पहले भेजे गए संदेशों को फिर से चलाने और पुन: संसाधित करने की क्षमता को बनाए रखते हुए शामिल सभी प्रणालियों से सबसे अद्यतित डेटा प्राप्त कर सकते हैं।
निम्नलिखित आरेख समाधान वास्तुकला को दर्शाता है:
हमने आम तौर पर बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स प्लेटफॉर्म के लिए आने वाले सभी आंतरिक संदेशों को बदलने के लिए इस परियोजना के लिए अमेज़ॅन एमएसके की शुरुआत की। यह स्थितीय और घटना डेटा के इंजेक्शन को संभालता है, जो प्रति मैच 3.6 मिलियन से अधिक डेटा बिंदुओं को एकत्रित कर सकता है। अमेज़ॅन एमएसके के साथ, हम संदेशों के अंतर्निहित निरंतर भंडारण का उपयोग कर सकते हैं, जो हमें किसी भी समय गेम को फिर से चलाने की अनुमति देता है। हालांकि, सेट पीस थ्रेट के लिए, बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स द्वारा निर्मित अन्य बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स के समानांतर में चल रहे इवेंट्स को पास करने के विशिष्ट उपयोग के मामले पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
इसे सुविधाजनक बनाने के लिए, हम दो प्रकार के काफ्का विषयों के बीच अंतर करते हैं: वैश्विक और मिलान-विशिष्ट। सबसे पहले, प्रत्येक बुंडेसलीगा मैच फैक्ट का अपना विशिष्ट वैश्विक विषय होता है, जो बुंडेसलीगा मैच फैक्ट द्वारा बनाए गए सभी संदेशों को संभालता है। इसके अतिरिक्त, प्रत्येक मैच के लिए प्रत्येक बुंडेसलीगा मैच फैक्ट के लिए एक अतिरिक्त मैच-विशिष्ट विषय है जो एक विशिष्ट मैच के लिए बुंडेसलीगा मैच फैक्ट द्वारा बनाए गए सभी संदेशों को संभाल रहा है। जब कई लाइव मैच समानांतर में चलते हैं, तो प्रत्येक संदेश पहले तैयार किया जाता है और इस बुंडेसलीगा मैच फैक्ट-विशिष्ट वैश्विक विषय पर भेजा जाता है।
एक डिस्पैचर AWS लाम्बा प्रत्येक बुंडेसलीगा मैच तथ्य-विशिष्ट वैश्विक विषय के लिए फ़ंक्शन की सदस्यता ली गई है और इसके दो कार्य हैं:
- के माध्यम से प्रावधानित डेटाबेस में आने वाले डेटा को लिखें अमेज़न रिलेशनल डेटाबेस सर्विस (अमेज़न आरडीएस)।
- उन संदेशों को पुनर्वितरित करें जिनका उपयोग अन्य बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स द्वारा बुंडेसलीगा मैच फैक्ट-विशिष्ट विषय पर किया जा सकता है।
आर्किटेक्चर आरेख के बाईं ओर प्रत्येक मैच के लिए अलग-अलग बुंडेसलीगा मैच तथ्य एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से चल रहे हैं और वैश्विक विषय पर संदेश उत्पन्न करते हैं। नया सेट पीस थ्रेट बुंडेसलिगा मैच फैक्ट अब एक विशिष्ट मैच (आरेख के दाईं ओर) के लिए प्रत्येक शॉट के लिए नवीनतम xGoal मानों का उपभोग कर सकता है ताकि सेट पीस द्वारा उत्पन्न खतरे की तुरंत गणना की जा सके जिसके परिणामस्वरूप एक या अधिक शॉट हुए।
सारांश
हम सेट पीस थ्रेट के लॉन्च के बारे में उत्साहित हैं और पैटर्न कमेंटेटर और प्रशंसक इस ब्रांड-नई अंतर्दृष्टि का उपयोग करके उजागर करेंगे। चूंकि टीमें इन डेड बॉल स्थितियों का अधिक से अधिक लाभ उठाने की कोशिश करती हैं, सेट पीस थ्रेट दर्शकों को यह समझने में मदद करेगा कि कौन सी टीम इसे सफलतापूर्वक कर रही है और किस टीम के पास अभी भी कवर करने के लिए कुछ मैदान है, जो इन सेट पीस स्थितियों में से प्रत्येक से पहले अतिरिक्त रहस्य जोड़ता है। नया बुंडेसलिगा मैच फैक्ट बुंडेसलीगा के प्रसारकों के लिए एक मैच के नए दृष्टिकोण और कहानियों को उजागर करने के लिए उपलब्ध है, और टीम रैंकिंग बुंडेसलीगा ऐप में किसी भी समय देखी जा सकती है।
हम यह जानने के लिए उत्साहित हैं कि आप किन पैटर्नों को उजागर करेंगे। अपनी अंतर्दृष्टि हमारे साथ साझा करें: @AWScloud ट्विटर पर, हैशटैग #BundesligaMatchFacts के साथ।
लेखक के बारे में
साइमन रॉल्फ्स एक केंद्रीय मिडफील्डर के रूप में 288 बुंडेसलीगा खेल खेले, 41 गोल किए और जर्मनी के लिए 26 कैप जीते। वर्तमान में रॉल्फ्स बायर 04 लीवरकुसेन में स्पोर्टिंग डायरेक्टर के रूप में कार्य करता है जहां वह प्रो प्लेयर रोस्टर, स्काउटिंग विभाग और क्लब के युवा विकास की देखरेख और विकास करता है। साइमन बुंडेसलीगा डॉट कॉम पर एडब्ल्यूएस द्वारा संचालित नवीनतम बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स के बारे में साप्ताहिक कॉलम भी लिखता है
ल्यूक फिगर एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज टीम में एक वरिष्ठ खेल प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ हैं। वह खिलाड़ियों, क्लबों, लीगों और बुंडेसलीगा और फॉर्मूला 1 जैसी मीडिया कंपनियों के साथ काम करता है ताकि उन्हें मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटा के साथ कहानियां सुनाने में मदद मिल सके। अपने खाली समय में, वह मन और मनोविज्ञान, अर्थशास्त्र और एआई के बीच के अंतर के बारे में सब कुछ सीखना पसंद करता है।
जान बाउर एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज में क्लाउड एप्लिकेशन आर्किटेक्ट हैं। उनकी रुचि सर्वर रहित कंप्यूटिंग, मशीन लर्निंग और वह सब कुछ है जिसमें क्लाउड कंप्यूटिंग शामिल है। वह विभिन्न उद्योगों के ग्राहकों के साथ काम करता है ताकि उन्हें उनकी क्लाउड यात्रा में सफल होने में मदद मिल सके।
पास्कल कुह्नेरी एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज टीम में क्लाउड एप्लिकेशन डेवलपर है। वह सभी उद्योगों में ग्राहकों के साथ काम करता है ताकि उन्हें अनुप्रयोग विकास, देवओप्स और बुनियादी ढांचे के माध्यम से अपने व्यावसायिक परिणामों को प्राप्त करने में मदद मिल सके। वह गेंद के खेल से प्यार करता है और अपने खाली समय में बास्केटबॉल और फुटबॉल खेलना पसंद करता है।
उवे डिक स्पोर्टेक सॉल्यूशंस एजी में डेटा साइंटिस्ट हैं। वह बुंडेसलीगा क्लबों और मीडिया को उन्नत आँकड़ों और डेटा का उपयोग करके अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने में सक्षम बनाने के लिए काम करता है - मैचों से पहले, बाद में और मैच के दौरान। अपने खाली समय में, वह कम के लिए बसता है और अपनी मनोरंजक फुटबॉल टीम के लिए पूरे 90 मिनट तक चलने की कोशिश करता है।
जेवियर पोवेदा-पेंटर एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज टीम के भीतर ईएमईए खेल ग्राहकों के लिए डेटा वैज्ञानिक है। वह दर्शकों के खेल के क्षेत्र में ग्राहकों को मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता और प्रशंसक अनुभव प्रदान करने के लिए अपने डेटा को नया करने और पूंजीकरण करने में सक्षम बनाता है। वह अपने खाली समय में खेल, संगीत और एआई की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अपने जुनून का पालन करता है।
- कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
- क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-set-piece-threat-evaluating-team-performance-in-set-pieces-on-aws/
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