Nathan Braun

#Soccer
#football
#Python
#data_science
#data_analysis
⚽ با فوتبال برنامهنویسی یاد بگیر
تا حالا به این فکر کردی که یاد گرفتن پایتون میتونه به اندازه تحلیل تیم فوتبال موردعلاقهات جذاب باشه؟
📘 کتاب Learn to Code with Soccer برنامهنویسی و علم داده رو از طریق فوتبال آموزش میده. بهجای اینکه با مثالهای خشک و انتزاعی سروکله بزنی، از همون اول با دادههای واقعی فوتبال کار میکنی، پروژه میسازی و میبینی دادهها چطور میتونن بهت کمک کنن مسابقهها، بازیکنها، تیمها و عملکردشون رو بهتر درک کنی.
🧑💻 این کتاب مخصوص افراد مبتدیه. همه چیز قدمبهقدم جلو میره؛ اول پایههای پایتون رو یاد میگیری و بعد کمکم وارد دنیای تحلیل داده میشی.
📊 توی مسیر یاد میگیری چطور دادههای فوتبال رو جمعآوری کنی، تمیزشون کنی، بررسیشون کنی و براشون نمودار بسازی. یعنی دقیقاً همون کاری که یک تحلیلگر داده انجام میده؛ تبدیل کردن یک عالمه عدد خام به اطلاعاتی که واقعاً معنی دارن.
⚽ فرقی نمیکنه طرفدار فوتبال باشی که میخواد برنامهنویسی یاد بگیره، دانشجویی باشی که تازه وارد دنیای کدنویسی شده، یا کسی باشی که دوست داره وارد حوزه تحلیل فوتبال بشه. این کتاب سعی میکنه یک مسیر عملی و بدون پیچیدگی اضافه جلوی پات بذاره.
🎯 توی این کتاب چی یاد میگیری؟
⚽ مفاهیم پایه پایتون با مثالهای فوتبالی
📊 کار کردن با دیتاستها و آمار فوتبال
🧹 تمیز کردن و آمادهسازی دادهها
📈 تحلیل داده و ساخت نمودارهای مختلف
🏃 بررسی عملکرد بازیکنها و تیمها با استفاده از داده
🧠 ساخت مدلهای تحلیلی ساده
⚙️ انجام پروژههای واقعی با دادههای فوتبال
🚀 مهارتهای پایه علم داده برای ورود به دنیای تحلیل ورزشی
🧑🎓 برای شروع لازم نیست هیچ تجربهای در برنامهنویسی داشته باشی. فقط کنجکاوی، علاقه به فوتبال و حوصله یاد گرفتن کافیه.
⚽ کدنویسی رو شروع کن.
📊 تحلیل کردن رو شروع کن.
🔍 فوتبال رو از زاویه دادهها ببین.
📖 فهرست مطالب
1. مقدمه
2. پایتون
3. پانداس (Pandas)
4. SQL
5. وب اسکرپینگ و APIها
6. تحلیل داده و مصورسازی
7. مدلسازی
8. برنامهنویسی سطح متوسط و گامهای بعدی: استراتژیهای سطح بالا
9. نتیجهگیری
پیوست A: منابع دریافت داده
پیوست B: نصب پکیجها در Spyder
پیوست C: انکی (Anki)
پیوست D: پاسخ تمرینهای پایان فصل
👤 درباره نویسنده
👋 سلام! اسم من نیت است و یک برنامهنویس و دانشمند داده خودآموخته هستم که در شهر میلواکی، ایالت ویسکانسین زندگی میکنم.
💻 چند سال پیش هیچ چیزی درباره پایتون، SQL، یادگیری ماشین یا وب اسکرپینگ نمیدانستم.
📚 بنابراین تصمیم گرفتم همه اینها را خودم یاد بگیرم. این مسیر چند سال طول کشید و پر از بنبستها و مسیرهای اشتباه بود، اما در نهایت توانستم به درک درستی از این حوزهها برسم.
⚽ در این کتاب تلاش کردهام تمام چیزهایی را که در طول این مسیر یاد گرفتهام به یک راهنمای قدمبهقدم تبدیل کنم؛ راهنمایی که به تو کمک میکند وارد دنیای تحلیل دادههای فوتبال شوی و در کوتاهترین زمان ممکن بتوانی پروژههای واقعی را اجرا کنی و به نتیجه برسی.
Learn to Code with Soccer
What if learning Python felt as exciting as analyzing your favorite football team?
Learn to Code with Soccer introduces programming and data science through the world's most popular sport. Instead of working with abstract examples, you'll explore real football data, build practical projects, and learn how data can be used to understand matches, players, teams, and performance.
Designed specifically for beginners, this book takes you step by step through the fundamentals of Python while gradually introducing the core concepts of data analysis. You'll learn how to collect, clean, explore, and visualize football data, transforming raw numbers into meaningful insights.
Whether you're a football fan looking to develop technical skills, a student beginning your programming journey, or an aspiring sports analyst eager to enter the world of football analytics, this book provides a practical and engaging path forward.
What You'll Learn
No previous programming experience is required. Just bring your curiosity, your passion for football, and a willingness to learn.
Start coding. Start analyzing. Discover football through data.
Table of Contents
1. Introduction
2. Python
3. Pandas
4. SQL
5. Web Scraping and APIs
6. Data Analysis and Visualization
7. Modeling
8. Intermediate Coding and Next Steps: High Level Strategies
9. Conclusion
Appendix A: Places to Get Data
Appendix B: Installing Packages to Spyder
Appendix C: Anki
Appendix C: Answers to End of Chapter Exercises
About the Author
Hi! My name is Nate and I'm a self-taught programmer and data scientist based in Milwaukee, WI. A few years ago I didn't know anything about Python, SQL, machine learning, or web scraping. So I taught myself — it took a few years and a lot of dead ends, but I figured it out. In this book I distill everything I learned into a step-by-step guide to doing soccer analytics and getting you up and running as quickly as possible.









