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Descripción general

En este lab, aprenderás más sobre los aspectos básicos de la ciencia de datos deportivos escribiendo y ejecutando consultas para consultar datos almacenados en tablas de BigQuery. El objetivo del lab es ilustrar cómo funciona la base de datos y responder algunas preguntas interesantes relacionadas con los siguientes temas del fútbol.

• Mayor cantidad de goles marcados
• Mayor cantidad de intentos de pase
• Mejor tasa de éxito de penales

Los datos que se usan en este lab provienen de las siguientes fuentes:

• Pappalardo et al., (2019) A public data set of spatio-temporal match events in soccer competitions, Nature Scientific Data 6:236, https://www.nature.com/articles/s41597-019-0247-7
• Pappalardo et al. (2019) PlayerRank: Data-driven Performance Evaluation and Player Ranking in Soccer via a Machine Learning Approach. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technologies (TIST) 10, 5, Article 59 (September 2019), 27 pages. DOI: https://doi.org/10.1145/3343172

Objetivos

En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Consultar datos de eventos de partidos de fútbol en BigQuery
• Escribir y ejecutar consultas que unan información de varias tablas

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Abre BigQuery

En la consola de BigQuery, se proporciona una interfaz para consultar tablas, incluidos conjuntos de datos públicos que ofrece BigQuery.

1. En el menú de navegación de la consola de Cloud, selecciona BigQuery:

Se abrirá el cuadro de mensaje Te damos la bienvenida a BigQuery en la consola de Cloud. Este cuadro de mensaje contiene un vínculo a la guía de inicio rápido y las notas de la versión.

2. Haz clic en Listo.

Se abrirá la consola de BigQuery.

Nota: El proceso para crear el conjunto de datos y las tablas se enseña en el lab Transferencia de datos de fútbol a BigQuery. En este lab, el enfoque es aprender a consultar la información.

Una vez que se creen las tablas, la pantalla será similar a la siguiente:

En la siguiente sección, comenzarás a aprender los aspectos básicos de la creación de consultas en BigQuery.

Tarea 2: Partidos con más goles

En esta sección, debes crear una consulta que una varias tablas con datos de fútbol. Según la información disponible, puedes realizar algunos análisis básicos, como la mayor cantidad de goles totales marcados en un partido por ambos equipos (en una liga específica).

1. En el editor de consultas, haz clic en "+" (Crear consulta en SQL).
2. Agrega la siguiente consulta en el editor de consultas:

SELECT date, label, (team1.score + team2.score) AS totalGoals FROM `soccer.matches` Matches LEFT JOIN `soccer.competitions` Competitions ON Matches.competitionId = Competitions.wyId WHERE status = 'Played' AND Competitions.name = 'Spanish first division' ORDER BY totalGoals DESC, date DESC

Esto es lo que hará la consulta:

• unir la tabla matches (que tiene las puntuaciones finales) con la tabla competitions
• filtrar solo los partidos de la "primera división española" (Spanish first division)
• ordenar por un campo calculado que representa el total de goles en un partido

3. Haz clic en Ejecutar.

Los resultados se muestran debajo de la ventana de consulta.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Verificar que la consulta se haya ejecutado

En esta sección, se usó BigQuery para ilustrar cómo definir una consulta que muestre información sobre fútbol. La consulta crea un filtro que muestra información específica sobre los partidos de una liga en particular y permite que la información se categorice según un campo definido.

Tarea 3: Jugadores con más pases

En esta sección, debes crear una consulta que una varias tablas con datos de fútbol. Según la información disponible, puedes realizar algunos análisis básicos, como el total de pases por jugador.

1. En el editor de consultas, haz clic en "+" (Crear consulta en SQL).
2. Agrega la siguiente consulta en el editor de consultas:

SELECT playerId, (Players.firstName || ' ' || Players.lastName) AS playerName, COUNT(id) AS numPasses FROM `soccer.events` Events LEFT JOIN `soccer.players` Players ON Events.playerId = Players.wyId WHERE eventName = 'Pass' GROUP BY playerId, playerName ORDER BY numPasses DESC LIMIT 10

La consulta realiza las siguientes acciones:

• unir la tabla events (que tiene un registro de cada pase) con la tabla players para obtener los nombres de los jugadores a partir de sus IDs
• agrupa por jugador
• contar la cantidad de pases de cada uno
• ordenar los datos según los jugadores con más pases

3. Haz clic en Ejecutar. Los resultados se muestran debajo de la ventana de consulta.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Verificar que la consulta se haya ejecutado

En esta sección, se usó BigQuery para ilustrar cómo definir una consulta que muestre información sobre los jugadores. La consulta crea una unión que muestra información específica sobre un playerId y permite que la información se categorice según un campo definido.

En la siguiente sección, obtén más información sobre el conjunto de datos existente y explora cómo se puede usar para determinar la tasa de éxito de los jugadores en los tiros penales.

Tarea 4: Determina la tasa de éxito de los penales

En esta sección, debes crear una consulta que una varias tablas con datos de fútbol. Según la información disponible, puedes realizar algunos análisis, como la tasa de éxito de los penales de cada jugador.

1. En el editor de consultas, haz clic en "+" (Crear consulta en SQL).
2. Copia y pega la siguiente consulta en el editor de consultas:

SELECT playerId, (Players.firstName || ' ' || Players.lastName) AS playerName, COUNT(id) AS numPKAtt, SUM(IF(101 IN UNNEST(tags.id), 1, 0)) AS numPKGoals, SAFE_DIVIDE( SUM(IF(101 IN UNNEST(tags.id), 1, 0)), COUNT(id) ) AS PKSuccessRate FROM `soccer.events` Events LEFT JOIN `soccer.players` Players ON Events.playerId = Players.wyId WHERE eventName = 'Free Kick' AND subEventName = 'Penalty' GROUP BY playerId, playerName HAVING numPkAtt >= 5 ORDER BY PKSuccessRate DESC, numPKAtt DESC

La consulta agrega la cantidad de intentos de penales y los que tuvieron éxito por jugador, y filtra a aquellos con al menos 5 intentos de penales antes de ordenar por tasa de éxito.

Nota: La consulta anterior une la tabla events, en este caso filtrada solo para los penales, con la tabla players para obtener los nombres de los jugadores a partir de sus IDs.

El campo tags de la tabla events usa la funcionalidad de array de BigQuery (lo que permite almacenar más de 1 etiqueta por evento), por lo que debe anularse el anidamiento para determinar si la patada fue buena o no (se puede confirmar que la etiqueta 101 representa un gol con la tabla tags2name).

3. Haz clic en Ejecutar. Los resultados se muestran debajo de la ventana de consulta.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Verificar que la consulta se haya ejecutado

En esta sección, se usó BigQuery para ilustrar cómo definir una consulta que muestre información de los jugadores relacionada con los tiros penales. La consulta crea una unión que muestra información específica sobre un playerId y permite que se muestre información más detallada.

Tarea 5: Cuestionario sorpresa

Completa un breve cuestionario sobre los temas abordados en este lab para poner a prueba tus conocimientos sobre BigQuery.

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! En este lab, escribiste y ejecutaste correctamente consultas para analizar datos almacenados en tablas de BigQuery. También aprendiste a unir información de varias tablas para responder preguntas interesantes sobre fútbol.

Capacitación y certificación de Google Cloud

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Última actualización del manual: 25 de enero de 2024

Prueba más reciente del lab: 25 de enero de 2024

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