A Statistical Model Of Serve Return Impact Patterns In Professional Tennis With Stephanie Kovalchik Open Source Sports podcast

Nội dung được cung cấp bởi Ron Yurko. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Ron Yurko hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Open Source Sports »
A Statistical Model of Serve Return Impact Patterns in Professional Tennis with Stephanie Kovalchik

1+ y ago 1:05:40

Chia sẻ

M4A•Trang chủ episode

In this episode we talk to Stephanie Kovalchik about her paper 'A Statistical Model of Serve Return Impact Patterns in Professional Tennis' (co-authored with Jim Albert). Stephanie is a Staff Data Scientist at Zelus Analytics, where she works on advanced performance valuation for multiple pro sports. Before joining Zelus, Stephanie led data science innovation for the Game Insight Group of Tennis Australia, building first-of-a-kind metrics and real-time applications with tracking data. Stephanie is the founder of the tennis analytics blog "On the T" and tweets @StatsOnTheT.

For additional references mentioned in the show:

ATP Tour Second Screen
Stephanie's article in Harvard Data Science Review: Why Tennis Is Still Not Ready to Play Moneyball
Grand Slam R package: courtvisionr
Stephanie's GitHub with various resources for accessing tennis data: https://github.com/skoval
Stan tutorials: https://mc-stan.org/users/documentation/tutorials
Register now for the Carnegie Mellon Sports Analytics Conference: https://www.stat.cmu.edu/cmsac/conference/2022/
Check out the Big Data Derby now on Kaggle

12 tập

#Sports #Ron Yurko