Observación: Al iniciar el mundial, la página de Wikipedia se va a actualizar con los resultados finales de los partidos del mundial 2022. En caso deseen extraer la data tal y como aparece en el video, usen esta página: web.archive.org/web/20221115040351/en.wikipedia.org/wiki/2022_FIFA_World_Cup 🔥 Curso Completo de Data Science en Python: www.udemy.com/course/curso-completo-de-data-science-en-python-desde-cero-2022/?couponCode=D0EF9355A745E67AE09A

En la pagina tal y como esta ahora, los grupos se encuentran en el rango range(12,68,7). Estuvo muy entretenido el video, ahora a animarse a ver mas modelos y a intentarlo hacer con mas caracteristicas en los datos e implantando modelos y redes neuronales de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Este video ha sido estupendo para empezar a dar unos primeros pasos y empezar a tener unos enfoques de como hacerlo. Gracias

Muy bien..muy..bien.... Hay futuro como divulgador científico.... Conciso, práctico...,. Directo sin nada de relleno ni nada flow.... Que usan otros.... Like ,me suscribo...click... Campanita y toda esa weaaaaa que hay que hacer.... Felicitaciones...

Muchas gracias por el desarrollo de este proyecto!

que genial se ve este video.. voy a intentar seguirlo!! :D

Muchisimas gracias por este curso, lo voy a estar siguiendo y realizando. Muchas gracias!!!!

Muy buen video entendible para alguien que recien inicia

Genial, pude hacerlo todo!

Muy bueno, preciso en la hora y media que llevo. Excelencia para explicar.

Gracias por compartir, existen varias oportunidades de mejora, sobre todo desde el punto de vista de: la cultura habla hispana, la ciencia de datos y las estadísticas y probabilidades aplicadas al futbol, quedo a la orden para compartir mi ángulo.

Muchas gracias por el video , a echarle ganas para ser un buen CWI mañana voy a twilight a ver si aplicó gracias !!

Me ha encantado este mini-curso de Data Science desde cero a la final del Mundial de 2022. Me ha servido para tener un primer contacto real con el mundo del Data Science y con el incentivo de conocer la predicción del Mundial, doble motivación. No se puede pedir más por menos. Muchísimas gracias!!

Excelente aporte! No hay mas que decir...

Estuvo muy bueno el video!!!! casi le atinabas en la final jajaja

Increible, muchas gracias

La verdad espero algún día llegar a ese nivel...

genial, buen trabajo

Excelente trabajo felicitaciones.

Excelente,muchas gracias hermano ud habla en Python gracias

Este canal vale oro puro. Eres todo un crack amigo. ¡Gracias!

Tu canal es oro molido, el contenido que haces me ayuda a sintetizar y sentar todo lo que he estado aprendiendo en cursos de diferentes partes. Gracias por compartir este conocimiento tan valioso !

Excelente video.

Hola excelente video, estoy intentanto hacer este proyecto un poco distinto pero con los resultados actuales de los grupos de la europa league. Tengo un problema que me impide tomar todos los grupos en un solo dataframe, sino en 8 df. Espero no tener problemas con eso jajaja

Saludos desde Chile!!

BUENISIMO

Chicos, si extrajeron la data con beautifulsoup, al parecer wikipedia arreglo las clases de las etiquetas, asi que funciona igual con beatifulsoup que con selenium. yo me di cuenta despues de hacer las dos! jaja

GRANDIOSOOO

Muy bueno tu video y muy util, una consulta, recomiendas estudiar en algun lugar en especial? Muchas Gracias

El throughput también es importante leerlo. Quiere decir con la configuración que le diste cuantos requests por segundo pudo procesar. Analizar el throughput podes ver donde está el cuello de botella o cuánto soporta. El desvío standard también: es cuán variables fueron esas respuestas. Si tiende a un número bajo esta ok y si se va muy arriba ya es muy variable las respuestas. Sds

Agregaría valor indicar cuales son los aspectos a considerar, para que una data esté limpia.

🐂 Buen video

tu modelo predice que Francia estuvo en la final, eso es increíble.

Dato curioso: en el mundial del 34 los cuartos de final entre Italia y España se jugo con dos partidos: el primero fue empate 1-1 y el segundo (que fue una especie de desempate o "replay") lo ganó la azzurra 1-0.

Es muy bueno, lastima que ganamos el mundial nosotros (Arg) pero si fue contra Francia. jajaj Sos crack

1:49:04 ¿valdría la pena haber ordenado también por el index como segundo criterio para no no perder el orden real de los partidos?

Gran trabajo. Podria hacer la limpieza de datos en Excel?

Cordial saludo @thepycoach . Cual seria el valor aproximado a cobrar en USD por un proyecto como este del video para una empresa o un particular. PD Es en general la pregunta independientemente de el tema o el fin con que se hizo el proyecto.

30:06

wow bro

🎉🎉🎉

Costa Rica en su primer Mundial, Italia 90, pasó a segunda ronda, venciendo a Escocia y Suecia. mmm 🤔

al concatenar las tablas df_home y df_away las columnas the goals conceded y goals scored tienen diferente posicion, no afecta eso a la hora de efectuar el promedio? como que al juntar las dos tablas la columna de conceded the df_away quedara debajo de la de scored de df_home saludos

Hola! Cuales plugins tienes en pycharm para ver el csv con colores?

Gracias por la info, aplicando la ley del Boomeran, como valor agregado comparto lo siuiente: (1:42:53) Para identificar de forma automatiada el tema de los espacios en blano en las cadenas de caracteres, probé esto y me fue bien: --- df_fixture_espacios = df_fixture['home'].str.contains(r"\s") df_fixture_espacios Salida: 0 True 1 True 2 True 3 True 4 True ... 59 True 60 True 61 True 62 True 63 True Name: home, Length: 64, dtype: bool

Como elimino palabras,caracteres alfanumericos de una celda de un DataFrame de Pandas?, es un archivo de 8000 mil filas aproximadamente x 8 columnas

TIE tiene consignado autorizado para trabajar, fue otorgado en agosto/22, son estudios superiores oficiales. ¿puedo trabajar a tiempo parcial mientras espero respuesta de solicitud de prórroga?

excelente el modelo, solo le agregaría una ponderación que de mayor peso a los promedios de los mundiales más actuales, con el objetivo de corregir el pasó de los años, por ejemplo hungria antes era bueno ahora no tanto.😅

I was ready to get a virus on my pc lol, but it actually worked!

A mi la tabla del Grupo A no me aparece, la busque uno a uno y obviamente en el 11 no me salio, puedo visualizar recien la B en el 18

Tengo problemas en separar las columnas 2:02:50 , solo me devuelve una columna en vez de 2... Alguien sabe por qué? Saludos.

Saludos profesor. Gracias a sus videos me interesé mucho por la Ciencia de Datos, pero también me gusta JavaScript, pues tengo experiencia. ¿Cómo puedo vincular ambas tecnología?

Hola, todo bien, pero al momento de querer visualizar los archivos exportados con pickle, me sale : Dict_tablas is not UTF-8 encoded saving disabled See console for more details. y si lo quiero abrir con block de notas u otro programa sale caracteres raros.

Hola me encanto el video! Pero no puedo seguir resulta que el navegador(Google) que tengo justamente no es compatible con ninguno de chrome drive . de hecho en la pagina aparece en rojo... que se hace en este caso ? tengo que esperar a que chromedriver repare el problema ? = (

Que genial el video! Creo que no está jalando el cupon de udemy, me confirmas por favor Éxirtos !

⭐⭐⭐

Este proyecto en cual de tus cursos lo encuentro

Hola, buen dia: La siguiente linea de codigo: df_data_historica['score'].str.split('-', expand=True) me da como resultado: 0 [41] 1 [10] 2 [30] 3 [10] 4 [63] ... 896 [01] 897 [10] 898 [20] 899 [12] 900 [00] No lo muestra como tendria que ser: [4, 1] y deduzco que es el causante del siguirente error. (codigo) df_data_historica[['HomeGoals', 'AwayGoals']] = df_data_historica['score'].str.split('-', expand=True) (error) : 399 if columns.is_unique: 400 if len(value.columns) != len(key): --> 401 raise ValueError("Columns must be same length as key") 402 else: 403 # Missing keys in columns are represented as -1 ValueError: Columns must be same length as key Me puedes ayudar en la solucon ? por favor.

hola me sale una excepcion

Excelente explicacion, pero veo que tu curso en Udemy no esta actualizado deberias actualizarlo con cosas nuevas bueno es mi opinion

gracias por el video, la pagina de wiki va actualizando, como se puede hacer un metodo para inspeccionar el nombre de las tablas? gracias nuevamente

existe alguna manera de visualizar las tablas como vos pero desde pycharm?

hola estoy por iniciar este ejercicio, pero se me vino la interrogante si cabe la posibilidad de utilizar el visual code como interprete de python o es posible que existan algunos errores con las librerias o la sintaxis de VC

Me encantó el proyecto, excelente video, quiero realizarlo pero no puedo extraer la base de datos con el nuevo link, me sale error. ¿Hay alguna otra manera de extraer lo datos?

Buenas, pregunta...de que depende que usemos pandas para leer el html a usar BeautifulSoup? Gracias!

50% de acierto no esta mal.

Hola, no se si la extracion de los datos se hizo hace algun tiempo o por que el link me trae otros datos, con tablas totalmente diferentes

Lo interesante fue que predijo que Francia juege la final y la pierda, no por brasil, sino por argentina🏆

Disculpen mi ignorancia, pero porque dijo que ganaría Brasil?, si ganó Argentina, no se supone que debería de predecir a Argentina como ganador?

pero el ganador fue argentina, en que fallo el modelo programado?

Mejor era sólo escribir... print("gana Argentina")

Los medios y terrores de la Europa decadente, distopica.

Vengo del futuro y el campeón es Argentina 🇦🇷

Asi debio ser la final Francia vs Brazil, pero se la regalaron a Frionel Pessi

pero.... sale muy mal el resultado, ni braSil llega a la final, ni France gana...

Buenos dias, @ArtificialCorner quisiera hacerte una consulta. He intentado seguir este video pero me he estancado en un punto por que me aparece el siguiente error. matches = soup.find_all('div', class_='footballbox') home=[] score = [] away = [] for match in matches: home.append(match.find('th', class_= 'fhome').get_text()) score.append(match.find('th', class_= 'fscore').get_text()) away.append(match.find('th', class_= 'faway').get_text()) dict_football = {'home': home, 'score':score, 'away':away} df_football = pd.Dataframe(dict_football) df_football['year'] = '2014' print(df_football) Me arroja el siguiente error AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 14 10 away.append(match.find('th', class_= 'faway').get_text()) 12 dict_football = {'home': home, 'score':score, 'away':away} ---> 14 df_football = pd.Dataframe(dict_football) 15 df_football['year'] = '2014' 17 print(df_football) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\__init__.py:264, in __getattr__(name) 260 from pandas.core.arrays.sparse import SparseArray as _SparseArray 262 return _SparseArray --> 264 raise AttributeError(f"module 'pandas' has no attribute '{name}'") AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'Dataframe' Usted me podria sugerir que podría yo hacer para corregir este error. Muchas gracias. Tengo Jupiter 6.5.4

apenas puse import pandas as pd todas_tablas = pd.read_html('en.wikipedia.org/wiki/2014_FIFA_World_Cup') print(todas_tablas) Y no deja de salirme este error :c return codecs.charmap_encode(input,self.errors,encoding_table)[0] UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode character '\u2009' in position 135: character maps to Ayuda porfi, es en visual studio