自2014年首届论坛举办以来, 数十名数据从业者赢得了这个机会, 通过活动的分析比赛, 向来自各俱乐部和国家联合会的受邀代表介绍利用数据获得表现洞察力的创新方法.
明年的Opta论坛, 将于3月21日星期二举行, 会为新一代分析师提供向更广泛的行业展示他们的概念的机会吗, 初步方案将在12月20日前接受.
在截止日期之前, 我们借此机会深入挖掘了档案，并重温了以前论坛的一些演讲, 由现在在足球行业工作的人提供.
阿贝尔·洛林茨，2015 -打破了拜仁慕尼黑的控球游戏
在第二届论坛上, 匈牙利分析师Abel Lorincz发表了一篇演讲，探讨了如何使用图论和连通性度量来寻找球队控球比赛中最弱的球员, 特别关注拜仁慕尼黑的做法.
当时阿贝尔在布达佩斯工作了5年，已经有6个月了Honvéd, 最初是一名学院视频分析师，后来晋升为一线队分析师.
现在他在瑞典的Allsvenskan工作, 在Hammarby Fotboll担任分析助理教练.
山姆·格雷戈里，2016年——进攻中的奇袭元素
2016年入选的一个项目是由加拿大分析师Sam Gregory设计的, 谁受到了NFL方法的启发，对球队未来的各种方法中包括出其不意的进攻战术的潜在好处进行了深入分析.
他与人共同创立了一家足球分析咨询公司, Sam在不同的行业服务提供商工作了数年, 包括统计数据, 在担任加拿大超级联赛约克9的现场分析总监之前. 在2021年MLS赛季开始之前，他被任命为主教练 国际迈阿密的分析总监, 他在哪里支持前台, 招聘技术人员和教练员, 性能分析和运动科学.
威廉·斯皮尔曼，2017 -足球传球:基于物理的足球传球概率建模
威廉·斯皮尔曼的作品连续两年被选中在论坛上展示. 在2016年发表了关于音调控制的演讲后, William在2017年带着另一个项目回来了，该项目应用事件和跟踪数据来评估通过的可能性, 允许俱乐部更好地评估传球技术.
在那次演讲的一年后, 威廉以首席数据科学家的身份加盟利物浦足球俱乐部, 他在默西塞德郡继续担任这一角色.
约翰-马克·西斯曼，2018年——探索冲压风格的分析方法
In 2018, 生物分析师约翰-马克·西斯曼介绍了一种新方法, 使用跟踪和事件数据, 确定一个团队的压制方法. 该项目旨在识别压力触发因素, 根据不同的情况，当对方球队有控球权, 考虑到各种不同的背景占有因素.
2020年，John-Mark加入了 城市足球小组的表现物理学家的角色. 根据他在论坛上的演讲经验, 他对有兴趣提交明年参赛作品的人提出了以下建议:
乔·马mulberry, 2019年——凝视潜在空间
2017年首次在论坛上发言, Right to Dream和FC Nordsjælland的Joe Mulberry在两年后回来做了一个关于控球序列分类的演讲.
他的演讲强调了如何分析序列, 使用自动编码器和T-SNE的组合, 是否可以利用它们在潜在空间中的位置进行分类.
乔是2019年的两名演讲者之一，他们的作品被选中时已经在俱乐部全职工作, 展示了该活动是如何吸引越来越多的行业从业者以及更广泛的分析社区提交的.
卡伦·辛格，2020 -学习看足球:跟踪数据的自我监督表示
Karun Singh在2020年论坛上发言, 概述了一种使用跟踪数据识别重复匹配场景的新方法.
通过将深度学习过程应用于跟踪数据集, Karun的演讲解释了如何利用“自我监督”的标签, 人工智能技术可以帮助匹配分析师快速识别相似的场景, 比如反击, 跨越多款游戏，而无需浏览数小时的视频, 改进工作流程.
在他做演讲的时候，Karun是脸谱网的一名软件工程师, 之后他加入Grammarly，在那里做了近两年的机器学习工程师. 2022年10月加盟阿森纳, 他作为数据科学家在英超俱乐部工作.
Vignesh Jayanth, 2021 - 识别和评估策略，成功突破高对手压力从短距离射门
在2021年的虚拟赛事上, Vignesh Jayanth连续第二年被选为论坛一个由扶轮社主导的提交类别的代表.
回答露西·拉什顿提出的问题, Vignesh的演讲集中在识别和评估最佳进攻策略的方法上，以便从短距离射门中突破对手的高压力.
在论坛上发表演讲五个月后，他被法甲球队伦奈体育场(Stade Rennais)聘为数据科学家. 他将在2023年再次参与Opta论坛, 在一个由从业者主导的提交类别中提出他自己的研究问题. Vignesh还将指导被选中的候选人.
Soumyajit Bose, 2022 - 仅使用事件数据测量和建模防御效率
和阿比舍克·阿莫尔·米什拉一起, Soumyajit Bose在最新一期的论坛上发言, 展示一个由卢顿镇的Jay Socik在俱乐部主导的提交类别中选择的项目的结果.
Abhishek和Soumyajit的项目评估了判断中后卫防守能力的方法，这些方法超越了从事件数据中得出的标准数字, 比如抢断和拦截. 他们的演讲集中在两个现有指标的应用上, 这些都是经过调整的, 和新的先进的指标，重点是对手的目标, 射门和威胁预防，以确定在EFL锦标赛中出色的中后卫.
在他演讲之后的几个月, Soumyajit跟随Sam Gregory的脚步，被招募到sunbet-sunbet·(菲律宾)官方网站 -welcome的AI团队, 作为一名人工智能科学家.
如果您有兴趣追随这些演讲者的脚步，并希望为2023年Opta论坛提交一份提案, 查看不同的提交类别和标准. 详情请点击这里.
有关2023年Opta论坛的更多信息，请联系 optaforum@gctakk.com.
