球队战术体系解析橄榄球球员榜推荐F1综合格斗团队介绍
UCSAS是由康涅狄格大学统计数据科学实验室主办的年度活动。在过去十年中，对数据科学家的需求迅速增长，且这一趋势预计将持续。然而，具备高资质的数据科学家数量不足以满足日益增长的需求。人才短缺问题从高管职位延伸到一线岗位，而所有这些岗位都越来越依赖数据分析。UCSAS的总体目标是通过体育分析，吸引传统数据科学课程之外的更多学生投身数据科学领域。
虽然有许多成熟的体育分析会议，但由于技术难度、成本或场地限制，学生往往难以参与。康涅狄格大学在篮球、棒球和曲棍球等体育项目的团队在全国颇具知名度，该校主办的UCSAS专门面向对体育分析感兴趣的本科生和研究生。UCSAS始于2019年，由康涅狄格大学统计数据科学实验室组织，旨在：
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Ethan Long：量化关键时刻表现：对棒球比赛压力下表现的数据驱动分析
Abhi Nagireddygari：使用低成本计算机视觉框架提取和分析壁球比赛模式
Ebenezer O Olubayode：击球速度和挥棒长度对两击数时挥棒犯规的影响：贝叶斯因果分析
Jessica Joy Pasteur：数据科学与体育相遇：连接学术学习与运动卓越
Simran Sanders：F1与印地赛车：分析独特的同赛道自然实验以确定世界上最快的赛车比赛形式
Krithin Visvesh：2024年美国网球公开赛男子锦标赛的逻辑回归预测
Jacqueline Wang：冰球中的正则化调整正负值：伪贝叶斯球员评估及设计矩阵变换对性能的影响
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轨道4（教育工作者/其他人员）：如何为SCORE创建模块（Rachel Gidaro）
轨道2（中级）：体育分析中的网络数据抓取（Melanie Desroches）
Cade Massey，沃顿商学院，分析师作为变革推动者：从美国西部消防工作中汲取的经验教训
Owen Fiore，雪城大学，德文·艾伦在2022年世界田径锦标赛上的取消资格事件
Ron Yurko，卡内基梅隆大学，动量干扰：美式橄榄球擒抱能力建模的分层框架
Elizabeth Upton，威廉姆斯学院，超图与篮球：通过调整正负值揭示NBA球员间的互动
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Brian Macdonald，耶鲁大学统计学与数据科学系高级讲师兼研究科学家
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Brian Macdonald，耶鲁大学统计学与数据科学系高级讲师兼研究科学家
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• Brian Macdonald（联合主席），耶鲁大学统计学与数据科学系高级讲师兼研究科学家
• Brian Macdonald（联合主席），耶鲁大学统计学与数据科学系高级讲师兼研究科学家
• Brian Macdonald，耶鲁大学统计学与数据科学系高级讲师兼研究科学家
• Gregory Matthews，芝加哥洛约拉大学数据科学与咨询中心主任
• Jimmy O’Donnell，波士顿红袜队棒球分析与球员发展团队负责人
• Travis Petersen，美国职业棒球大联盟机器学习与数据科学高级经理
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• Brian Macdonald，耶鲁大学统计学与数据科学系高级讲师兼研究科学家
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