Como científico de datos, revelo por qué Cedric35 (#35) y Yang Hancen (#59) son outliers estadísticos ignorados por el scouting tradicional. Sus métricas reales superan lo que ven los ojos humanos.

Thomas Sibber no necesita ostentación: su altura de 228,6 cm y su envergadura de 234 cm revelan un talento estadístico único. Su defensa es precisa, no ruidosa. Aquí se analiza por qué merece un top-10.

¿Por qué Zhai Qi cayó del puesto 60 al 82 en el draft de la NBA 2015? Descubre cómo los modelos estadísticos, no las expectativas, revelan la verdadera historia detrás de su caída y el ascenso de Yang Hansen.

Como científico de datos del MIT, descifré patrones ocultos en estadísticas defensivas de la NBA durante siete años. Métricas clave como protección de aro, eficiencia en cierre y defensa en transición siguen siendo ignoradas, pese a su alto poder predictivo.

Como científico de datos del draft NBA 2025, analicé más de 30 tablas de expertos con un algoritmo ponderado. Descubre tendencias sorprendentes: alas subestimadas, futuros fracasos y valor real. No son solo rankings, es narrativa estadística.

Con el próximo tryout de la NBA, analizo las probabilidades usando modelos predictivos y necesidades reales de equipos. ¿Thunder o Bulls? Descubre los datos detrás de la próxima gran oportunidad para un prospecto internacional.

Como analista de datos con formación en MIT, he construido modelos de predicción para equipos de la NBA. Descubre por qué un jugador de segunda ronda con minutos reales supera a un primera ronda sentado en el banquillo. La clave está en los datos, no en el prestigio.

¿Es una predicción sólida o solo provocación? Un analista de datos descompone el mock draft de QiBasket que coloca a Flagg como número 1 y a Yang Hanshen en el puesto 22. Descubre por qué la objetividad en la escucha deportiva es clave.

Descubre por qué el perfil del draft de Carter-Bryant, con su silenciosa brillantez, desafía a las máquinas. Una mezcla de datos y juicio humano revela lo que los números no ven.