Como científico de datos de Brooklyn, he visto este patrón antes: los Grizzlies confían en la intuición, no en estadísticas. Las proyecciones ignoran señales reales, y los pickes 17º y 57º revelan un sesgo estructural.

La precisión en el tiro no depende de la altura o el talento natural, sino de variables ocultas: ángulo de liberación, salto vertical y ajustes microscópicos. Un modelo basado en datos revela lo que las estadísticas tradicionales ignoran.

Un científico de datos de Chicago revela por qué un modelo de predicción del 97% falló ante un novato. No fue suerte: fue el ritmo oculto del baloncesto, leído por algoritmos que ven lo que los ojos humanos ignoran.

Un analista de datos revela por qué un rookie de 2.17m y solo 98.97kg fue rechazado pese a sus estadísticas espectaculares. No es falta de físico, es eficiencia pura: los números no mienten, pero las escuelas sí pasan por alto lo esencial.

Yang Hansen fue seleccionado en la posición 34, pero los datos revelan un talento defensivo invisible. Aquí explicamos cómo el análisis cuantitativo supera el instinto tradicional y descubre lo que los scouts pasan por alto.

Maxime Raynaud redefinirá el baloncesto con su juego inteligente y estadísticas inusuales. Sin velocidad, pero con precisión: 50,7% en post-up, 44% en triples y defensa que desafía las expectativas. ¿Es la próxima gran sorpresa de la NBA?

Cooper Flagg no fue elegido por hype, sino por datos: su 45% en aislamientos, 72% de efectividad en el aro y +16.3 de plus-minus revelan una inteligencia táctica que supera la mera athletic. Esto no es prospecto: es inevitabilidad.

Descubre cómo un modelo bayesiano transformó el draft de la NBA de la posición #59 a la #34, sin ruido mediático: solo datos, probabilidad y rigor analítico. Lo que parecía suerte fue una decisión racional.

Descubre por qué las predicciones sobre los prospectos franceses en la NBA son erróneas. No es talento bruto, sino inteligencia espacial, versatilidad defensiva y toma de decisiones bajo presión.