Muchos equipos priorizan jugadores con defensa limitada y estatura por debajo del promedio, no por habilidad, sino por patrones ocultos en los datos. El análisis estadístico revela lo que los ojos no ven.

Analizamos por qué un 76% de victorias en playoffs no garantiza éxito: los salarios altos en la NBA son una ilusión. Los modelos bayesianos revelan sesgos algorítmicos tras la fachada del cap salarial.

La verdadera valuación en el baloncesto no está en los puntos, sino en los detalles ocultos: la selección de tiros bajo presión, la posición defensiva y los movimientos sin bola. Aquí no se trata de talento, sino de algoritmos.

Jeremy Sohan juega solo 25 minutos por partido, pero su defensa reduce el porcentaje de tiros contrarios bajo el 35%. No es suerte: es precisión algorítmica. Descubre cómo los datos revelan un cambio silencioso en la NBA.

Como científico de datos formado entre Croydon y Lagos, construí modelos bayesianos para predecir partidos. Pero la estadística no capta el alma del juego: detrás de cada dato hay sufrimiento, cultura y dignidad perdida.

Como científico de datos formado en Croydon con madre nigeriana y padre escocés, observé cómo los algoritmos moldean decisiones ocultas. La firma de los 76ers con Markelle-Abesale no trata solo de salarios: es cuestión de sesgos culturales y intuición humana.

Un exanalista de datos de la NBA revela cómo cuatro equipos modelan el próximo movimiento de LeBron James con probabilidades bayesianas, no rumores. Esto es matemática, no periodismo.

Alexander y Williams ganan sin ruido: su química se mide en estadísticas Opta, rotaciones defensivas y confianza bayesiana. No necesitan palabras; su éxito se escribe en cada posesión.

Analista de la NBA formado en Boston, revelo que la venta de los Lakers por $10B no es teatro: es cálculo frío, estructura de cap space y asignación de activos a largo plazo. La pasión vende sueños; los datos, verdades.