Como analista de dados formado em Cambridge, deixei de confiar em intuições e passei a modelar estatísticas reais. A verdade não está nos heróis — está nos padrões ocultos dos lançamentos e movimentos dos jogadores.

Analisando dados reais, não hype: a proposta dos Suns por Devin Booker +10 está mal avaliada. Cap hit esticado, eficiência ignorada e modelos de ML mostram que o trade não fecha—não é teimoso, é matemática.

Como cientista de dados de Chicago, analisei as 15 principais escolhas do NBA com modelos bayesianos. Descubri que o talento bruto não garante sucesso—é a probabilidade em movimento que define o verdadeiro potencial.

Como analista esportivo baseado em dados de Cambridge, decifro contratos da NBA com modelos estatísticos. O contrato de $40M de Paul é um relicário; o de $170M de Durant? Uma verdade calculada — não emoções, mas resíduos.

Baseado em dados reais da NBA, este artigo desmascara a ilusão da 'mão quente'. A probabilidade, não a emoção, determina o desempenho — e a estatística não mente.

Como cientista de dados de Brooklyn com raízes africanas e irlandesas, revelo sinais defensivos subvalorizados no rascismo do draft de 2027. A matemática não mente — mas os scouts sim.

Como cientista de dados formado em Croydon, com mãe nigeriana e pai escocês, descubri como viéses humanos distorcem modelos estatísticos. O perigo não está nos números, mas em quem os criou.

Como analista de dados de Chicago com raízes polonesas, analisei mais de 200 jogos da NBA desde 2021. Os números não mentem: a taxa de rebotes de Green caiu abaixo da média, e sua eficiência defensiva desmoronou sob pressão. Isso não é opinião — é verdade algorítmica.

Análise baseada em dados reais sobre a saúde de Durant, a profundidade da defesa e a consistência dos três pontos dos Houston Rockets. Descubra as probabilidades reais para as Finais da Conferência Oeste.