Com cinco anos de análise de dados da NBA, investiguei se um ala-pivô de altura incomum pode evoluir para o poste externo. Não é sobre esperança—é sobre probabilidade, métricas e padrões reais de lançamento.

Mesmo com tiros falhados, a liderança de Kobe Bryant venceu em 2010. Como analista de dados da ESPN, descobri que estatísticas não mentem — o verdadeiro poder está nas decisões sob pressão, não nos pontos.

Descubra como turnovers zero, defesa sem bloqueios e precisão algorítmica revelam os verdadeiros segredos das equipes campeãs nos playoffs da NBA — a estatística não mente, o talento é disciplina.

Análise data-driven do Jogo 7 entre Thunder e Pacers no Paycom Center: onde a estatística substituiu a emoção e o silêncio revelou o verdadeiro vencedor.

Como cientista de dados da South Side de Chicago, vi como algoritmos confundem ruído com insights. Este artigo não fala de Harden — fala do viés sistêmico na análise esportiva e por que até o modelo mais preciso falha.

Descubra como modelos analíticos revelam que as defesas subestimadas da Conferência Oeste, como a rotação dos Timberwolves e a pressão dos Lakers, superam estrelas na corrida pelo título.

Descubra por que Shai L., um analista de dados de Chicago, está a redefinir o recrutamento da NBA: sua antecipação defensiva supera a média em 27%, baseada em dados frios e modelos de machine learning, não em intuição.

Analistas muito analíticos perdem porque se focam apenas em estatísticas tradicionais, ignorando padrões defensivos sutis como espaçamento e rotação. A verdade está no que o court sussurra.

Como cientista de dados que modela elencos da NBA com inferência bayesiana, explico por que esta proposta de trocas dos Lakers não é só plausível, mas matematicamente sólida. Não é hype — é sistema.