At @PySportOrg x @PyData, our AI Engineer Gabriel Masella showed how #AI and Graph Neural Networks help evaluate passing options and spatial context to support better decision-making in soccer. 🎥Watch the full talk: youtube.com/watch?v=CDFaR1wl… #PySport #SportAnalytics #DataScience

Or in Benin, "PYSPORT" 🤣🤣🤣

This is a sponsored 𝐊𝐥𝐨𝐩𝐩𝐲 release (v3.18.0) that sees 𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 integrate 𝐈𝐌𝐏𝐄𝐂𝐓 as a data provider within our 𝐊𝐥𝐨𝐩𝐩𝐲 Python package. github.com/ImpectAPI/open-da…

We’re excited to launch the 𝐒𝐤𝐢𝐥𝐥𝐂𝐨𝐫𝐧𝐞𝐫 𝐗 𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐂𝐮𝐩 - a hackathon-style challenge that will bring together the community to collaborate, compete, and innovate using open-source @SkillCorner data. 👉 Sign up pysport.org/analytics-cup

🔷 𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐗 𝐏𝐲𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐢𝐧𝐝𝐡𝐨𝐯𝐞𝐧 𝐂𝐚𝐥𝐥 𝐟𝐨𝐫 𝐏𝐫𝐨𝐩𝐨𝐬𝐚𝐥𝐬! 🔶 On December 9th @PydataEindhoven and @PySportOrg will organize 𝐏𝐲𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐢𝐧𝐝𝐡𝐨𝐯𝐞𝐧 𝟐𝟎𝟐𝟓! 𝐌𝐨𝐫𝐞 𝐢𝐧𝐟𝐨: lnkd.in/eBGWKs3V

Super proud on this collaboration with IMPECT to make the next step in the PySport journey.

🔷 𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐗 𝐏𝐲𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐢𝐧𝐝𝐡𝐨𝐯𝐞𝐧 𝟐𝟎𝟐𝟓 🔶 On December 9th @PydataEindhoven and PySport will once again join forces to host an incredible one day event! The Call for Proposals will follow soon, so if you have a cool project or idea brewing, stay tuned!

⚽ 𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐗 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐬𝐏𝐞𝐫𝐟𝐨𝐫𝐦 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐮𝐧𝐢𝐭𝐲 𝐓𝐢𝐜𝐤𝐞𝐭𝐬 We're excited to announce that 𝐹𝑟𝑒𝑒 𝐶𝑜𝑚𝑚𝑢𝑛𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑖𝑐𝑘𝑒𝑡𝑠 are now available for our 𝑃𝑦𝑆𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑋 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑠𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚 London event on March 17th!

PySportというスポーツデータ分析のオープンソース化を推進する団体とミーティングを行ってきました！ （OpenSTARLabを発表したら、声を掛けられました）

Participants: 🇧🇪 @p_robberechts (soccerdata, socceraction, kloppy) 🇳🇱 Alexander Oonk (databallpy) 🇯🇵 @keisuke_fj, Calvin Yeung (OpenSTARLab) 🇩🇪 Manuel Bassek (Floodlight) 🇳🇱 @unravelsports, @mr_le_fox and Koen de Raad (PySport, kloppy) 🇧🇷 Thiago Costa Porto (UFMG)

🌉🌁 𝐁𝐮𝐢𝐥𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐛𝐫𝐢𝐝𝐠𝐞𝐬! We brought together contributors from different open source projects to discuss how we can align our work and improve interoperability in football analytics. Looking forward to the next steps. #FootballAnalytics #OpenSource #PySport

OpenSTARLabのAI分野における貢献 一方、AIに詳しい方々にとって、私たちのコードをオープンにするアプローチ自体は何も新しくなく、発展のための極めて普通なアプローチに見えると思います。課題としては、データへのアクセスの難しさとそれに伴うデータを活用できる人口の制限、そしてそもそもの、実世界の時空間マルチエージェントシステムのモデル化の難しさにあると考えられます。前者は、狭い意味での技術の範囲外で、私たちがこのOpenStarLabを公開する活動や、多くのデータセットの公開、そしてこのように知ってもらうための情報発信の動機がここにあります（色々な苦労がありますがここでは割愛します）。 後者の技術的課題については、AI分野においても興味深い課題になりうると考えています。この課題は、動的かつ複雑なマルチエージェント環境における身体的相互作用と意思決定プロセスの包括的な解析と最適化、と言いかえることもできます。具体的には、交通や人流、動物集団、スポーツなどの実時空間の知能体が物理的・戦略的に相互作用する身体運動や意思決定が対象に含まれますが（OpenSTARLabの名称に時空間エージェントを含めたのはそのためです）、最近の自然言語や画像処理分野などの大規模基盤モデルのアプローチだけでは難しく、次世代の挑戦的な技術的課題になりうると考えられます。 OpenSTARLabの最初のパッケージには、イベントデータと選手位置データを統合する共通フォーマットを含むPreprocessingパッケージ、最近の大規模な基盤モデルも含まれた、イベント予測を実装するEvent modelingパッケージ、強化学習タスク用の RLearn パッケージが、Python環境においてpip installコマンドからすぐに使うことができます。 スポーツとAIの融合 スポーツとAIの双方の視点から見ても、OpenSTARLab は両者を強く結びつける架け橋となっています。スポーツ科学の研究者とAIの研究者はともに非常に多いですが、残念ながら現状は、研究に対する考え方の違いから、両者が交わることが少ないです。この2つの融合に限らず、一般に異なる分野の融合は、双方の研究者が交流するだけでなく、両方を理解する存在が必要になります。OpenSTARLabはAIおよびスポーツ科学の研究者にとって、簡単に実装を試しやすい環境を提供します。先行する試みとして、PySportは様々なスポーツの分析コードを収集しているプラットフォームであり、Kloppyはサッカーデータの共通フォーマットを作成するというアイデアに大きな影響を与えました。OpenSTARLabも、多くの人と一緒に構築することが理想的ですが、まずは分析したコードを皆に共有する、というAI分野で当然のように行われていることを、スポーツ分野の発展のために、このOpenSTARLabをきっかけに広げていけたらと考えています。 結論 OpenSTARLab は、スポーツとAIの融合がもたらす可能性を体験できるオープンなプロジェクトです。プロのデータと最先端の解析技術を活用することで、チームや研究者、そしてスポーツファン、全ての人がデータに基づいた新たな洞察を得られる環境を提供します。論文（arXiv）、コード（GitHub）、そして詳細なドキュメントを通じ、私たちはこの取り組みを広く公開しています。スポーツとAI、双方に関心をお持ちの皆様が、共に未来を切り拓くための一助となることを心から願っています。ぜひ、OpenSTARLab の可能性を体験し、あなたの現場や研究に新たな風を吹き込んでください！ Preprint: arxiv.org/abs/2502.02785 Repository: github.com/open-starlab Documentation: openstarlab.readthedocs.io/e… note: note.com/keisuke_fj/n/nad8f9…

🌍 𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐒𝐮𝐫𝐯𝐞𝐲 𝟐𝟎𝟐𝟓 We're still looking for more responses to the 2025 PySport Survey! Since our last post we've been able to add: - 🇧🇷 Brazil - 🇮🇹 Italy - 🇮🇩 Indonesia 👉 forms.gle/uHqr3NcePzbBrm5ZA

💸𝐏𝐲𝐒𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐢𝐬 𝐧𝐨𝐰 𝐨𝐩𝐞𝐧 𝐭𝐨 𝐝𝐨𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬! We're now accepting donations to advance open-source sports analytics. Your contribution helps develop innovative open source tools and fosters the community. 🚀 Donate via QR code or at pysport.org

🚀 Are you a Python dev or data scientist in endurance sports? 🏃🚴🏊 PySport has been more team sport-focused, but we're exploring ways to bring the endurance community together! Interested in collaborating on tools or projects for endurance sports? Comment or DM us!

5. McKay Johns' playlist for soccer data visualisations is the starting point for creating visuals - youtube.com/playlist?list=PL… Make the most of football specific packages such as: • mplsoccer • soccerdata • statsbombpy • PySport • FcPy • ScraperFC

🎾 The next PySport talk by Max Brouwer and Matthias Kempe is titled: 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑒𝑟 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑡 𝑡ℎ𝑒 𝐷𝑢𝑡𝑐ℎ 𝑇𝑒𝑛𝑛𝑖𝑠 𝐹𝑒𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛: 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑧𝑖𝑛𝑔 𝑌𝑂𝐿𝑂 𝑡𝑜 𝑐𝑟𝑒𝑎𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑠𝑖𝑔ℎ𝑡𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝑐𝑜𝑎𝑐ℎ𝑒𝑠

🏐 Asking @AlienPawi some hard-hitting questions on his performance during the first match of the official PySport Beach volleyball tournament and how the tractor interfered with his strategic setup during the game.

⚽️ Ready for PyData Eindhoven 2024? The PySport track is here to connect developers and learners in sports analytics at the historic Philips Stadium. Experience groundbreaking talks and get your head in the Python game July 11th! Schedule now available: hubs.la/Q02CG2Kv0

The schedule for @PydataEindhoven is live 🥳 Lots of very interesting talks including 3 PySport presentations. Check out the schedule here: pydata.org/eindhoven2024/sch…