Herramienta de análisis de datos para la evaluación de variables de desempeño de jugadores del videojuego league of legends

Este proyecto presenta el desarrollo de una herramienta computacional basada en técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático no supervisado, específicamente algoritmos de clustering, diseñada para evaluar el rendimiento de jugadores del videojuego League of Legends en la posición de carril superior (Top lane). Mediante la segmentación y análisis de partidas en intervalos estratégicos (early, mid y late game), la herramienta identifica patrones significativos relacionados con variables clave como daño infligido, acumulación de oro y desempeño en la obtención de súbditos. La solución, implementada en una interfaz web interactiva construida con tecnologías FastAPI y React, facilita retroalimentación personalizada y recomendaciones específicas para mejorar el rendimiento competitivo. El resultado contribuye al crecimiento de la comunidad universitaria en el ámbito de los Esports, ofreciendo una base metodológica sólida para futuros desarrollos aplicados en contextos similares.

• Autores: Martinez Santamaria, Pedro Esteban; Agudelo Villarreal, Carlos Daniel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/30696
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/30696
• Palabra clave: Systems engineer; Technological innovations; Data Analysis; Clustering; Esports; Riot Games API; Performance; Machine Learning; League of legends; Video games; Electronic games; Video game design; Theory of machines; Ingeniería de sistemas; Innovaciones tecnológicas; Videojuegos; Juegos electrónicos; Diseño de videojuegos; Teoría de las máquinas; Jugadores de videojuegos; Análisis de datos; Rendimiento
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/