Promesas a la cancha: Una plataforma WEB cazatalentos de jugadoras de fútbol

En el proyecto «Promesas a la Cancha» se creó una página web que ayuda a conectar a futbolistas universitarias de Bogotá con entrenadores y reclutadores, con el fin de que tengan más oportunidades para mostrar su talento y avanzar en sus carreras deportivas. Esta plataforma se hizo para que las juga...

Full description

Autores:
Carrillo Romero, Miguel Ángel
Dávila Alzate, Santiago
Tipo de recurso:
https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/14561
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12495/14561
Palabra clave:
Red neuronal artificial
Detección de talento deportivo
Plataforma web inteligente
Scouting futbolístico femenino
Evaluación automatizada de habilidades
Jugadoras de fútbol en formación
Análisis de rendimiento deportivo
621.3
Artificial Neural Network
Sports Talent Detection
Smart Web Platform
Women’s Football Scouting
Automated Skills Evaluation
Developing Female Footballers
Sports Performance Analysis
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description En el proyecto «Promesas a la Cancha» se creó una página web que ayuda a conectar a futbolistas universitarias de Bogotá con entrenadores y reclutadores, con el fin de que tengan más oportunidades para mostrar su talento y avanzar en sus carreras deportivas. Esta plataforma se hizo para que las jugadoras puedan tener un espacio donde mostrar quiénes son, qué habilidades tienen, sus logros y estadísticas deportivas. También se desarrolló una red neuronal que al analizar sus datos físicos y técnicos, les da una idea de qué tantas posibilidades tienen de ser seleccionadas por un reclutador. El trabajo se realizó en varias etapas: primero se investigaron las necesidades de las jugadoras y los reclutadores, luego se diseñó y construyó la página web, y finalmente se entrenó el modelo de red neuronal con ejemplos reales para que pudiera hacer predicciones confiables, dando como resultado una plataforma óptima que no solo sirve para exponer el talento de las futbolistas, sino que también ofrece un análisis automático de sus perfiles, ayudando a los entrenadores a tomar decisiones más informadas de forma imparcial. Además, se realizaron pruebas de validación estática y dinámica para asegurar que la plataforma funcione correctamente y ofreciera resultados precisos. Se implementaron mejoras basadas en la retroalimentación de jugadoras y entrenadores. Con esta iniciativa, «Promesas a la Cancha» busca consolidarse como una herramienta innovadora en el ámbito del fútbol femenino, fomentando la equidad en el deporte y brindando a las jugadoras mayores posibilidades de ser descubiertas por reclutadores.
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El trabajo se realizó en varias etapas: primero se investigaron las necesidades de las jugadoras y los reclutadores, luego se diseñó y construyó la página web, y finalmente se entrenó el modelo de red neuronal con ejemplos reales para que pudiera hacer predicciones confiables, dando como resultado una plataforma óptima que no solo sirve para exponer el talento de las futbolistas, sino que también ofrece un análisis automático de sus perfiles, ayudando a los entrenadores a tomar decisiones más informadas de forma imparcial. Además, se realizaron pruebas de validación estática y dinámica para asegurar que la plataforma funcione correctamente y ofreciera resultados precisos. Se implementaron mejoras basadas en la retroalimentación de jugadoras y entrenadores. Con esta iniciativa, «Promesas a la Cancha» busca consolidarse como una herramienta innovadora en el ámbito del fútbol femenino, fomentando la equidad en el deporte y brindando a las jugadoras mayores posibilidades de ser descubiertas por reclutadores.Ingeniero de SistemasPregradoIn the project “Promesas a la Cancha” a web page was created to help connect university soccer players from Bogota with coaches and recruiters, so that they have more opportunities to show their talent and advance in their sports careers. This platform was created so that players can have a space where they can show who they are, what skills they have, their achievements and sports statistics. A neural network was also developed which, by analyzing their physical and technical data, gives them an idea of how likely they are to be selected by a recruiter. The work was carried out in several stages: first the needs of the players and recruiters were researched, then the website was designed and built, and finally the neural network model was trained with real examples so that it could make reliable predictions, resulting in an optimal platform that not only serves to expose the talent of theplayers, but also offers an automatic analysis of their profiles, helping coaches to make more informed decisions in an unbiased way. In addition, static and dynamic validation tests were performed to ensure that the platform worked correctly and provided accurate results. Improvements were implemented based on feedback from players and coaches. With this initiative, “Promesas a la Cancha” seeks to consolidate itself as an innovative tool in the field of women's soccer, promoting fairness in the sport and providing players with greater possibilities of being discovered by recruiters.application/pdfRed neuronal artificialDetección de talento deportivoPlataforma web inteligenteScouting futbolístico femeninoEvaluación automatizada de habilidadesJugadoras de fútbol en formaciónAnálisis de rendimiento deportivo621.3Artificial Neural NetworkSports Talent DetectionSmart Web PlatformWomen’s Football ScoutingAutomated Skills EvaluationDeveloping Female FootballersSports Performance AnalysisPromesas a la cancha: Una plataforma WEB cazatalentos de jugadoras de fútbolPromesas a la cancha: A WEB platform for scouting female soccer playersIngeniería de SistemasUniversidad El BosqueFacultad de IngenieríaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa[1] D. 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