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...
- 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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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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[1] D. Jáuregui Sarmiento, “Contra viento y marea, el fútbol femenino crece sin parar,” Señal Colombia Deportes, 2-mar-2024. [En línea]. Disponible en: https://www.senalcolombia.tv/deportes/crecimiento-evolucion-futbol-femenino [2] D. A. Cano Pérez, El fútbol profesional femenino en Colombia: Una mirada politológica, trabajo de grado, Facultad de Ciencias Políticas y Relaciones Internacionales, Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia, 2020. [3] Emakunde, “Modelos y referentes de los comportamientos masculinos y femeninos en la juventud vasca,” Vitoria-Gasteiz, 2001. [4] FIFPRO, “Una encuesta inédita de FIFPRO Sudamérica entre futbolistas revela las condiciones del fútbol femenino en la región,” 14-dic-2023. [En línea]. Disponible en: https://fifpro.org/es/quienes-somos/miembros-de-fifpro/una-encuesta-inedita-de-fifpro-sudamerica-entre-futbolistas-revela-las-condiciones-del-futbol-femenino-en-la-region [5] D. López y D. Pacheco, La recepción del fútbol masculino y femenino en la población universitaria de Barranquilla, trabajo de grado, Dpto. Comunicación Social, Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia, 2016. [6] C. M. Gil Holguín y N. van Boxtel, Sistema de gestión de equidad de género para clubes profesionales de fútbol, trabajo de grado, Universidad Externado de Colombia, Bogotá, Colombia, 2019. [En línea]. Disponible en: https://bdigital.uexternado.edu.co/server/api/core/bitstreams/686e0b3d-f843-4339-8729-58a54d400633/content [7] M. C. Vargas Peña y O. Nájar Sánchez, “Mujer, fútbol e inequidad,” Utopía y Praxis Latinoamericana, vol. 25, esp. 11, 2020. doi: 10.5281/zenodo.4278378. [8] Y. M. Becerro Hernández y G. Ruiz Tendero, Validación del cuestionario sobre el entorno motivacional y aceptación-discriminación en fútbol base femenino (EMODIFF), trabajo de grado, Universidad Complutense de Madrid, España, 2024. [9] B. J. Paz Riera, Plan de Negocios para la Creación de una Plataforma Web Especializada en Crowdfunding Deportivo, trabajo de titulación, Univ. de las Américas, Quito, Ecuador, 2019. [En línea]. Disponible en: https://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/11499 [10] M. A. Zúñiga Herrera y A. D. Chávez Rojas, Desarrollo de una Revista Digital para la difusión del Fútbol Amateur en Ciudad Juárez a través de un Sistema Gestor de Contenido (CMS), trabajo de grado, Univ. Autónoma de Ciudad Juárez, 2015. [11] G. N. Rubira Ramírez, Sitio web para la gestión del reclutamiento y selección de futbolistas en la ciudad de Ambato, trabajo de titulación, Univ. Técnica de Ambato, 2023. [12] L. J. Martín, FutPro: la evolución de tu juego, tesis de grado, Univ. de San Andrés, 2023. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.udesa.edu.ar/jspui/bitstream/10908/23229/1/%5BP%5D%5BW%5D%20T.G.%20A.%20y%20C.%20Martín,%20Leandro%20Javier.pdf [13] A. Sadiya, FootNet, red social para futbolistas, tesis de grado, Univ. Autónoma de Barcelona, 2019. [En línea]. Disponible en: https://ddd.uab.cat/record/211489 [14] M. A. Jurado Cedeño y F. G. Valverde Gallardo, Desarrollo de aplicación móvil para gestionar el proceso de reclutamiento y selección de futbolistas en clubes, tesis de grado, Escuela Politécnica Nacional, 2022. [En línea]. Disponible en: https://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22084 [15] R. Fuentes-Covarrubias et al., “Diseño de Software para la gestión de talentos deportivos,” Rev. Cómputo Aplicado, vol. 2, no. 5, pp. 1–13, mar. 2018. [En línea]. Disponible en: https://www.ecorfan.org/spain/researchjournals/Computo_Aplicado/vol2num5/Revista_de_Computo_Aplicado_V2_N5.pdf [16] S. V. Baeza Carrasco, Sistema BI de datos de fútbol, tesis de grado, Univ. de Alicante, 2023. [En línea]. Disponible en: https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/135391 [17] G. S. Garzón Mora y M. J. Pacheco López, Análisis multivariado y de regresión logística para la detección de jugadores promesas del fútbol, tesis de grado, Univ. Santo Tomás, 2021. [En línea]. Disponible en: https://repository.usta.edu.co/bitstream/handle/11634/34593/2021germangarzon.pdf?sequence=1 [18] I. Errekagorri, I. Echeazarra, A. Olaizola y J. Castellano, “Evaluación del rendimiento físico y táctico y su conexión durante los partidos de fútbol femenino mediante sistemas de posicionamiento global,” Sensors, vol. 23, no. 1, p. 69, 2022. doi: 10.3390/s23010069. [19] C. Y. Martínez Mina, S. Goellner y A. M. Orozco Rodríguez, “Fútbol y mujeres: el panorama de la liga profesional femenina de fútbol de Colombia,” Rev. Int. Med. y Cienc. de la Actividad Física y del Deporte, vol. 38, no. 1, pp. 53–90, 2019. doi: 10.17533/udea.efyd.v38n1a03. [20] R. Mérida Serrano, A. Panzuela García, M. Muñoz Moya y M. E. González Alfaya, “Motivaciones y obstáculos en la práctica del fútbol femenino en Córdoba,” Retos, no. 46, pp. 301–308, 2022. [21] D. Fernández, S. Marín, J. Pinzón y N. Prieto, The Judge, tesis de grado, Univ. de La Sabana, 2019. [En línea]. Disponible en: https://intellectum.unisabana.edu.co/handle/10818/36723 [22] F. De Oliveira et al., “Power and anaerobic capacity in female soccer: A comparison between different age-categories,” Apunts Sport Med., vol. 58, no. 220, p. 100421, 2023. doi: 10.1016/j.apunsm.2023.100421. [23] W. W. Royce, “Managing the Development of Large Software Systems,” in Proc. IEEE WESCON, 1970. [24] F. Muñoz Montoro y M. Rebollo Pedruelo, Desarrollo de una aplicación para Scouting de jugadores en el mundo del fútbol, trabajo de grado, Univ. Politècnica de València, 2022/2023. [25] L. Byrne, “Premier League Predictions with Deep Learning,” GitHub, dic. 2019. [En línea]. Disponible en: https://github.com/liamhbyrne/Premier-League-Predictions-with-Deep-Learning [26] J. Griffin et al., “Acceleration and high-speed running profiles of women’s international and domestic football matches,” Frontiers in Sports and Active Living, 2020. [En línea]. Disponible en: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fspor.2021.604605/full [27] M. Ramírez-Munera et al., “Anthropometric and Body Composition Changes during Pre-Season of Spanish Professional Female Soccer Players According to Playing Position,” Nutrients, vol. 16, no. 2799, 2024. doi: 10.3390/nu16162799. [28] K. J. Weaver y N. Relph, “Lower Limb Anthropometric Profiling in Professional Female Soccer Players: A Proof of Concept for Asymmetry Assessment Using Video Analysis,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 20, no. 6124, 2023. doi: 10.3390/ijerph20126124. [29] J. De Luca y P. Coad, Java Modeling in Color with UML: Feature-Driven Development (FDD). Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall, 1999. [30] D. J. Anderson, Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business. Blue Hole Press, 2010. [31] S. R. Palmer y J. M. Felsing, A Practical Guide to Feature-Driven Development. Prentice Hall, 2002. [32] I. Sommerville, Software Engineering, 10th ed. Pearson, 2015. [33] R. S. Pressman y B. Maxim, Software Engineering: A Practitioner’s Approach, 9th ed. McGraw-Hill, 2020. [34] L. Bass, P. Clements y R. Kazman, Software Architecture in Practice, 3rd ed. Addison-Wesley, 2012. [35] R. Jain, The Art of Computer Systems Performance Analysis. Wiley, 1991. [36] J. Nielsen, Usability Engineering. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann, 1994. [37] B. Shneiderman y C. Plaisant, Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction, 5th ed. Boston, MA, USA: Pearson, 2010. [38] E. M. Rogers, Diffusion of Innovations, 5th ed. New York, NY, USA: Free Press, 2003. [39] G. Gigerenzer y H. Brighton, “Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences,” Topics in Cognitive Science, vol. 1, no. 1, pp. 107–143, 2009. [40] G. Zabarte-Moreno, Utilización de técnicas de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento de jugadores de fútbol, M.S. thesis, Univ. Politécnica de Madrid, 2022. [En línea]. Disponible en: https://oa.upm.es/71425/1/TFM_GORKA_ZABARTE_MORENO.pdf [41] J. L. Chicharro, “Variaciones de rendimiento en una temporada en futbolistas,” Fisiología del Ejercicio, 11-oct-2024. [En línea]. Disponible en: https://www.fisiologiadelejercicio.com/variaciones-de-rendimiento-en-una-temporada-en-futbolistas/ [42] MongoDB, “MongoDB's Performance over RDBMS,” MongoDB Developer Center, 11-mar-2025. [En línea]. Disponible en: https://www.mongodb.com/developer/products/mongodb/mongodb-performance-over-rdbms/ |
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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. Jáuregui Sarmiento, “Contra viento y marea, el fútbol femenino crece sin parar,” Señal Colombia Deportes, 2-mar-2024. [En línea]. Disponible en: https://www.senalcolombia.tv/deportes/crecimiento-evolucion-futbol-femenino[2] D. A. Cano Pérez, El fútbol profesional femenino en Colombia: Una mirada politológica, trabajo de grado, Facultad de Ciencias Políticas y Relaciones Internacionales, Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia, 2020.[3] Emakunde, “Modelos y referentes de los comportamientos masculinos y femeninos en la juventud vasca,” Vitoria-Gasteiz, 2001.[4] FIFPRO, “Una encuesta inédita de FIFPRO Sudamérica entre futbolistas revela las condiciones del fútbol femenino en la región,” 14-dic-2023. [En línea]. Disponible en: https://fifpro.org/es/quienes-somos/miembros-de-fifpro/una-encuesta-inedita-de-fifpro-sudamerica-entre-futbolistas-revela-las-condiciones-del-futbol-femenino-en-la-region[5] D. López y D. Pacheco, La recepción del fútbol masculino y femenino en la población universitaria de Barranquilla, trabajo de grado, Dpto. Comunicación Social, Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia, 2016.[6] C. M. Gil Holguín y N. van Boxtel, Sistema de gestión de equidad de género para clubes profesionales de fútbol, trabajo de grado, Universidad Externado de Colombia, Bogotá, Colombia, 2019. [En línea]. Disponible en: https://bdigital.uexternado.edu.co/server/api/core/bitstreams/686e0b3d-f843-4339-8729-58a54d400633/content[7] M. C. Vargas Peña y O. Nájar Sánchez, “Mujer, fútbol e inequidad,” Utopía y Praxis Latinoamericana, vol. 25, esp. 11, 2020. doi: 10.5281/zenodo.4278378.[8] Y. M. Becerro Hernández y G. Ruiz Tendero, Validación del cuestionario sobre el entorno motivacional y aceptación-discriminación en fútbol base femenino (EMODIFF), trabajo de grado, Universidad Complutense de Madrid, España, 2024.[9] B. J. Paz Riera, Plan de Negocios para la Creación de una Plataforma Web Especializada en Crowdfunding Deportivo, trabajo de titulación, Univ. de las Américas, Quito, Ecuador, 2019. [En línea]. Disponible en: https://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/11499[10] M. A. Zúñiga Herrera y A. D. Chávez Rojas, Desarrollo de una Revista Digital para la difusión del Fútbol Amateur en Ciudad Juárez a través de un Sistema Gestor de Contenido (CMS), trabajo de grado, Univ. Autónoma de Ciudad Juárez, 2015.[11] G. N. Rubira Ramírez, Sitio web para la gestión del reclutamiento y selección de futbolistas en la ciudad de Ambato, trabajo de titulación, Univ. Técnica de Ambato, 2023.[12] L. J. Martín, FutPro: la evolución de tu juego, tesis de grado, Univ. de San Andrés, 2023. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.udesa.edu.ar/jspui/bitstream/10908/23229/1/%5BP%5D%5BW%5D%20T.G.%20A.%20y%20C.%20Martín,%20Leandro%20Javier.pdf[13] A. Sadiya, FootNet, red social para futbolistas, tesis de grado, Univ. Autónoma de Barcelona, 2019. [En línea]. Disponible en: https://ddd.uab.cat/record/211489[14] M. A. Jurado Cedeño y F. G. Valverde Gallardo, Desarrollo de aplicación móvil para gestionar el proceso de reclutamiento y selección de futbolistas en clubes, tesis de grado, Escuela Politécnica Nacional, 2022. [En línea]. Disponible en: https://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22084[15] R. Fuentes-Covarrubias et al., “Diseño de Software para la gestión de talentos deportivos,” Rev. Cómputo Aplicado, vol. 2, no. 5, pp. 1–13, mar. 2018. [En línea]. Disponible en: https://www.ecorfan.org/spain/researchjournals/Computo_Aplicado/vol2num5/Revista_de_Computo_Aplicado_V2_N5.pdf[16] S. V. Baeza Carrasco, Sistema BI de datos de fútbol, tesis de grado, Univ. de Alicante, 2023. [En línea]. Disponible en: https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/135391[17] G. S. Garzón Mora y M. J. Pacheco López, Análisis multivariado y de regresión logística para la detección de jugadores promesas del fútbol, tesis de grado, Univ. Santo Tomás, 2021. [En línea]. Disponible en: https://repository.usta.edu.co/bitstream/handle/11634/34593/2021germangarzon.pdf?sequence=1[18] I. Errekagorri, I. Echeazarra, A. Olaizola y J. Castellano, “Evaluación del rendimiento físico y táctico y su conexión durante los partidos de fútbol femenino mediante sistemas de posicionamiento global,” Sensors, vol. 23, no. 1, p. 69, 2022. doi: 10.3390/s23010069.[19] C. Y. Martínez Mina, S. Goellner y A. M. Orozco Rodríguez, “Fútbol y mujeres: el panorama de la liga profesional femenina de fútbol de Colombia,” Rev. Int. Med. y Cienc. de la Actividad Física y del Deporte, vol. 38, no. 1, pp. 53–90, 2019. doi: 10.17533/udea.efyd.v38n1a03.[20] R. Mérida Serrano, A. Panzuela García, M. Muñoz Moya y M. E. González Alfaya, “Motivaciones y obstáculos en la práctica del fútbol femenino en Córdoba,” Retos, no. 46, pp. 301–308, 2022.[21] D. Fernández, S. Marín, J. Pinzón y N. Prieto, The Judge, tesis de grado, Univ. de La Sabana, 2019. [En línea]. Disponible en: https://intellectum.unisabana.edu.co/handle/10818/36723[22] F. De Oliveira et al., “Power and anaerobic capacity in female soccer: A comparison between different age-categories,” Apunts Sport Med., vol. 58, no. 220, p. 100421, 2023. doi: 10.1016/j.apunsm.2023.100421.[23] W. W. Royce, “Managing the Development of Large Software Systems,” in Proc. IEEE WESCON, 1970.[24] F. Muñoz Montoro y M. Rebollo Pedruelo, Desarrollo de una aplicación para Scouting de jugadores en el mundo del fútbol, trabajo de grado, Univ. Politècnica de València, 2022/2023.[25] L. Byrne, “Premier League Predictions with Deep Learning,” GitHub, dic. 2019. [En línea]. Disponible en: https://github.com/liamhbyrne/Premier-League-Predictions-with-Deep-Learning[26] J. Griffin et al., “Acceleration and high-speed running profiles of women’s international and domestic football matches,” Frontiers in Sports and Active Living, 2020. [En línea]. Disponible en: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fspor.2021.604605/full[27] M. Ramírez-Munera et al., “Anthropometric and Body Composition Changes during Pre-Season of Spanish Professional Female Soccer Players According to Playing Position,” Nutrients, vol. 16, no. 2799, 2024. doi: 10.3390/nu16162799.[28] K. J. Weaver y N. Relph, “Lower Limb Anthropometric Profiling in Professional Female Soccer Players: A Proof of Concept for Asymmetry Assessment Using Video Analysis,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 20, no. 6124, 2023. doi: 10.3390/ijerph20126124.[29] J. De Luca y P. Coad, Java Modeling in Color with UML: Feature-Driven Development (FDD). Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall, 1999.[30] D. J. Anderson, Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business. Blue Hole Press, 2010.[31] S. R. Palmer y J. M. Felsing, A Practical Guide to Feature-Driven Development. Prentice Hall, 2002.[32] I. Sommerville, Software Engineering, 10th ed. Pearson, 2015.[33] R. S. Pressman y B. Maxim, Software Engineering: A Practitioner’s Approach, 9th ed. McGraw-Hill, 2020.[34] L. Bass, P. Clements y R. Kazman, Software Architecture in Practice, 3rd ed. Addison-Wesley, 2012.[35] R. Jain, The Art of Computer Systems Performance Analysis. Wiley, 1991.[36] J. Nielsen, Usability Engineering. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann, 1994.[37] B. Shneiderman y C. Plaisant, Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction, 5th ed. Boston, MA, USA: Pearson, 2010.[38] E. M. Rogers, Diffusion of Innovations, 5th ed. New York, NY, USA: Free Press, 2003.[39] G. Gigerenzer y H. Brighton, “Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences,” Topics in Cognitive Science, vol. 1, no. 1, pp. 107–143, 2009.[40] G. Zabarte-Moreno, Utilización de técnicas de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento de jugadores de fútbol, M.S. thesis, Univ. Politécnica de Madrid, 2022. [En línea]. Disponible en: https://oa.upm.es/71425/1/TFM_GORKA_ZABARTE_MORENO.pdf[41] J. L. Chicharro, “Variaciones de rendimiento en una temporada en futbolistas,” Fisiología del Ejercicio, 11-oct-2024. [En línea]. Disponible en: https://www.fisiologiadelejercicio.com/variaciones-de-rendimiento-en-una-temporada-en-futbolistas/[42] MongoDB, “MongoDB's Performance over RDBMS,” MongoDB Developer Center, 11-mar-2025. [En línea]. Disponible en: https://www.mongodb.com/developer/products/mongodb/mongodb-performance-over-rdbms/Acceso cerradoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbhttps://www.youtube.com/watch?v=FoMxnYUkl6sspaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82000https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/f80df7d6-ac9f-4f8a-b020-a4e7818972c9/download17cc15b951e7cc6b3728a574117320f9MD53Carta de autorizacion.pdfapplication/pdf258511https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/dc292ffc-62f4-4c47-b49e-62ffd49f0863/download5776a705caf053426be5ae8bb5131f80MD57Anexo 1 acta de aprobacion.pdfapplication/pdf232782https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/c3fb4f75-081e-4529-ad0c-a46e4002807f/download1e55833a70cd9dbb28d84860b96d376eMD58ORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf7832345https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/b908f581-cb4c-4115-92d0-a6ea6cab63bf/download6665f258ff1613bd4cba93e9c39a4a3bMD54Anexo 2.pdfAnexo 2.pdfapplication/pdf22912600https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/3b1ccd67-5dc0-4bee-ab51-2e5d9b71ab4b/downloadcd2ca3d519f3db213fa76a5530428342MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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