Почему самая дорогая звезда НБА — не гений, а призрак в данных? Анализ с улиц Бруклина раскрывает, как ИИ и контракты переписывают суть баскетбола — это не статистика, а表演 силы.

Как чёрный аналитик из южного Чикаго я видел, как вероятности драфта — 46% и 69% — это не цифры, а истории выживания. Python и TensorFlow раскрывают системные предвзятости, скрытые за выбором игроков.

Как аналитик по баскетболу из чикагских улиц, я разобрался в цифрах игрока за $27 млн. Его метрики — среди худших в лиге. Это ошибка оценки или система? Узнаем, почему данные важны для молодых спортсменов и справедливой оценки талантов.

Почему Пуэр не бросил открытую трёхочковую в решающий момент? Анализ с данными, психологией и ИИ. Разбираем, когда логика и эмоции сталкиваются на паркете — и кто прав: игрок или алгоритм?