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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorSilva, Rodrigo César Pedrosapt_BR
dc.contributor.advisorWerneck, Francisco Zacaronpt_BR
dc.contributor.authorSousa, Júlia Eduarda Miranda de-
dc.date.accessioned2023-09-11T17:14:43Z-
dc.date.available2023-09-11T17:14:43Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.citationSOUSA, Júlia Eduarda Miranda de. GoldFit Soccer: desenvolvimento full stack de um sistema inteligente de identificação de talentos no futebol. 2023. 86 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5979-
dc.description.abstractA identificação de talentos no futebol compreende a tarefa de predizer quais atletas se tornarão jogadores profissionais no futuro. Estudos têm fornecido evidências empíricas sobre a relevância prognóstica das baterias de testes e do “olho do treinador” neste processo. Com o levantamento de dados dos possíveis atletas, é importante que se tenha uma ferramenta para seu monitoramento e fácil visualização. Assim, variações nos indicadores medidos podem facilmente ser identificadas e a relação entre os indicadores e o sucesso dos jovens pode ser rapidamente visualizada. O objetivo desse estudo foi o desenvolvimento full stack da versão web de um sistema inteligente de identificação de talentos no esporte. O desenvolvimento de sistemas full stack é um conceito recente, podendo ser definido como uma metodologia que aborda todas as camadas da stack de desenvolvimento e, desse modo, cria uma solução completa de acordo com os requisitos de negócio. Para o front end da aplicação foram utilizadas a linguagem JavaScript e a biblioteca React, para o desenvolvimento da interface e para o back end foram utilizados a linguagem Python e o framework Django, para o desenvolvimento do banco de dados. O sistema desenvolvido é denominado Goldfit Soccer, sendo uma ferramenta estatística online de suporte às decisões dos treinadores quanto a identificação, seleção e desenvolvimento de talentos para o futebol brasileiro, permitindo a emissão de laudos individualizados e relatórios gerenciais. Os resultados do trabalho foram positivos, consistindo na primeira versão web do Sistema Inteligente GoldFit Soccer. O trabalho apresenta diversas perspectivas de trabalhos futuros, principalmente pelo fato de o sistema não ter sido implementado em sua totalidade, de acordo com o protótipo e documentação de especificação de requisitos da ferramenta.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectIdentificação de talentos no esportept_BR
dc.subjectSistemas inteligentespt_BR
dc.subjectPotencial esportivopt_BR
dc.subjectDesenvolvimento full stackpt_BR
dc.titleGoldFit Soccer : desenvolvimento full stack de um sistema inteligente de identificação de talentos no futebol.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Rodrigo César Pedrosapt_BR
dc.contributor.refereeWerneck, Francisco Zacaronpt_BR
dc.contributor.refereeAssis, Guilherme Tavares dept_BR
dc.contributor.refereeBorges, Dilsonpt_BR
dc.description.abstractenTalent identitfication in football comprises the task of predicting which athletes will become professional players in the future. Studies have provided empirical evidence on the prognostic reliability of test batteries and the “trainer’s eye” in this process. With the lifting of data from potential athletes, it is important to have a tool for monitoring and easy viewing. Thus, variations in the measured indicators can be easily identified and the relationship between the indicators and youth success can be quickly visualized. The objective of this study was the full stack development of the web version of an intelligent system for identifying talent in sport. The full stack development of systems is a recent concept and can be defined as a methodology that addresses all layers of the stack of development and thereby creates a complete solution according to the business requirements. For the application front end, JavaScript and the React library were used, for the development of the interface and for the back end, Python and the Django framework were used, for the database development. The developed system is called Goldfit Soccer, being an online statistical tool to support the decisions of coaches regarding the identification, selection and development of talents for Brazilian football, allowing the issuance of individual and management reports. The results of the work were positive, consisting of the first version of the Intelligent System GoldFit Soccer based on the web. The work presents several perspectives of future work, mainly because the system has not been implemented in its entirety, according to the prototype and documentation of the tool’s requirements specification.pt_BR
dc.contributor.authorID18.1.4084pt_BR
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