Major League Soccer (MLS) - Player Stats

Este projeto realiza o web scraping de dados dos jogos da MLS. O objetivo é extrair informações como data, horário, estádio, times e resultado de partidas para posterior análise.

📋 Descrição

O script de web scraping foi desenvolvido em Python utilizando bibliotecas como BeautifulSoup e requests. A ideia principal é acessar páginas da web com informações sobre os jogos e coletar os dados automaticamente.

Os dados extraídos podem ser usados para diversas finalidades, como:

• Análises estatísticas dos times;
• Previsões de resultados;
• Geração de insights sobre a performance dos clubes ao longo da temporada.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Linguagem: Python
• Bibliotecas:
  • requests: Para realizar requisições HTTP e obter o conteúdo das páginas.
  • BeautifulSoup: Para fazer o parsing do HTML e facilitar a extração dos dados.
  • pandas: Para organizar e manipular os dados coletados.

📦 Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/eduardopfbp/MLS-PlayerStats

2. Crie um ambiente virtual e instale as dependências:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate # Linux ou MacOS
   venv\Scripts\activate # Windows
   pip install -r requirements.txt

🚀 Como Executar

1. Certifique-se de que as dependências estão instaladas.

2. Execute o script principal para coletar os dados:

   python main.py

3. Os dados extraídos serão salvos em um arquivo .csv para análises futuras.

🗂 Estrutura do Projeto

MLS-PlayerStats/

│
├── database.csv         # Database principal (.csv)
├── database_temp.csv    # Database temporário (.csv)
├── links.csv            # Database com link dos jogos (.csv)
├── analise.ipynb        # Jupyter Notebooks para análises exploratórias
├── main.py              # Script principal de web scraping
├── extrator_link.ipynb  # Extrator do link
├── transformaador.ipynb # Concatenação dos novos dados
├── ml.ipynb             # Machine Learning (em construção)
├── requirements.txt     # Arquivo de dependências do Python
└── README.md            # Documentação do projeto