{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/2bcabd1eb1344d5cb5fde0393808aa6b\" frameborder=\"0\" width=\"1920\" height=\"1440\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1440,"width":1920,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1440,"thumbnail_width":1920,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/2bcabd1eb1344d5cb5fde0393808aa6b-b5e4ce31997d78b7.gif","duration":769.867,"title":"Proyecto SQL de Estadísticas Futbolísticas","description":"Este Loom presenta el proyecto de SQL sobre estadísticas de fútbol, explicando el modelo de datos y el EDA generado a partir de un dataset abierto de varios años. Dani describe las tablas creadas, con granularidad por jugador y partido en Player Match Stats, y dimensiones como Player, Team, FutbolMatch y Competition, incluyendo índices, una función de eficiencia por contribuciones cada 90 minutos y dos vistas de rendimiento. En el script de datos detalla validaciones como nulos, duplicados, rangos y limpieza. Finalmente, muestra tres insights: equipos más eficientes de cara al gol, dependencia de un jugador estrella (ejemplos como Messi y Mbappé con hasta 35 por ciento) y jugadores infravalorados mediante comparaciones contra medias globales y minutos inferiores."}