Win Daily Sports के लिए, मैंने एक ऑटोमेटेड पाइपलाइन के ऊपर स्पोर्ट्स-बेटिंग प्रोजेक्शन मॉडल बनाए जो बड़ी मात्रा में स्पोर्ट्स डेटा को खींचती, प्रोसेस करती, और उसका विश्लेषण करती है।
मैंने क्या बनाया
- ETL पाइपलाइन: विभिन्न साइटों और API से रियल-टाइम और ऐतिहासिक स्पोर्ट्स डेटा खींचने के लिए स्क्रैपिंग स्क्रिप्ट लिखीं।
- प्रोजेक्शन मॉडल: वे मॉडल बनाए जो खिलाड़ी और टीम के आंकड़ों का विश्लेषण करके ऊंचे मूल्य वाले बेटिंग अवसर उजागर करते हैं।
- ऑटोमेशन: एक्सट्रैक्शन से लेकर मॉडल रन तक पूरे फ्लो को ऑटोमेट किया, ताकि डेटा कम मैनुअल काम के साथ ताज़ा बना रहे।
- Google Sheets डिलीवरी: एनालिस्ट के साथ काम करके समझा कि वे असल में कैसे काम करते हैं, फिर मॉडल के आउटपुट को API और Apps Script के ज़रिये Google Sheets में जोड़ा — उन्हें एक नया टूल सिखाने के बजाय उसी टूल में मिलते हुए जिसमें वे पहले से रहते थे।
यह क्यों मायने रखता था
डेटा जमा करना और मॉडलिंग ऑटोमेट करने से एनालिस्ट को इनसाइट तक पहुंचने में लगने वाला समय घटा, और प्रोजेक्शन ने टीम को अपनी भविष्यवाणियों के लिए एक ज़्यादा एकसमान, डेटा-समर्थित आधार दिया।