Awari

5 de outubro de 2021

Worlds 2021: veja 4 funções da Análise de Dados nos eSports

FIFA, League of Legends, Free Fire, Counter Strike, Fortnite, Rainbow Six, Valorent, Call of Duty…você, provavelmente, já deve ter ouvido falar sobre algum desses jogos. Mas o que há de comum entre eles? A resposta é fácil: todos estão inseridos no universo dos eSports (ou Esportes Eletrônicos).

Os eSports são uma nova modalidade surgida há poucos anos, mas que vêm dominando o mercado de games e atraindo legiões de jovens no mundo. Na categoria, são feitas competições de games em que os jogadores atuam como atletas profissionais de esportes tradicionais e são assistidos por uma audiência presencial e/ou online, através de diversas plataformas de streaming ou TV. Hoje, inclusive, foi dia de estreia do Worlds 2021, Campeonato Mundial de League of Legends.

No Brasil, houve um crescimento de 20% em audiência da modalidade no ano passado, com 21,2 milhões de espectadores (9,1 milhão dos chamados entusiastas, que assistem a pelo menos uma partida por mês, e 12 milhões de espectadores ocasionais), de acordo com pesquisa feita pela OutField Consulting, consultoria focada nos negócios do esporte e do entretenimento.

É a terceira maior audiência no mundo, atrás apenas da China e dos Estados Unidos. Veículos especializados na cobertura esportiva convencional já consideram a categoria como destaque. O site brasileiro da ESPN, por exemplo, tem cinco seções principais – Futebol, NFL, NBA, MMA e… e-sports. O Globo Esporte também já destaca em sua lista de editorias o e-sports, junto de Fórmula 1, e o UOL tem dentro de seu canal de games o espaço para e-sports.

Quando um jogo pode ser considerado eSports?

Segundo a Confederação Brasileira de eSports (CBes), um jogo pode fazer parte da categoria quando envolve a disputa entre duas ou mais pessoas, sejam em disputas individuais ou equipe contra equipe, em partidas que podem tanto acontecer presencialmente, com os atletas em um mesmo local físico ou online.

(Competição de League of Legends/Divulgação)

#1 Análise de Dados e eSports 

Você deve estar se perguntando: mas qual a relação desses jogos eletrônicos com a Análise de Dados? Bom, à medida que a indústria de eSports se tornou a gigante que conhecemos hoje, o uso da análise de dados também se tornou cada vez mais importante nos vários campos do segmento. 

O mundo dos eSports produz quantidades massivas de dados. Isso porque, hoje, os jogos podem ser gravados, analisados e carregados em bancos de dados para referência e comparação, e, com isso, surge a necessidade de um profissional para tratá-los da melhor maneira.

#2 Análise de desempenho

E, à medida que esses profissionais são inseridos nesse universo, já percebe-se o diferencial nos processos de eSports. Por exemplo: há alguns anos, jogadores/atletas profissionais tinham que participar fisicamente de torneios para assistir seus concorrentes em ação. Hoje, no entanto, com auxílio da Análise de Dados, não faltam opções com inúmeras tecnologias disponíveis para criar estratégias e táticas, análises de partidas, gravações de jogos e regimes de treinamento.

Alguns sites como overwatchtracker.com e dotabuff.com, já utilizam a análise de dados para fornecer estatísticas sobre jogadores, equipes e partidas para o público visualizar e interpretar.

#3 Análise de Dados e Machine Learning 

Neste cenário, surgem também empresas cada vez mais especializadas em análises detalhadas e descoberta de padrões, como a Mobalytics, que utiliza Análise de Dados e Machine Learning para realizar análise de desempenho pessoal que destaca pontos fortes e fracos de jogadores para ajudá-los a impulsionar suas performances nos jogos. 

Já os streamers “solo”, que crescem a cada dia mais nas plataformas de streaming no Brasil e no mundo, utilizam ferramentas como o Google Analytics para obter insights e informações fundamentais do seu público, como dados demográficos e preferência de conteúdo.  

Leia mais: Qual a diferença entre o Analista e o Cientista de Dados? Entrevista com Maurício Bezerra, Data Analyst do Guiabolso.

Leia mais: Qual a diferença entre o Analista e o Cientista de Dados? Entrevista 

(Dreamhack – Stephanie ”Vexanie” Lindgren – Divulgação) 

Do outro lado, as plataformas que transmitem os campeonatos de eSports, como Twitch e Youtube, também utilizam a análise de dados e aprendizado de máquina para recomendar conteúdo com base em experiências de visualização anteriores e filtrar comentários inadequados em fóruns de bate-papo.

Para quem deseja a monetização de conteúdo ou captação de patrocínios, a análise de dados também tornou-se ferramenta essencial. O Twitch, por exemplo, fechou uma parceria com o MVPindex para aproveitar a análise de dados orientada por Inteligência Artificial (IA) para monetizar melhor os jogos por meio de relatórios e apresentações em tempo real.

#4 Oportunidades de trabalho em eSports

Sim! Se você ama o universo dos games e de eSports e não quer ser jogador profissional, você ainda pode fazer parte desse universo por meio da Ciência de Dados. 

Hoje, com a profissionalização do segmento, grandes equipes de eSports como da Riot Games (produtora de League of Legends)  passaram a ser formados não só pelos jogadores, mas, sim, por uma grande equipe de profissionais como psicólogos, nutricionistas, fisioterapeutas, designers, programadores, cientistas e analistas de dados, tudo isso para proporcionar o melhor desempenho aos atletas.

E não só elas: empresas especializadas em análise de desempenho dos jogadores e equipes, como Mobalytics, citada acima, também contratam profissionais da área de Data Science, como analistas e engenheiros de suporte técnico, para compor as suas equipes.

Portanto, se você é da área de Data Science e tem interesse em trabalhar nesse universo de games, há oportunidades. E para a maioria dos trabalhos, uma formação em ciência (com linguagens como SQL, Python, Java) já é o suficiente para iniciar sua jornada como Análise de Dados em eSports.

Há, também, a possibilidade de iniciar sua jornada no em Análise de Dados por meio de um curso específico na área, chamado de curso de Data Science com Garantia de Emprego, oferecido pela Awari.

Esse curso reúne as disciplinas de Análise de Dados e Data Science, além de possuir uma trilha específica para acompanhamento de carreira. Nele, você aprenderá a tratar diferentes tipos de dados para responder perguntas por meio de explorações e análises de forma prática – além de receber mentoria de profissionais experientes e suporte de carreira para se tornar um cientista de dados disputado pelas empresas.

Mas o maior diferencial desse curso é o seu modelo. Durante a jornada de aprendizado, vamos dar todo o suporte necessário para nossos alunos e garantir que consigam um emprego na área. Caso isso não aconteça, devolveremos integralmente o valor que o aluno investiu no curso. Dessa forma, a Awari se compromete 100% com o sucesso dos nossos alunos.

Quer saber mais sobre o curso com Garantia de Emprego da Awari? Leia aqui ou converse com o nosso time

Escrito por

Eduardo Valim

Com experiência como Repórter da Globo, atualmente é Redator na Awari. Apaixonado pela escrita e tecnologia, usa isso para criar conteúdos que ajudam pessoas a navegar por assuntos complexos.