
AL TURADI
8.6K posts

AL TURADI
@Turadi_7
عبدالمطلب الطريدي | لاعب سابق في نادي الاتحاد، القادسية، والاتفاق | مسؤول استقطاب أول بنادي الاتحاد | مختص في علم البيانات والإدارة الرياضية 🇸🇦
加入时间 Haziran 2018
4.4K 关注18.7K 粉丝
置顶推文

استغرق هذا الأمر سنوات طويلة لأصل لهذه النتيجة وهذا نتيجة التعلم المستمر أحاول أن أكون ملهم للشباب للتوجه لتعلم علم البيانات في كرة القدم
فالفرص الوظيفية متاحة في المستقبل
كذلك أحاول تجميع أكبر عدد ممكن من محليلين البيانات لتكوين شركة سعودية تقدم قاعدة بيانات لكرة القدم في المستقبل
الشئ المستغرب لم أشاهد شغف من شبابنا لتعلم علم البيانات بالرغم من توفر مصادر تعلم مجانية
هذا الموقع هو لعرض تحليلات كرة القدم
موقع يعرض لوحة تحكم للاعبين
يتم اختيار اسم الفريق واللاعب والحصول على dashboard للمبارة
خطوات بسيطة ويتم وضع الموقع بشكل مجاني للجمهور والمحللين والاستفادة من عرض البيانات لتحليل أداء الفريق
@veryharshtakes اكتساب خبرة تعلم من
العربية

اليوم كان يومًا مميزًا بالنسبة لي، حيث حصلت على شهادة من برنامج Soccermatics Pro المتخصص في تحليل بيانات كرة القدم. ⚽📊
كان مشروع التخرج الخاص بي عبارة عن دراسة تحليلية متقدمة للاعب Vinícius Júnior، ركزت على:
• تحليل التباين في الأداء عبر الموسم
• دراسة التحركات بالكرة وبدون كرة
• تقييم جودة اتخاذ القرار في المراوغات والتمرير والحمل
• تحليل التأثير الدفاعي والهجومي على المنظومة الجماعية
• استخدام البيانات لفهم تأثير اللاعب على المساحات والتنظيم التكتيكي
في كرة القدم الحديثة لم يعد التحليل يعتمد فقط على العين المجردة بل أصبحت البيانات والتحليل الرقمي عنصرًا أساسيًا في فهم الأداء واتخاذ القرار الفني.
رغم عملي اليومي في مجال الكشافة وتحليل الأداء ما زلت أؤمن أن التعلم والتطوير المستمر جزء أساسي من أي رحلة مهنية حقيقية.
الطريق ما زال طويلًا… لكن الشغف بالتعلم لا يتوقف.




العربية
AL TURADI 已转推

@Turadi_7 Release 1.1 is public on my GitHub
English

This one's for my analysts. Ever get tired of looking at these static maps and trying to imagine what happened? I got you covered.
ClipMaker v1.2 will have an "Analyst's Room" with interactive maps that let you watch each event as it happened within the app. Coming 🔜
jakub@cfcjakub_
English

This is a very important question.
In the past, learning Python was essential for data analysis and project execution. However, the rise of artificial intelligence has, in many ways, put Python “on ice.” Today, you can simply describe the type of data analysis you need, and AI can generate the results in any format you want.
Previously, offering data science courses was highly valuable because learning resources were limited, and programming skills created strong income opportunities. Now, things have changed significantly.
Python may still be a foundation, but in the era of AI, it has become somewhat secondary. Even if you want to build a project based purely on your Python skills, it may take a long time — while AI can complete it in a fraction of that time.
I empathize with programmers who feel this shift as a threat. However, I believe the future will increasingly revolve around computer vision and AI-driven systems.
English

I tested the in-app recording feature while running Ultralytics YOLO26n in Detect mode, achieving around 30 FPS in real time.
The performance is very stable, and integrating native video recording with YOLO-based real-time detection and tracking could represent a major breakthrough in AI-driven sports analytics.
Running live inference directly during recording would significantly simplify data collection and accelerate real-time performance analysis.
English


football AI code is finally open-source
- player detection and tracking
- team clustering
- camera calibration
I still need to work on README; don't judge me on that
code: github.com/roboflow/sports
English

I tested the in-app recording feature while running Ultralytics YOLO26n in Detect mode, achieving around 30 FPS in real time.
The performance is very stable, and integrating native video recording with YOLO-based real-time detection and tracking could represent a major breakthrough in AI-driven sports analytics.
Running live inference directly during recording would significantly simplify data collection and accelerate real-time performance analysis.
English

@skalskip92 I think I need to pay because the credits are limited To use the AI key.
English

upcoming basketball AI tutorial will be packed with strong visuals; can't wait to ship it
SkalskiP@skalskip92
this might be the coolest blogpost I ever written I dove deep into: - player detection with RF-DETR - player tracking with SAM2 - team clustering with SigLIP and K-means - number recognition with SmolVLM2 and ResNet I hope you'll like it link: blog.roboflow.com/identify-baske…
English

@skalskip92 Thank you. We are looking forward to your lessons. I hope you can create a tutorial on how to collect data through tracking players and the ball
it would be a huge and impactful project.🤝
English

@Turadi_7 why not draw voronoi like this?
SkalskiP@skalskip92
output 3: a Voronoi diagram representing the control each team has over different areas of the pitch.
English

I started completely from zero.
I followed Mickey’s lessons step by step and applied the code myself. At the beginning, I didn’t even understand how to deal with errors or what each line of code actually meant. Debugging was very hard for me.
But over time, by practicing and re-writing the code from his videos, things started to make sense. Mickey was one of the first creators to consistently share football analytics using Python in a very simple and practical way. He didn’t just explain theory he showed the code and encouraged hands-on practice.
Through that process, I developed real data analysis skills. I was able to apply them in scouting and match analysis, publish my own work, and eventually that helped me professionally.
Now with AI tools, learning is even faster. But I truly believe the foundation still comes from following structured lessons like Mickey’s and building things yourself from scratch.
English

@Turadi_7 @mckayjohns Please, can you share more on how your journey has been and how his videos have helped you?
English

I am releasing my Complete Football Analytics in Python course on YouTube free to watch!
I created the course ~ 2 years ago and there is still a ton of great value in it, especially for learning the fundamentals of Python and football analytics.
With the changes in AI coding, my processes have changed a ton since i first made this, so I figured I'd make this free to watch.
Enjoy!
youtube.com/playlist?list=…
English

@mckayjohns I wonders if you made it using the code 🧑💻😁it looks delicious another new skill you have we miss your lessons
English


**رسالة من القلب إلى جمهور الاتحاد**
في السابق كنت محظوظًا بارتداء شعار هذا الكيان العظيم كلاعب وشاركت في تحقيق بطولة الدوري وكأس الملك... واليوم بفضل الله ثم بجهود المنظومة أعيش ذات اللحظة التاريخية مجددًا ولكن من موقع مختلف داخل هذا النادي الذي منحني الكثير.
هذه اللحظات تعني لي الكثير ليس فقط لما تحققه من إنجازات بل لما تعكسه من صدق العمل وإخلاص النية.
جمهور الاتحاد العظيم أنتم تستحقون الذهب دائمًا لأنكم معدن لا يصدأ. دعمتم في كل الظروف وكنتم السند الذي لا ينكسر. هذه البطولات جاءت ثمرة لإيمانكم وصبركم ووقوفكم خلف الفريق في كل محطة.
ما تحقق اليوم هو نتيجة عمل جماعي احترافي
يرتكز على مشروع حقيقي تم بناؤه بعناية وبتدرج لا يبحث عن النتائج السريعة.بل عن الأساس المتين الذي يصنع الاستمرارية والتفوق.
المشروع الذي بدأ اليوم داخل النادي ليس مشروع موسم بل مشروع مستقبل... مشروع نؤمن به جميعًا
أطمئن جمهور الاتحاد: القادم أجمل
والعمل مستمر والإيمان بهذا المشروع يزداد يومًا بعد يوم.
سنبقى نعمل في الظل ليظهر الاتحاد في الضوء كما يليق به وكما يليق بكم.


العربية

@MarkCarey93 @TheAthleticFC The expected percentage of the result of the match indicates 1-1 with 3 Top expected results . The advantage of the ground factor and the audience were used.

English

Predictions for tonight's clash between #AFC and PSG at the Parc des Princes?
Our models have it as a very tight one, with a 1-1 draw the most likely scoreline — which would see PSG through!
What is your prediction for tonight? Comment below 👇
@TheAthleticFC

English






