NBA数据科学家是一份什么样的神仙工作？
近几年来，NBA联盟除了球员、教练之外，还出现了一批重要的幕后角色，他们敲敲键盘、动动鼠标、调几个数据，就有可能改变球队的战略，对胜利起着关键作用！
NBA球队“费城76人”的背后，就有这样一位牛人：
她，身高6尺2(约188cm)，不仅能每天参加球队教练会议，还能和NBA球星们打成一片，由于手中掌握着的信息太过重要，连76人总教练都“敬她3分”！
她！就是NBA费城76人的数据科学家：Ivana Seric
这到底是份什么样的神仙工作？
Ivana又是如何获得这个珍贵机会的？
让我们来一探究竟！
篮球+数据=dream job！
篮球和数学，是Ivana生命中最重要的两个关键词。
自7岁起接触了篮球之后，Ivana对篮球的热爱就一发不可收拾。
19岁时，她成功拿到了NJIT篮球特长生奖学金，从家乡克罗地亚千里迢迢来到新泽西念大学 — — 读数学专业。
是的，她将自己的兴趣和特长完美的结合在了一起。在大学期间，她不仅是NJIT篮球队的明星球员，同时也是一名数学尖子生。
在选择职业发展道路时，Ivana一度纠结：到底是成为一名职业篮球运动员，还是选择数学，继续学术道路？
“我总觉得，鱼与熊掌不可兼得。当面临毕业时，我心想，是时候该作出选择了。”
最终，Ivana决定攻读数学Phd，潜心研究计算流体动力学(CFD)。
在她一度以为自己的职业道路和篮球无缘时，转机出现了。3年博士生涯后，她发现，NBA居然开始招募Data Scientist。
硬核的数学专业技能和篮球运动员背景，让Ivana轻松斩获这份工作offer。Ivana顺利加入了“76人”，拥有了一份对她而言近乎完美的工作：NBA的数据科学家。
NBA数据科学家的日常？
Ivana的日常工作，就是从NBA比赛和训练收集的数据中，挖掘信息，然后结合算法，得出有效结论从而帮助团队解决问题，改善球员和球队的整体表现。
Ivana的作用并不仅仅是数据分析，她还是教练团队的固定成员，因为她能够抽丝剥茧般，将赛场上千钧一发的数据变化变成浅显易懂的话语，与篮球运动员和教练分享，帮助教练制定出更好的战术。
比如，篮球中有一个很常见的进攻技巧：挡拆 (pick and roll)。即2名球员配合进攻，其中一名球员当人墙，帮助队友甩开对方防守球员（如下图）。
根据分析结果显示，pick and roll这个动作其实很tricky，凡是采用这个动作的球员总是能获得更多机会创造二次进攻。而76人的对手中，就有一名球员屡次采用这个动作得分。
Ivana将这个信息展现给教练，教练团队继而针对这个球员设计一套更加有效的防守攻略。
在闲暇时间，Ivana也会和球员们一起打打比赛，保持肌肉记忆。曾在17场NBA赛季中得分超过17,000分的球队总经理Elton Brand对她刮目相看：
“She hoops, man. I mean, she hoops.”
年均投资300万美元的“智囊团”
不止是Ivana，其实76人球队背后，是一支由10位数据科学家、分析师、统计学家等组成的“智囊团”。他们的目的就是在海量数据中寻找规律和信息，最终帮助球队教练制定更好的战略，赢得比赛。
“76人”自2013年起开始搭建自己的分析团队，每年平均投资超过300万美元。那么，为什么要花那么多钱组建、发展这支团队？
根据76人近5年来的表现，这个投资似乎是值得的。
当然了，你也许会说，76人近两年表现回升，和Joel Embiid与Ben Simmons的加入有很大的关系。这不假，但其实这两名队员，也是通过大数据挑选出来的。
数据科学团队到底帮了“76人”多大的忙？
每次比赛前，数据科学团队都会分析超过10亿行的海量数据，并生成一份长达10页的、针对特定对手球队的“宝典”。
这份“宝典”的内容包括：
- 对手的进攻/防守倾向
- 本队的进攻/防守战术建议
- 76人最强出阵阵容的预测
- 针对某一具体球员的最佳进攻/防守队员
- ……
数据科学团队对于我们的每一次胜利，都起着关键作用。在比赛之前，他们的分析报告帮助我们了解对手的优势和弱点，还能帮我们评估每一次小战术(play calls)的有效性，哪些可以反复采用…哪些需要极力避免等等。
总教练Brett Brown：
是的，我坚信数据分析的重要性将继续增长，并对整个球队的设计以及教练团队的理念都不断产生影响。
— — “76人”总教练Brett Brown
数据都从哪儿来？
Ivana和团队所用的数据均来自NBA的官方合作数据供应商：Second Spectrum。
利用视频追踪技术，NBA赛场设置的摄像机能收集到海量的3D空间数据。相比起早期的得分、篮板、助攻等“初级数据”，如今所收集到的数据点更细化、类型也更多。
这些数据包括：
- 包括球/球员/裁判位置
- 速度与距离（计算球员场上的跑动距离以及跑动速度）
- 触球（统计球员的触球次数）
- 传球（统计一位球员的传球总数，以及通过传球帮助球队制造了多少得分机会）
- 防守影响力
- 篮板保护力
- 突破
- 接球投篮（球员在距离篮筐 3 米外接球，接到传球 2 秒以内且没有运过球的情况下出手）、
- 干拔投篮（3 米之外，运球后出手的投篮能力）
- ……
目前，几乎每一支NBA团队背后都有自己的数据科学“智囊团”。尽管不同队拿到的原数据都是一样的，但每个球队的数据团队使用的算法各不相同，对数据的筛选、处理也是不一样的。
因此，NBA团队之间对数据人才的竞争也非常激烈。因为优秀的数据科学家，知道如何更好地挖掘、利用信息，大大提高球队的胜率。
现在，NBA每年都会举办Analytics Hackthon，并为获胜团队提供丰厚的奖励。这也是NBA联盟吸纳优秀数据人才的一种方式。
（NBA Analytics Hackthon）
其实不止是篮球，如今各行各业对数据科学人才都是求贤若渴。Glassdoor数据显示，如今全美数据科学家平均年薪高达12万美元，像Ivana这样拥有domain knowledge的人才，更是超级抢手。
那么，如何才能成为一名优秀的数据科学家/分析师，在自己感兴趣的领域发光发热呢？
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