Este repositorio contiene el punto de partida para la práctica Análisis de Mazos de Magic de la asignatura Aprendizaje Automático y Minería de Datos.
Para replicar el entorno de ejecución se puede usar Conda 26.7.2 y el fichero environment.yml de este repositorio:
conda env create -f environment.yml
conda activate aam
El objetivo de la práctica es realizar un análisis estadístico introductorio sobre un supuesto conjunto de datos con telemetría del juego Magic: The Gathering Arena utilizando únicamente Python (con sus estructuras de datos, bucles, condicionales y bibliotecas estándar).
El equipo de diseño del juego necesita verificar dos quejas recurrentes en la comunidad:
- Dominio de Mono-Red Aggro: Se sospecha que este mazo tiene una tasa de victorias (Winrate) desproporcionada.
- Ventaja del primer jugador (On the Play): Se sospecha que empezar jugando influye demasiado en el resultado final de la partida.
Tu trabajo como analista es procesar el archivo match_logs.json y responder a estas preguntas con datos.
match_logs.json: Fichero de datos, similar al que se podría descargar de 17Lands, con la telemetría de 150 partidas.deck-base.ipynb: Plantilla del cuaderno interactivo a completar por el alumno. Contiene la descripción de las características y las celdas donde se deberá escribir el código.
- Prohibido el uso de bibliotecas de terceros: No se permite importar
numpy,pandas,scipy,matplotlibni bibliotecas similares. - Bibliotecas permitidas: Solo las bibliotecas estándar de Python (módulos como
json,math, etc.).