Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

  cambiar a curso:   2022-23   2024-25



Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2023-24

Análisis de datos de Fórmula 1


Tecnologías Específicas

Computación
 


Descripcion y Objetivos

La Fórmula Uno, conocida por su intensidad y velocidad, es un deporte donde la ingeniería y la estrategia se entrelazan para definir el éxito en la pista. En este deporte, la habilidad de los pilotos es crucial, pero las decisiones estratégicas y el soporte técnico desempeñan un papel igualmente vital. Los equipos de F1 se apoyan en la ingeniería avanzada para optimizar cada aspecto del rendimiento del vehículo, desde la aerodinámica hasta la eficiencia del combustible.

En el corazón de la estrategia de F1, los ingenieros y analistas de datos trabajan incansablemente, generando y examinando una vasta cantidad de datos. Estos incluyen tiempos de vuelta detallados, análisis de velocidad en diferentes tramos del circuito, condiciones y desgaste de los neumáticos, además de patrones de conducción de los pilotos. Esta información es crucial para tomar decisiones informadas sobre estrategias de carrera, como el momento óptimo para las paradas en boxes y la selección de neumáticos.

En la era digital actual, gran parte de estos datos se hacen accesibles a través de varias fuentes en internet, ofreciendo una oportunidad única para el análisis profundo. El objetivo de este trabajo de fin de grado no es solo recopilar estos datos, sino analizarlos meticulosamente para desentrañar los factores que más influyen en la elaboración de estrategias ganadoras. Este análisis incluirá la evaluación de cómo diferentes condiciones de carrera, como el clima y la configuración del circuito, afectan el rendimiento y las decisiones estratégicas.

A través de este trabajo, el alumno tendrá la oportunidad de explorar la intersección entre la ingeniería, la estrategia y el deporte, aplicando técnicas de análisis de datos para proporcionar insights que puedan tener aplicaciones prácticas dentro del mundo de la Fórmula Uno. Este enfoque no solo ayudará a comprender mejor los elementos que contribuyen al éxito en este deporte de alta competencia, sino que también equipará al estudiante con habilidades valiosas en el análisis de datos y toma de decisiones basadas en evidencia.

 


Metodología y Competencias

Este trabajo consiste en varias etapas diferenciadas:

  1. Búsqueda de fuentes de información y descarga de datos
  2. Exploración de datos y definición de objetivos concretos
  3. Analítica de de carreras. Comparación de pilotos
  4. Visualización
  5. Simulación de estrategias

Por otra parte, el proyecto trabaja las siguientes competencias de la intensificación de computación:

  • [CM3] Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
  • [CM5] Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas medianteun sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
  • [CM6] Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.
  • [CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
 


Medios a utilizar

Un PC, el lenguaje de programación python y el stack de librerías para analítica de datos, visualización y machine learning.
 

 


Bibliografía

 

  • Manuales del lenguaje Python: https://docs.python.org/3/tutorial/
  • Manual de la librería Pandas: https://pandas.pydata.org/
  • Manual de la librería Seaborn: https://seaborn.pydata.org/
  • Manual de la librería Numpy: https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials_index.html
  • Manual de librería scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
  • Manual de la librería Tensorflow: https://www.tensorflow.org/?hl=es-419
  • https://openf1.org/
  • https://ergast.com/mrd/
  • https://theoehrly.github.io/Fast-F1-Pre-Release-Documentation/index.html#
 


Tutor


OSSA JIMENEZ, LUIS DE LA
 

Alumno


GARCÍA LÓPEZ, JOSÉ VICENTE
 

 

Sindicación  Sindicación  Sindicación  Sindicación

Curso: 2023-24
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