Deck Base

Este repositorio contiene el punto de partida para la práctica Análisis de Mazos de Magic de la asignatura Aprendizaje Automático y Minería de Datos.

Instalación y uso

Para replicar el entorno de ejecución Python (con las versiones correctas de NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborne, etc.) se recomienda usar Conda 26.7.2 o superior junto al fichero de configuración proporcionado en este repositorio llamado environment.yml. Las instrucciones para crear el entorno correspondiente son estas:

conda env create -f environment.yml
conda activate aam 

Además si se utiliza Visual Studio Code se recomienda hacerlo con las extensiones mencionadas en .vscode/extensions.json.

Objetivo de la práctica

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:

1. Dominio de Mono-Red Aggro: Se sospecha que este mazo tiene una tasa de victorias (Winrate) desproporcionada.
2. 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.

Estructura del repositorio

• 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.

Restricciones técnicas

• Prohibido el uso de bibliotecas de terceros: No se permite importar numpy, pandas, scipy, matplotlib ni bibliotecas similares.
• Bibliotecas permitidas: Solo las bibliotecas estándar de Python (módulos como json, math, etc.).