Футболисты Дмитрий Сычёв, Алан Гатагов и Дмитрий Агапцев снялись в драме «Тренер» Данилы Козловского
19 апреля 2018 года в кинотеатрах Беларуси состоится премьера российской спортивной драмы «Тренер» Данилы Козловского. В фильме снялись профессиональные футболисты, в том числе Алан Гатагов («Левадия»), Дмитрий Сычёв («Казанка») и Дмитрий Агапцев («Торпедо»).
Фильм снят в преддверии чемпионата мира по футболу в России. Одним из консультантов создателей «Тренера» стал Леонид Слуцкий – главный тренер сборной России по футболу.
Роль главного героя исполнил режиссер киноленты Данила Козловский. Нападающий российской сборной по футболу Юрий Столешников не забивает пенальти в решающем матче. Команда терпит поражение. Теперь он изгой в своей среде. На два года его отстраняют от футбола. Казалось, все достижения не имели смысла. Но выход есть всегда. Он уезжает в маленький город, где его ждет «Метеор» – новая команда, новые достижения.
На роли в картине пробовались порядка трёх тысяч профессиональных футболистов, из которых создатели проекта отобрали около 200 человек. Среди них – Алан Гатагов и Дмитрий Агапцев.
27-летний уроженец Владикавказа Алан Гатагов в 2016 году стал серебряным призером чемпионата Эстонии по футболу в составе таллиннской «Левадии».
В интервью изданию «Спорт-Экспресс» универсальный полузащитник Гатагов поделился: «Сейчас я без клуба. Пока хороших вариантов нет. Вот в кино снялся – «Тренер», фильм Данилы Козловского. Премьера будет в апреле. Сыграл футболиста команды. На какой позиции действую в кино? В атаке».
футболист Алан ГатаговВ «Тренере» снялся и
Дмитрий Агапцев, подписавший контракт с владимирским «Торпедо». Дмитрий рассказывает, что для фильма приходилось работать по 12 часов подряд в ночное время, и часто без перерыва. Но после съемок Данила выразил благодарность всей команде. Дмитрий отметил, что актер и режиссер фильма поразил его своей энергией и жаждой работы.
Одну из ролей в фильме исполнил футболист Дмитрий Сычев, нападающий клуба первенства ПФЛ «Казанка». Дмитрий отметил: «Мой персонаж неоднозначный, сначала он участвует в не очень хороших ситуациях, но потом все переплетения меняются. Этот фильм подарит надежду и веру в чудо».
Футболист Дмитрий СычёвНа съемках «Тренера» было задействовано шесть футбольных стадионов, а тренировочную базу ФК «Метеор» снимали на Центральном стадионе Новороссийска.
Фильм «Тренер» будет показан в кинотеатрах Минска и других городов Беларуси.
Читайте также:
2 Метки: 2018, Данила Козловский, драма, Россия, спорт, Тренер, футболВышел первый официальный трейлер фильма «Тренер» (2018) Данилы Козловского
Ибрагимович, Неймар, Комбаров и Кержаков.

Какие только титулы и звания не покорялись Златану Ибрагимовичу: чемпиона Италии, Испании и Франции; лучшего футболиста года в Швеции, Франции и Италии; и даже бога, но это по заявлениям самого игрока.
Теперь Ибра решил взойти на голливудский олимп. Нападающий «Милана» снимется в новой части известной франшизы «Астерикс и Обеликс». 39-летний игрок исполнит роль персонажа по имени Антивирус. Премьера фильма запланирована на 2022-й год.Швед, конечно, не единственный футболист, который снимался в кино.
Когда-то Джон Карью пересекался с Ибрагимовичем в матче сборных Норвегии и Швеции. Бывший нападающий «Валенсии» и «Астон Виллы» обвинил шведа в излишнем позерстве на поле. На что получил жесткий ответ от Ибры.
— То, что Карью умеет делать с мячом, я проделываю с апельсином.
Может это и так, но вряд ли норвежского нападающего сильно
задели эти слова. После окончания карьеры он решил попробовать себя в кино. Дебютной главной ролью стал гангстер в фильме «Главари». «Ценичный и брутальный», —
признавался Карью.
Также на его счету роли в «Джонатан Форт», «На своем поле» и «Малефисента: Владычица тьмы».
— Слышал речь Кантона и всегда им восхищался. Но он должен знать, что я и не собирался быть королём Манчестера. Я стану богом Манчестера!, — Ибрагимович о Кантона.
Еще один бывший футболист, который получил в свой адрес колкость от Ибры и попробовал себя в кинематографе. На счету Кантона около двух десятков картин. Самые известные из которых — «В поисках Эрика», где он сыграл сам себя, «Елизавета» — историческая драма с Кейт Бланшетт, вестерн «Спасение».
Зинедин Зидан
— Зидан был с другой планеты. Он выходил на поле и все остальные 10 игроков начинали лучше играть. Все было настолько просто, — Ибрагимович о Зидане.
![]()
Может быть, позвав Зидана, создатели фильма «Астерикс на Олимпийских играх» решили, что благодаря ему будут лучше играть не только футболисты, но и актеры. Однако прорыва не случилось — фильм провалился в прокате. Зато мы увидели «Зизу» в ярком образе.
Зидан также появлялся в фильме «Гол 2» с другими игроками «Реала» и «Арсенала».
— Завершение карьеры Бекхэма — огромная потеря для футбола, — Ибрагимович о Бэкхэме.
Но отчасти приобретение для кинематографа. Дэвид Бэкхэм появлялся в камео в громких блокбастерах — «Агенты А.Н.К.Л.», где исполнил забавную роль русского и «Мече короля Артура».
Помимо этого, он сыграл в трех частях франшизы «Гол». А вот для фильма «Играй, как Бэкхэм» с Кирой Найтли, он не смог сопоставить свой график со съемками картины, которые прошли без Бэкхэма.
— Неймару мои советы не нужны.
Он и без них может распространять свою магию, а остальные пойдут за ним, — Ибрагимович о Неймаре.
Бразилец успевает распространять магию не только на футбольном поле, но и за ее пределами. Нападающий «ПСЖ» исполнил уже две роли в известных проектах.
Сначала он появился в фильме «Три икса: Мировое господство», где сыграл футболиста, которого вербует персонаж Самуэля Л. Джексона для спасения мира. Позже Неймара можно было наблюдать в популярном испанском сериале «Бумажный дом».
Любой подобный список не может обойтись без него. Винни Джонса можно по праву считать самым популярным актером из бывших футболистов. Невероятная харизма позволила англичанину исполнить много запоминающихся ролей.
Перечислять все работы Джонса бессмысленно, но его персонажи из «Костолома», «Карты, деньги, два ствола» и «Большого куша» всплывают в голове моментально, стоит только упомянуть имя актера.
Но не только
за рубежом игроки пробуют себя в кинематографе. В России также хватает
футболистов-актеров.
Дмитрий Сычев
Сычева можно считать первопроходцем из наших футболистов в телевизионных проектах. Еще в середине 00-х он появлялся в «Нашей Раше», а также в комедии «Самый лучший фильм».
Недавно бывший игрок «Локомотива» исполнил роль в картине Данилы Козловского «Тренер», где сыграл нападающего клуба «Метеор». Помимо Сычева, в фильме появлялись футболисты Алан Гатагов и Дмитрий Агапцев.Александр Кержаков
Бывший партнер Сычева по сборной России Александр Кержаков также попробовал себя в кино.
Нынешний тренер «Томи» появился в картине «Выкрутасы», которая вышла в 2010-м году. А его коллегой по фильму была известная голливудская актриса Милла Йовович. Кержаков сыграл знаменитого футболиста, берущего под свою опеку мальчишек из дворовой футбольной команды.
Владислав Радимов
Снялся в кино еще один бывший
футболист «Зенита» Владислав Радимов. Он появился в американском фильме «До скорой встречи», где сыграл самого себя.
Но это не первый опыт Радимова на экране. Ранее Радимов мелькал в телесериале «Папины дочки».
Дмитрий Комбаров
Бывший футболист «Спартака» давно признавался, что ему нравятся фильмы про войну, и ему представился шанс сыграть в одном из них.
Комбаров исполнил роль советского милиционера в сериале «Перевод с немецкого», который вышел в 2020-м.
Попинали мячик и посмотрели фильм
Вчера во всех кинотеатрах страны стартовал показ фильма «Тренер», посвящённый одному из самых популярных видов спорта – футболу. Во Владимире местный футбольный клуб «Торпедо» полным составом пришёл на премьеру. Тем более что эпизодическую роль в отечественном кино сыграл один из игроков клуба — Дмитрий Агапцев.
Перед матчем футболисты владимирского «Торпедо» провели автограф-сессию и мастер-класс для детишек, которые очень рады были увидеть своих кумиров воочию. Детям предложили придумать кричалку про футбольный клуб. Подарком за самую лучшую из них стали мячики с автографами футболистов и билеты на фильм «Тренер».
Кроме детей с родителями пообщаться с игроками «Торпедо» пришли и самые преданные фанаты. Среди них красовались Валерий Пузанов — самый бедный депутат горсовета, и Мария Жучкина, которая не пропустила ни одного домашнего матча владимирского «Торпедо». У преданной фанатки есть огромная коллекция фотографий футболистов нашего клуба. Такое неформальное общение с командой она тоже пропустить не смогла.
За полчаса до фильма — неофициальная пресс-конференция игроков «Торпедо». Конечно, каждый второй зритель спрашивал именно Агапцева, каково это быть актёром и собирается ли тот продолжить съёмки в кино. Тот ответил, что сниматься намного сложнее, чем играть в футбол. Также у футболистов поинтересовались, а есть ли шансы у сборной страны победить на домашнем чемпионате. «Если мы с вами будем активно болеть за наших футболистов и поддерживать их, то, конечно, есть»

Сам же фильм футболистам «Торпедо» понравился, а в эпизодах, когда на экранах мелькал Дмитрий Агапцев, весь зал дружно аплодировал. Отметим, что картина вышла в преддверии чемпионата мира по футболу, который принимает наша страна, а Владимир стал культурной столицей мирового первенства.
«Торпедо» вырвало победу у «Коломны», «Муром» проиграл «Велесу»
Состоялись матчи 20-го тура Первенства России в группе «Запад» ПФЛ
«Красно-чёрные» в пятницу, 20-го апреля, принимали столичный «Велес», а «чёрно-белые» в субботу играли в подмосковной Коломне.
Команда из города на Оке проиграла со счётом 1:2.
На 17-й минуте точным ударом 11-метрового счёт открыл Михаил Могулкин, на 78-й преимущество увеличил Джамал Дибиргаджиев, а минутой позднее автогол на свой счёт записал Валерий Лихобабенко.
Тренер «Мурома», Сергей Бойко на послематчевой пресс-конференции заявил, что готов в любой момент написать заявление об отставке.
Дело в том, что это поражение стало для команды 3-м в весенней части первенства и 5-м с последнего осеннего тура.
К следующей игре, которую «Муром» проведет в гостях со «Знаменем Труда» в Орехво-Зуево, у команды ровно 11 игроков, которые могут выйти на поле. В игре с «Велесом» два игрока получили по 2 жёлтых карточки и были удалены с поля, часть игроков имела по одному «горчичнику» до пятничного матча и, получив второй в игре с «Велесом», так же пропустит игру.
видео пресс-службы ФК «Муром»
Владимирское «Торпедо», так же начавшее весеннюю часть Первенства с двух поражений, реабилитировалось.
В Коломне подопечные Александра Акимова смогли обыграть местный одноимённый футбольный клуб — 2:1.
Правда, забив гол первыми, «чёрно-белые» едва не упустили спортивную птицу счастья.
На 6-й минуте ворота «Коломны» «распечатал» Дмитрий Агапцев, на 45-й счёт сравнял Владимир Харатян.
Во втором тайме, на 53-й минуте, победную точку в матче поставил Игорь Родионов.
От Александра Акимова владимирские футболисты, похоже, получили нагоняй. Непечатные слова, сказанные тренером в адрес подопечных, на пресс-конференции он повторят не стал, но и без этого было понятно, что работой игроков он крайне недоволен.
видео пресс-службы ФК «Торпедо»
После 21-го тура «Торпедо» занимает 7-ю строчку турнирной таблицы. В копилке команды 31 очко. «Муром» с 27 очками на 9-м месте.
Итоги других игр 20-го тура и турнирная таблица:
«Муром» Муром — «Велес» Москва — 1:2, «Чертаново» Москва — «Луки-Энергия» Великие Луки — 0:0, «ЦРФСО» Смоленск — «Долгопрудный» Долгопрудный — 0:3, «Псков-747» Псков — «Знамя Труда» Орехово-Зуево — 4:0, «Динамо-2″ Санкт-Петербург» — «Спартак» Кострома — 1:0, «Текстильщик» Иваново — «Локомотив-Казанка» Москва — 0:1.
В 21-м туре «чёрно-белые» дома примут лидера турнира — московское «Чертаново». Игра во Владимире назначена на 18:00 пятницы, 27-го апреля.
«Муром» в Орехово-Зуево сыграет в субботу, 28-го апреля.
Александр Степанов
ПФК «Сокол» Саратов | Гостевая
Гостевая
правила регистрация
Очко это нужно как воздух. Но и оно не спасает, у Анжи надо очки брать!
Махачкале точно проиграют. Тем выход в вышку нужен, уже все проплачено.
Очко это нужно как воздух. Но и оно не спасает! У Анжи надо очки брать!!!
Корян Мухомр написал 12.04.2015 05:12
бляха муха, в Яросе на стадионе болельщиков ноль целых, х..й десятых, зачем им вообще футбол? Наших выездников больше, чем кузьмы со всего ярославля,
Им хоккей интересней.
Странное ощущение после матча!!!Но футбол лучше намного чем в Саратове с Сибирью!!!Все на стадион-будем гнать команду вперед!!!!
Сегодня еще балтика со ска энергией вничью сгоняют и до зоны вылета 1 очко.
Глоры-обсиратели сразу как понавылезали, ожидаемо в принципе. Думайте что хотите, но результат для Сокола закономерный — команда строилась фактически с нуля после ВД. Вон, у того же Шинника ОДНИМ составом уже почти два сезона, и шестое место. Все. Нормально.
Есть еще порох в пороховницах, и бля, ягоды в ягодицах….
Даешь сокол — искра ! Посмотрим дерби через 2 года.осталось чуть чуть. А на что скажите надежда то была? Вы что господа-товарищи все такие расстроенные? То что говорил чугайнов-зацепиться за 10-ку, так это были его мечты. Он и не обещал ничего, если помните. Такчто не место соколу в фнл. Еще надо тренироваться. И чтоб былоза что играть, а не только за рубли.
Корян Мухомр написал 12.04.2015 05:49
Классный футбол, ребята, не зазорно за клуП
Зазорно-то не зазорно,но вот очков мало(((
Зачем костыля -то выпускать???
Классный футбол, ребята, не зазорно за клуП
отлегло слегка. ..
БЛЯЯЯЯЯЯ УРААААААА
Ну сколько можно прое….ть!???
как это все зае………………………..!!!!!!!
как утоплиникам нам везет. ну просто пипец
А вот он, и господин ПИЗД..Ц
«Сокол» убедительно переиграл в Дзержинске местный «Химик»
Фото химик-дзержинск.
Победа позволила саратовскому клубу занять третье место в чемпионате ФНЛ.
Вчера, 3 августа, ФК «Сокол» сыграл очередной матч в рамках чемпионата Футбольной национальной лиги. В Дзержинске саратовцев принимал местный «Химик».
Матч обе команды начали резко, не давая сопернику свободного пространства и постоянно прессингуя.
На 23-й минуте Дмитрий Агапцев вышел один на один с голкипером «Химика», но забить не сумел. Еще через десять минут гостям все же удалось открыть счет. Александр Дегтярев отдал точную передачу своему тезке Александру Коротаеву, и тот забил свой первый гол за «Сокол». Прошло пять минут, и эта пара игроков снова отличилась: молодой форвард заработал пенальти, а Дегтярев успешно исполнил удар с 11-метровой отметки.
После двух пропущенных голов хозяева поля бросились отыгрываться, но до конца тайма счет на табло не изменился.
Вторая половина матча также началась с атак «Химика», причем в перерыве тренер дзержинского клуба Евгений Харлачев провел сразу все три возможные замены. Тренер «Сокола» Игорь Чугайнов выпустил на поле Евгения Павлова вместо Дмитрия Агапцева, а через несколько минут после начала второго тайма заменил Алексея Васильева на Артема Сапожкова.
Активность хозяев поля принесла результат: на 55-й минуте после удара Ильи Кузьмичева мяч рикошетит от игрока и влетает в ворота «Сокола». Забитый гол только придал уверенности «Химику», и команда все больше проводит в атаках. Игорь Чугайнов решил перевести команду на оборонительную тактику, заменив Коротаева на защитника Никиту Суркова. Футболисты «Сокола» сосредоточились на контратаках и несколько раз создали опасные моменты у ворот «Химика», дзержинцы также провели ряд опасных атак. Как оказалось, стратегия на матч, выбранная Чугайновым, была правильной. После очередной контратаки «Сокола» хозяева выбивают мяч в аут, и на 85-й минуте после вбрасывания Александр Дегтярев отличным ударом оформляет дубль и окончательный счет в матче — 1:3 в пользу «Сокола».
Гостевая победа позволила саратовской команде подняться на третью строчку в турнирной таблице, сравнявшись по набранным очкам с идущим вторым махачкалинским «Анжи». Первое место с 11 очками занимает «Газовик» из Оренбурга. Следующий матч «Сокол» проведет 10 августа в Южно-Сахалинске против «Сахалина».
Последние публикации на сайте » Страница 398 » rotor-volgograd.ru Единый фан портал Волгограда
Бывший нападающий «Ротора» не мечтает о карьере тренера профессионального клуба.Он остался в футболе, но работает с самыми маленькими, будущими футболистами.– Да, работаю в СДЮСШОР «Зенит». Воспитываю ребятишек 2005 и 2006 годов рождения. И доволен. Очень нравится возиться в детьми. Как говорит молодежь – «прикольно». Иногда, конечно. И нервы трепят, поскольку маленькие еще, частенько не слушаются, но иногда такие финты выкидывают, что за живот хватаешься. Главное, чтобы было куда их тренировать. Чтобы была главная команда, на которую все должны работать, а команда должна делать ставку на своих воспитанников.
– Основная масса тренеров мечтают тренировать профессиональные команды, а вы – нет.
– Вот так, да. Мне с детьми проще найти общий язык. И душа к этому больше лежит. Все равно весь профессиональный футбол держится на том, что в детей вложено в самом начале. Все начинается именно здесь, и во дворах. Сколько известных футболистов начинало с трущоб? Наша задача дать ребятам возможность играть и учиться футболу в более комфортных условиях. А самых способных, талантливых увлечь игрой, чтобы они футбол уже не бросили никогда.
Сергей Сергеев, Виктор Грачев, Сергей Кузнецов
– Какая стратегически задача стоит перед вами?
– Я три года веду детишек. Задача – обучить правильно выполнять основные действия, присущие игрокам. Потом передаю ребят уже другому тренеру, который поведет учебно-тренировочный процесс. Тут уже, кроме всего прочего, нормативы, тактика и другое. В нашем же возрасте даже чемпионаты не проводятся, поскольку в них смысла нет. Для игровой практики хватает товарищеских матчей и различных турнирчиков.
– А в этом возрасте уже понятно, кто в будущем вратарь, кто нападающий?
– Нет. Это все позже. Тут вообще по некоторым детям непонятно, будет ли он вообще футболом заниматься. Еще и родители «грузят» детей обилием секций, кружков. Кто-то параллельно занимается шахматами, кто-то плаванием, кто-то танцами. Мальчишка приходит ко мне на тренировку с другого занятия и первые минуты вообще не понимает где он, крутит головой, ничего не слышит. Потом когда уже мозг включится, начинает что-то делать. Это плохо. Родителям надо понять, что посещение нескольких секций в итоге оставит только негатив и переутомленность. Или бывают случаи, когда ходит паренек полгода, а потом пропадает. Еще через полгода снова появляется. Родители просят взять обратно, но не понимают, что время потеряно. Вся группа за шесть месяцев ушла в развитии вперед и занимается уже другим циклом упражнений, а нагонять очень сложно. Да и тренерам приходится много работать уже индивидуально в ущерб всем остальным.
– Ну а главное – интерес у родителей и детей к футболу есть? Детей к вам ведут?
– Да. Очень много приходит.
– Сейчас идет чемпионат мира. Заставляете своих ребят смотреть игры?
– Рекомендую. Советую папам, если они смотрят вечерние игры, чтобы смотрели вместе с детьми. Заставить и проверить не могу, а вот рекомендации делаю. Чтобы у детей даже на уровне зрительной памяти, на уровне подсознания откладывалось в голове то, что делают лучшие игроки мира.
Сергей Сергеев
– На «Зените» появилась женская футбольная команда. Как вы к этому относитесь?
– Положительно. Вообще, чем больше команд – тем лучше. В свете того, что женский футбол входит в программу Олимпийских игр, то это хорошо вдвойне. А что, возьмет Волгоград и воспитает будущую чемпионку Игр или мира. Разве невозможно? Думаю, возможно. Другое дело, что команде так или иначе потребуется материальная база, определенное финансирование. Если это будет развиваться вместе с командой – будет просто замечательно.
– Игры уже смотрели?
– Да, конечно. Безусловно, мужской футбол и «девчачий» совершенно разные вещи. И относиться к этому нужно не так, как к матчам чемпионата мира, к примеру. Но своя изюминка тут есть. А отрезками, так и вовсе видишь умение девчонок не только техническое, но и тактическое. Повторюсь, мне нравится.
– Свою карьеру игрока вспоминаете? Все ли было так как хотели?
– Бывает, и вспоминаю. Почему нет? Это же жизнь моя. О чем-то жалеть – не жалею совершенно. Конечно, если пленку отмотать назад, скорее всего, какие-то свои решения поменял бы. Но так, не считаю, что мне следует о чем-то жалеть.
– Как получилось, что вы, уральский житель, навсегда осели в Волгограде?
– Интерес ко мне из Волгограда был еще в 1985 году, когда я в составе сборной РСФСР участвовал в Спартакиаде народов СССР, которая проходила на Украине. В той команде также были Олег Стогов, Валерий Клейменов, Валерий Шмаров, Юра Матвеев. Команда была хорошая. Но как-то все стихло. Вернулся домой в Нижний Тагил, там же служил в армии в спортроте и играл за местный «Уралец».
В начале 1988 года в составе сборной клубов Первой лиги, которая была сформирована на базе ярославского «Шинника» я поехал в Тайланд на турнир. Ездили и из «Ротора» Александр Никитин, тот же Клейменов. И вот когда возвращались, в Москве в аэропорту меня и Стогова встретили Виктор Евгеньевич Прокопенко и Владимир Дмитриевич Горюнов. Сели, поговорили и поехали в Волгоград. Хотя у меня было приглашение на просмотр в московский «Спартак», но я понимал, что пока там Родионов и другие, в лучшем случае буду играть в дубле. В «Роторе» меня видели в основном составе, что и стало главным фактором перехода. Сюда же потом приехал мой отец, посмотрел и окончательно переехал. Ему и город понравился и климат, и то что Волга рядом. Так мы все и вжились в этот город-герой. Но еще очень важный момент, что я стал волгоградцем – коллектив в «Роторе». Основной костяк – местные парни, включая ветеранов. Но приняли нас как своих. Не было вообще никаких «групп по интересам». Наверное, это и был «роторский дух», поскольку и победы, и неудачи переживали все вместе. Та команда – лучшая в моей жизни. Ну и здесь мы женились, получили квартиры. Уехать из Волгограда даже мысли не было.
Сергей Сергеев Ротор
– Сейчас ходите на игры?
– Если честно, то нет. Редко бывает, когда в гости приезжает команда, в которой работают друзья и бывшие партнеры. Тогда иду, чисто пообщаться. Специально же на игры ноги не несут – смотреть на то, как отбывают номер ребята, приехавшие просто срубить денег, совершенно не хочется. Вот вам показатель: стало команде трудно – почти все до одного разбежались. Не нужен им был ни «Ротор», ни город, ни болельщики. Поехали дальше зарабатывать.
– Ну а чемпионат мира смотрите?
– Да. Не все, конечно, но в большинстве случаев смотрю.
– Что скажете по самой больной теме – судейство на ЧМ?
– Уровень слабее, чем на чемпионатах Европы по той простой причине, что привлечено много азиатов, африканцев. А их квалификация гораздо хуже. Вот от этого и идет. Ну и тема видеопросмотра спорных моментов тоже, наверное, должна развиваться, поскольку справедливость важнее всего остального.
– Прогнозировать дело неблагодарное, тогда давайте угадаем, кто станет чемпионом мира?
– В Бразилию я не верю, поэтому скажу – Аргентина.
– А болеете за кого?
– За Голландию еще со времен Круиффа и симпатизирую аргентинцам с их «демоном» Месси.
Сергей Хохлов
Информационное агентство Спорт-34
|
ToLl-Free Service | 1234 000 |
Сокол Саратов — Футбольный менеджер по 2015 год
Сокол Саратов — команда в Football Manager 2015. Сокол играет в Первом российском дивизионе в России на FM 15. Сокол Саратов — играбельная команда на FM2015.
Сокол Саратов Newgen Рейтинг
Ниже среднего
Newgens — это новые игроки, которых генерирует игра, и которые присоединяются к клубу в День набора молодежи. Ньюгены производства «Сокол Саратов» будут ниже среднего
Сокол Саратов Трансферы
Ищете игроков для покупки для Сокол Саратов в Football Manager 2015?
- Имя
- Сокол Саратов
- Нация
- Россия
- Подразделение
- Первый дивизион России
- Средний возраст
- Весы
- 2 миллиарда фунтов стерлингов
- Бюджет заработной платы
- Учебные заведения
- Хорошо
- Молодежные учреждения
- Ниже среднего
- Молодежная академия
- Средний
- Вербовка молодежи
- Ограниченный
- Вместимость стадиона
- 25 000
- Средняя посещаемость
- 5 100
- Способность
- 56%
- Потенциал
- 59%
Все игроки Sokol Saratov в Football Manager 2015
Игроки, взятые в аренду у «Сокола Саратова» в Football Manager 2015
Сокол Саратов Персонал в Football Manager 2015
От футбольных новичков до чемпионов НФЛ (данные) | Интервью победителя с зоопарком | от команды Kaggle | Блог Kaggle
В нашем первом интервью с победителями 2020 года мы хотели бы поздравить The Zoo с их первой победой в конкурсе NFL Big Data Bowl ! Пожалуйста, наслаждайтесь совместными вопросами и ответами от лучших участников и товарищей по команде, Дмитрия и Филиппа.
Есть дополнительные вопросы к ним? Оставьте комментарий ниже.
Мы оба Зоопарк! Дмитрий Гордеев (dott)👋 и Филипп Сингер (Psi)👋
Мы начали вместе соревноваться на Kaggle около года назад. Тогда мы только начали работать в одной компании в Австрии в качестве специалистов по данным. Мы познакомились друг с другом вне работы и поняли, что у нас одинаковое желание получить больше практики в реальных задачах машинного обучения. Мы начали проводить хакатон в пятницу днем и однажды решили попробовать соревнование Kaggle, просто чтобы посмотреть, как оно пойдет.У нас обоих был небольшой опыт Kaggle, поэтому мы вошли в него без каких-либо ожиданий, кроме желания узнать что-то новое.
Поскольку мы решали текстовые задачи на работе, казалось очевидным начать с конкурса НЛП (неискренние вопросы Quora). Мы придумали название команды и пошли на это. То, что начиналось как еженедельный хакатон, закончилось двумя месяцами напряженной работы, завершившейся удивительной и захватывающей победой. С тех пор было сложно остановиться — как только заканчивалось одно соревнование, мы прыгали на следующее.Будучи в первую очередь заинтересованы в обучении, мы старались выбирать разные типы задач и объединяться с новыми людьми.
На работе мы установили несколько виртуальных машин для разных целей и, чтобы не запоминать все IP-адреса, стали называть их звериными именами. Таким образом, вы можете услышать в нашей комнате такие вещи, как «слон стал слишком большим» или «сокол сейчас такой быстрый», что имеет смысл для нас, но для постороннего это звучит так, как будто мы немного сошли с ума и теперь верим, что мы работа в зоопарке.Картины животных, висящие на стенах с IP-адресами, не делают ситуацию лучше. Так появилось название «Зоопарк», и, поскольку оно с самого начала было для нас талисманом, мы его придерживались.
После успешного участия в следующих соревнованиях мы увидели всплывающее окно NFL Big Data Bowl. Мы довольно быстро были заинтригованы им и решили участвовать в нем с самого начала. Хотя мы оба интересуемся различными видами спорта, в первую очередь футболом, мы практически ничего не знали об американском футболе и НФЛ.Но незнание подробностей о домене не останавливало нас раньше, поэтому, к счастью, это не стало для нас препятствием, так как оказалось, что это стало, вероятно, лучшим и самым приятным соревнованием, в котором мы когда-либо участвовали. Теперь мы даже знаем некоторые правила. , возможно, больше, чем большинство людей в Европе.
Большинство наших достижений на Kaggle — это результат совместной работы за последний год. Мы особенно гордимся ими, так как соревнования, в которых мы участвовали, были из самых разных областей, включая НЛП, табличные данные, сигнальные данные, компьютерное зрение, временные ряды.Теперь к списку можно добавить спортивную аналитику, но до этого в топе результатов были:
Дмитрий Гордеев ( linkedin , twitter )
Дмитрий: Я учился в МГУ и закончил специалист по прикладной математике/интеллектуальному анализу данных. Это дало мне хороший опыт в математике, статистике и компьютерных науках. Я довольно долгое время работал в финансовых учреждениях в области управления рисками, но несколько лет назад решил переключиться на более общую работу в области науки о данных.Я попробовал пару соревнований Kaggle 3–4 года назад и тогда получил свою первую золотую медаль, но после этого у меня был перерыв до года назад из-за нехватки времени.
Филипп Зингер ( linkedin , twitter )
Филипп: Я изучал разработку программного обеспечения и экономику в Австрии, где также защитил докторскую диссертацию. в информатике. Моя докторская степень был в значительной степени связан с наукой о данных, уделяя большое внимание статистическим методам изучения явлений в Интернете.После получения докторской степени я работал научным сотрудником в Германии в качестве постдокторанта, продолжая свое исследование, прежде чем я решил переключиться с академической деятельности на промышленность, присоединившись к страховой компании в Австрии. Это означает, что у меня уже был некоторый опыт в науке о данных до прихода в Kaggle, но с тех пор я только начал по-настоящему глубоко погружаться в машинное обучение.
У нас почти не было знаний в предметной области до того, как мы начали, и относительно немного после того, как мы закончили. Как и во многих других соревнованиях, именно навыки и опыт машинного обучения обычно имеют значение.Мы твердо верим, что специалисты по данным могут довольно быстро адаптироваться к новым видам данных. Тем не менее, NFL Big Data Bowl показала, насколько важно сначала понять, что стоит за данными и прогнозами, подумать, какой подход наиболее целесообразен в данном конкретном случае, и соответствующим образом приступить к моделированию.
Обычно половина времени соревнований уходит на то, чтобы выяснить, какие приемы и какой предыдущий опыт помогут вам добиться успеха. Не стал исключением и этот раз.Ближе к концу мы поняли, что самый важный опыт, который у нас был, был связан с задачами НЛП и, в частности, с конкурсом Quora Insincere Questions Classification. Нам также стало ясно, что ведущие конкуренты используют для этой задачи Трансформеры. Это может показаться странным, но если вы ознакомитесь с решениями конкурса Predicting Molecular Properties, станет ясно, как этот мощный подход НЛП можно применить к более «геометрическим» задачам.
В спорте много собранных вручную данных, в том числе довольно подробные цифры и статистика по играм и даже по игрокам.НФЛ усердно работала над расширением аналитических возможностей команд и представила собственную статистику Next Gen Stats. Короче говоря, НФЛ начала собирать данные отслеживания каждого игрока каждой игры с частотой 10 записей в секунду, которые включают в себя позицию игрока, скорость, ускорение, направление движения и ориентацию. С 2017 года данные также передаются командам, что позволяет им анализировать все игры всех команд в лиге. НФЛ спонсировала соревнование Big Data Bowl на Kaggle, чтобы показать, какую ценность эти данные могут принести для аналитики, сосредоточив внимание на этом соревновании на задаче прогнозирования того, как далеко пробежит рашер.
Поскольку мы были и остаемся новичками в американском футболе, было неизбежно начинать с изучения основ. Поэтому мы начнем с объяснения основ американского футбола так же, как мы узнали во время соревнований. Большинство из этих вещей должно быть тривиальным для людей, которые смотрели хотя бы пару игр НФЛ, и мы приносим извинения за потенциально плохое объяснение некоторых деталей.
Цель команды с мячом (нападение) состоит в том, чтобы продвинуться вперед и в конечном итоге достичь противоположного конца поля, чтобы набрать очки.Команда без мяча (защита) пытается предотвратить продвижение нападения, например, путем захвата игрока с мячом. Игра делится на розыгрыши или дауны, которые начинаются с того, что нападающий передает мяч одному из товарищей по команде, и заканчиваются, например, тем, что игрок с мячом либо захватывается командой защиты, либо достигает конца поля. Даун начинается с места, до которого в последний раз дошло нарушение, расстояние от этого места до конца поля часто называют ярдовой линией.
У нападающего есть четыре дауна, чтобы продвинуться как минимум на 10 ярдов.Если нападающему удается продвинуться не менее чем на 10 ярдов, количество попыток сбрасывается, и у них есть четыре дауна, чтобы продвинуться не менее чем на 10 ярдов от новой ярдовой линии. Если после четырех даунов нападению это не удается, владение мячом переходит к защите. Во время игры каждая команда имеет на поле 11 игроков, и у каждого из них есть определенная позиция и задачи, назначенные для этой игры (например, центральный, квотербек, бегущий защитник). В составе команды НФЛ обычно 53 игрока, большинство из которых специализируются либо на защите, либо на нападении.
Конечно, о правилах и особенностях игры можно говорить еще много, но мы остановимся только на деталях, необходимых для конкурсного задания.
Как правило, даун начинается с снэпа, когда центровой бросает или передает мяч назад одному из защитников, обычно квотербеку. Квотербек является лидером нападения. Его работа обычно состоит в том, чтобы либо передать мяч одному из бегущих защитников, либо бросить мяч открытому товарищу по команде. В некоторых случаях квотербек сам управляет мячом.Соревнование было посвящено первым видам игр, называемым бегущими (бросающимися) играми. Входными данными был моментальный снимок игры в момент передачи — момент времени, когда квотербек передает мяч раннинбеку (роль, специализирующаяся на беговых играх). Цель состояла в том, чтобы предсказать, как далеко игрок с мячом продвинется вперед к концу игры.
Обучающий набор данных содержал данные на момент передачи по всем текущим розыгрышам всех игр сезона 2017 и 2018 годов.Публичный список лидеров был основан на данных игр, состоявшихся в сентябре 2019 года. Чтобы исключить любые утечки, частный список лидеров был создан на основе игр декабря 2019 года, а крайний срок подачи заявок был установлен на конец ноября. Другими словами, модели были оценены с играми, которые даже не состоялись к крайнему сроку подачи, что создает хороший и надежный способ их проверки.
Метрика оценки — это обычно первое, что нужно проверить, когда вы начинаете соревнование. В данном случае это была непрерывная ранжированная вероятностная оценка (CRPS), которую никто из нас раньше не видел. Но, немного изучив его, мы поняли, что в нем нет ничего исключительного. Вместо того, чтобы предсказывать среднее значение, как в случае регрессии, вам нужно предсказать кумулятивное распределение ярдов, то есть вы предсказываете для каждого ярда вероятность того, что бегун пробежит максимальное расстояние. Несмотря на то, что мы в конечном итоге оптимизировали CRPS напрямую, было достаточно рассматривать проблему как задачу классификации нескольких классов с результатами в диапазоне от -99 до 99 ярдов.
В качестве второго шага мы, естественно, углубились в данные и начали думать о разработке функций. Учебный набор содержит около 23 000 игр с переменными для каждого из 22 игроков, такими как координаты на поле, скорость, ускорение, направление движения, ориентация, позиция, возраст, рост, вес, имя, номер футболки и даже колледж. имя. Кроме того, некоторая общая информация, такая как тип расстановки, названия команд, стадион, счет, какое расстояние, сколько ярдов осталось пройти, название стадиона, тип игрового покрытия, погода, температура, влажность, направление ветра, и скорость есть. Конечно, большая часть оказалась бесполезной для задачи, но такие данные дают простор для творческого конструирования фич. Некоторые из общих признаков можно использовать в качестве предикторов, но все они очень слабые. Можно было бы ожидать, что ходовые розыгрыши будут иметь разные математические ожидания на 4-м дауне, когда команда проигрывает или когда успешный рашер владеет мячом,
Наиболее удачные функции пытались оценить позицию рашера по отношению к защитникам, что довольно логический. Такие переменные, как расстояние до ближайшего защитника, скорость ближайшего защитника, скорость, с которой ближайший защитник приближается к нападающему, было легко сгенерировать и добавить в любую модель.Также можно попытаться оценить, сколько свободного места есть у рашера в направлении его движения, и для этого есть несколько отличных способов, например, с помощью областей Вороного. Идеи следующих функций могут включать в себя второго ближайшего защитника, ближайшего нападающего, нападающего, ближайшего к ближайшему защитнику, и так далее. Затем мы использовали эти и подобные функции для моделирования проблемы с классическими моделями деревьев с градиентным усилением, такими как LightGBM, и простыми нейронными сетями с прямой связью, которые работали достаточно хорошо.Но через 1-2 недели мы поняли, что такой подход очень ограничен, и тому есть множество причин:
- Сгенерированные признаки произвольны и, вероятно, не могут оценить позиции в полной мере.
- Функции обычно учитывают одного защитника, не учитывая десять других.
- Все попытки создать функции для всех защитников более или менее провалились. Если подумать, это имеет смысл, поскольку каждый игрок вносит свой вклад в остановку нападающего в зависимости от их относительного местоположения, скорости и направления движения.
- Попытки сгенерировать функции для каждого игрока либо для LGB, либо для NN с прямой связью требовали некоторого упорядочения игроков, например, по расстоянию до бегущего. Любой порядок был бы произвольным и, следовательно, не оптимальным.
- Решить эти проблемы с помощью позиций игроков нельзя, так как они в данной ситуации весьма ненадежны — некоторые позиции вообще отсутствуют в некоторых розыгрышах, и они в какой-то степени оценочные. Кроме того, во время розыгрыша внимание каждого игрока обороняющейся команды сосредоточено на нападающем, независимо от того, какую роль защитник играл вначале.
- Еще сложнее придумать полезные функции, используя данные правонарушения.
Поэтому мы решили начать сначала и подойти к этой задаче немного по-другому, используя то, что мы узнали ранее.
Чтобы упростить задачу, мы решили начать с того, что на некоторое время убрали с картинки игроков нападения, за исключением игрока с мячом, конечно. Теперь вся установка становится намного проще: один игрок мчится к концу поля, а 11 защитников пытаются как можно быстрее схватить его, чтобы минимизировать его продвижение.Можно с уверенностью предположить, что любой из защитников может в конечном итоге схватить нападающего, просто шансы на это зависят от их относительного местоположения и скорости. Также вероятно, что на этом этапе между защитниками практически нет сотрудничества — каждый просто пытается остановить нападающего. Таким образом, желаемый подход должен следовать следующим основным принципам:
- Игнорировать зависимости между защитниками.
- Не навязывать игрокам никаких порядков.
- Оцените каждого защитника против нападающего независимо.
- Объедините оценки всех защитников, чтобы сделать прогноз.
- Желательно, чтобы у нас был автоматизированный подход к созданию функций.
После этого стало совершенно ясно, что именно надо попробовать. Нам нужна нейронная сеть, которая может работать с неупорядоченным набором игроков и которая берет данные о каждой паре нападающих и защитников, изучает шаблоны из данных их отслеживания, а затем объединяет результаты по всем защитникам. Итак, это сверточная нейронная сеть с размером окна 1 и пулом сверху.Вместо того, чтобы указывать координаты и скорость рашера для каждого защитника, также имело смысл просто вычесть их из координат и скорости каждого защитника. Итак, для каждого защитника мы используем местоположение и скорость относительно нападающего. После пары попыток нам удалось установить NN, превосходящую по производительности наш лучший LGB. И это было достигнуто без настройки NN и без использования данных о десяти нападающих.
Настройка NN заняла у нас довольно много времени, но была очень плодотворной. Вероятно, наиболее чувствительной частью структуры было определение того, как сеть извлекает информацию из пары «нападающий-защитник».Свертка — это не что иное, как один плотный слой, многократно нанесенный на каждого защитника. Итак, по умолчанию мы фиксируем только линейные объекты. Чтобы обеспечить более гибкое извлечение признаков, обычно используется последовательность плотных блоков + активация, которая в данном случае представляет собой просто последовательность свертки (размер окна = 1) + блоки активации. В оптимальной структуре таких блоков было три.
Следующей задачей было вернуть в игру десять пропавших без вести нападающих. Какова их ответственность во время текущей игры? Насколько мы понимаем, они лишь блокируют защиту, стараясь не подпускать к рашеру.Также кажется, что они не требуют сотрудничества друг с другом в этих обстоятельствах. Вкратце мы видим ту же расстановку, что и раньше — вперед бежит защитник, а десять игроков его останавливают. Таким образом, было естественно применить свертки по десяти игрокам нападения на каждого защитника, а затем сделать пулинг.
Объединив оба шага, мы реализовали следующую логику:
- Для каждого защитника мы оцениваем его позицию и движения против каждого из 10 нападающих, при условии их расположения и скорости относительно друг друга и нападающего.
Затем объедините всех игроков нападения.
- Таким же образом мы оцениваем позицию каждого защитника по отношению к игроку с мячом, используя то, насколько хорошо нападение блокирует его с предыдущего шага.
Затем объедините всех игроков защиты, чтобы предсказать ожидаемый ярд раша.
При этом упрощенная структура нейронной сети выглядит так:
Первый блок сверток учится работать с парами игроков защита-нападение, используя геометрические особенности относительно рашера.Второй блок сверток определяет необходимую информацию для каждого игрока защиты перед агрегированием. Окончательный и последний блок состоит из типичных плотных слоев перед прогнозируемым выходом ярдов. Для объединения мы используем взвешенную сумму между средним и максимальным объединением. Мы используем активацию ReLU и пакетную нормализацию и напрямую оптимизируем метрику CRPS. Для обучения мы используем Адама с фиксированным планировщиком на один цикл и реализуем все в Pytorch.
Сначала настройка перекрестной проверки представляла собой простое K-кратное разделение, сгруппированное по идентификатору игры, что означало, что все воспроизведения из одной и той же игры всегда попадали в одну и ту же группу.Он работал хорошо и давал высокую линейную корреляцию между показателями CV и LB. Но все изменилось, как только мы добавили ускорение в качестве дополнительной переменной. Оказалось, что скорость и ускорение, будучи переменными, полученными из последовательности координат игрока, обрабатывались по-разному в зависимости от сезона. Нам удалось улучшить качество этих функций, используя другие доступные переменные для их настройки, но мы также решили начать оценивать показатель CV, используя только данные 2018 года, поскольку они были больше похожи на данные 2019 года, которые наша модель оценивала в конце.Это вернуло корреляцию к совершенству.
Наличие такой корреляции между CV и LB позволяет вам полагаться на CV при оценке структур и параметров модели. Это упростило нашу повседневную жизнь, поскольку нам не нужно было регулярно проверять общедоступную таблицу лидеров, и мы могли полностью полагаться на нашу настройку CV, что делало нас также не восприимчивыми к понятию переобучения общедоступной таблицы лидеров. Кроме того, это позволило нам в полной мере судить о полезности проведенного нами эксперимента, будь то дополнительная функция, изменения в структуре нейронной сети или некоторые корректировки в программе обучения.
В конце концов, мы получили лучший результат как в общедоступной, так и в частной таблице лидеров после последовательного подсчета будущих данных. Наше расстояние до второго места было таким же большим, как расстояние от второго до 25-го места.
Один из важнейших выводов, сделанных нами в результате нашего анализа, заключается в том, что ожидаемый ярд в беговой игре после передачи не зависит существенно от данных отдельных игроков. Ожидаемый ярд определяется положением и скоростью игроков в данный момент.С одной стороны, это может дать представление о том, насколько хорошо бегущий назад/защита/нападение работает против ожидаемых ярдов во время быстрых игр. С другой стороны, он предлагает для анализа то, насколько хорошо команда справляется с созданием лучших рашевых ситуаций на поле. Мы можем оценить, какие тактические решения и действия отдельных игроков помогают команде улучшить ожидаемый успех в беговой игре, какие игроки вносят больший вклад в защиту от бегущей игры, какие нападающие лучше создают пространство для бегущих защитников и так далее.
Все выводы, которые мы сделали, основаны только на моделировании определенного типа игры, основанного исключительно на одном моментальном снимке данных отслеживания. Существует огромный потенциал для изучения и извлечения из него ценности. Мы считаем, что можно добавить компоненты времени, а также применить наши идеи к пасам для оценки игроков, тактических решений и команд. Но есть много других приложений, которые еще предстоит открыть.
Не беспокойтесь о знании предметной области, чтобы попытаться решить конкретную проблему.Главное, чему мы научились в этом конкурсе, это то, что вам не обязательно нужны знания предметной области или отрасли, чтобы успешно решать задачи науки о данных. Иногда это даже может быть преимуществом, поскольку вы идете вслепую, не имея многих предварительных предположений, которые могут ошибочно направить ваш исследовательский анализ. Мы оба любим находить простые и креативные решения интересных задач, поэтому этот конкурс идеально нам подошел.