Estoy buscando comenzar a usar Python para Data Analytics en Daily Fantasy Sports. ¿Alguien con experiencia está dispuesto a servir como mi mentor?

Aquí está la cosa, no eres la primera persona en darse cuenta de que el análisis te da una ventaja en DFS. Las personas que se incorporaron y codificaron sus propias fórmulas o backends son muy reservados y estarían locos si los compartieran con sus competidores (todos los demás) y mucho menos asesorar a alguien para que haga lo suyo y los saque del negocio. No, esto es algo que necesitarás forjar por tu cuenta. Pero no se preocupe, hay tanta información por ahí, tanto en el aprendizaje de Python como en las estrategias DFS.

Apéguese a los deportes que conoce de adentro hacia afuera para que pueda encontrar anomalías estadísticas en sus datos sin un tercero y trate su primera temporada de juego como pura minería de datos. También encontraría algunos de los reproductores analíticos DFS de perfil más alto que bloguean o vlogan y veo si puedes obtener alguna pista o consejo de eso.

Si lo haces solo por práctica, estás absolutamente en el camino correcto. Si está buscando eso para ayudarlo a ganar sus ligas, es posible que no sea tan bueno como se esperaba. Como dijo Josh: muchos jugadores los están usando, y hay optimizadores mejores y peores, que dan mejores resultados. Y aún así, los jugadores experimentados los usan solo para simplificar los primeros pasos, después de los optimizadores aplican sus propios ajustes.