Il team di Comparisonator ha a disposizione, con l’aiuto degli strumenti di reclutamento di Comparisonator, i migliori giocatori del mondo. La Star-Watch-Serie mostra le migliori prestazioni di giovani giocatori in diversi Paesi.
Mohamed Daramys ha ottenuto le statistiche di stagione e la classifica dei giocatori nella Superliga danese, dalla stagione 2022-23 fino ad oggi.
Mohamed Daramy (LW – ’02) FC Copenhagen (Ausgeliehen von AJAX)
– Mohamed Daramys Comparisonator Classifica della Liga Offensiva
– Mohamed Daramys Tabelle delle statistiche di rendimento e AVG/90 e della lista dei giocatori nel confronto con gli altri LW nella Superliga danese nella stagione 2022-23.
– Mohamed Daramys Offensiv Leistung Grafik: Saisonale Durchschnittswerte im Vergleich zu anderen LW-Liga-Durchschnittswerten.
Balthazar Pierrets Comparisonator Parametro Offensiv Liga Classifiche
Mohamed Daramys Tabelle delle statistiche di rendimento e AVG/90 e della lista dei giocatori nel confronto con gli altri LW della Superliga danese nella stagione 2022-23.
Mohamed Daramys Offensiv Leistung Grafik: Saisonale Durchschnittswerte im Vergleich zu anderen LW-Liga-Durchschnittswerten.
Che cos’è il Rekrutierungsshop?
Rekruitment Shop consente a Personalvermittlern e Scout, con un clic, di individuare gli Spieler di ogni Liga e di ogni posizione in base al loro rendimento (con l’aiuto dell’intelligente indice di rendimento del Comparisonator), alla taglia, all’età e alla zona di residenza. Le azioni dello Spieler possono essere modificate in base alle sue caratteristiche. Gli Spieler senza Vertrag possono essere finanziati da più di 300.000 giocatori nella banca dati.
Gli Entscheider possono elencare, ad esempio, tutti i migliori giocatori U21 di Germania (o le posizioni più importanti) di Croazia e Serbia (o di 275 incontri), l’entità dei Tore e dei colpi subiti, se si tratta di torri e di palleggi, o di dribbling, se si tratta di giocatori di calcio. Cerchi di individuare con estrema facilità la posizione desiderata, in modo da trovare gli Spieler più adatti.
Ausgewählt über den Comparisonator-Index für maschinelles Lernen.
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