Curso IA, Big Data y Análisis Deportivo de Datos en el Fútbol

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Curso IA, Big Data y Análisis Deportivo de Datos en el Fútbol

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El presente Curso Especialista de IA, Big Data y Análisis Deportivo de Datos aplicado al Fútbol supone un acercamiento al alumno de las nuevas tendencias del Big Data. Área de conocimiento que cada vez más se está aplicando al mundo del Deporte en general y del Fútbol en concreto y que está suponiendo una revolución sin precedentes.

El contenido de la materia está diseñado por profesionales para su impartición a toda persona relacionada con el mundo del fútbol o que quiera estarlo en un futuro. Desde un entrenador de cualquier nivel y categoría, preparados físicos, recuperadores, así como, a miembros de la Secretaría Técnica o Directiva de un club de fútbol que quieran iniciarse o actualizar conocimientos y en un momento determinado, si es su deseo, puedan aplicarlo.

El curso está enfocado para que el alumno pueda entender y desarrollar llegado el caso un módulo de Big Data que le facilite su desempeño profesional. Diseñado desde una perspectiva general del Big Data, con estudio de casos reales de grandes empresas internacionales se va centrando en el análisis del Big Data en el Deporte y en el fútbol.

El alumno por consiguiente adquirirá unos conocimientos actuales y profundos en la materia, que le servirán de base para aplicarlo a los equipos de fútbol en los que trabaje o desee trabajar o para complementarlos con la experiencia ya adquirida.

Durante el curso el alumno conocerá la utilización de tecnología para su aplicación en el trabajo diario además de disponer de los software con licencias gratuitas de ERIC SPORTS e INSTAT como herramientas docentes.

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OBJETIVOS

• Estudio y conocimiento de la Teoría de Juegos y Teoría de la Toma de Decisiones
• Introducir una visión general sobre el Big Data y su importancia en la actualidad
• Introducción al Big Data en el Deporte
• Conocimiento de herramientas de Análisis e interpretación de datos.
• Conocer el Big Data en el Fútbol.
• Aprender a construir una infraestructura de Big Data en la gestión de un club de fútbol.
• Aprender a construir e interpretar modelos de valoración.
• Conoce y aprende a trabajar en conceptos como machine learning y su aplicación al fútbol, yo-yo test, patrones de juego o valoración de jugadores

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CONTENIDO

HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS Y DOCENTES

ERIC SPORTS. Introducción. Instalación y configuración del programa. Crear un análisis. Realizar un informe. Otras consideraciones. Eric Mobile. Licencia de uso de 4 meses en el Software de ERIC SPORTS.

I.- TEORÍA DE JUEGOS

Teoría de juegos. John Nash. Modelos de Juegos. Ejemplos ejercicios teorías de juegos. Fútbol aplicado a la teoría de juegos. La teoría de juegos aplicada a la dirección de equipos y toma de decisiones

II.- TEORÍA DE LA TOMA DE DECISIONES

Decisión y Toma de decisiones, definiciones. Etapas de la toma de decisiones. La Toma de decisión. Tipos de decisiones. Tipología por niveles. Tipología por métodos. Técnicas de modelación de un proceso de toma de decisiones. Modelos en la toma de decisiones. Tipología de modelos. Ambientes de decisión. Modelos para la simplificación de la toma de decisiones en una organización en un ambiente de incertidumbre. Árbol de decisión. Ejemplo utilización árbol de decisión

III.- BIG DATA EN LA EMPRESA

Definiendo Big Data. Las V´s del Big Data. Claves para Big Data y el Análisis Predictivo. Big Data en la empresa. Sectores de Aplicación. Concepto 360 grados. Casos reales de Big Data en Empresas: Amazon, Zara, Unilever y Wallmart. Glosario de Términos. Construir una infraestructura big data. Infraestructura Big Data. Fotografías del Big Data

IV.- DEL BIG DATA AL GOOD DATA

Good Data. Indicadores del Sector. Fuentes de información. Relaciones. Patrones. Proyecciones. Comparativas. Seguimiento. Inteligencia Artificial. Machine Learning. ANN. Deep Learning.

V.- BIG DATA EN EL FÚTBOL

Moneyball. Sabermetría. Muthuball. Herramientas.Herramientas Audiovisuales y Proveedores de datos deportivosWearables. Stefan Szymanski y los Patrones de juego. Algunas Referencias de uso de Big Data en el mundo del fútbol. Construyendo una base de datos de jugadores. Construyendo modelos de valoración. Fases en la creación del modelo. Determinación de datos a analizar. Parámetros de valoración. Cálculo final. Ejercicio práctico

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