Definir experimentos, recopilar y analizar datos para optimizar la toma de decisiones.
Participar, gestionar y dirigir equipos y proyectos de ciencia de datos en entidades deportivas, organizaciones, empresas y particulares deportivos.
Aplicar correctamente la transformación digital en distintas verticales.
Identificar y resolver problemas de analítica de datos avanzados y proponer soluciones analíticas.
Extraer, transformar y analizar datos utilizando entornos de programación como Python y SQL.
Construir, implementar y evaluar problemas relacionados con datos usando los algoritmos apropiados de estadística, Machine Learning y Deep Learning.
Comunicar datos de manera efectiva gracias a la creación de cuadros de mando y aplicaciones web que transformen el juego, rendimiento, competición... de entidades deportivas.
Aprovechar las oportunidades que trae el gran volumen de datos externos e internos que los clubes, federaciones y entidades deportivas tienen a su disposición en el día a día.
Conocer el ecosistema de soluciones Big Data y computación Cloud aplicado al mundo del Deporte.
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El impacto de los datos en el deporte es amplio e involucra varias actividades como el seguimiento y mejora de los deportistas, la optimización de estrategias así como el negocio en torno al deporte, gestión de los clubes, profesionales, marketing y eventos entre otros. En este módulo veremos cómo diversas instituciones utilizan los datos para mejorar todos estos procesos y las técnicas y tecnologías que hay detrás de todo este fenómeno. Aprenderemos a diseñar y evaluar la estrategia digital centrada en los datos en torno a actividades y empresas del deporte.
En el deporte todo genera datos: Los entrenamientos, estados físicos de los profesionales, las competiciones, el mercado de fichajes, el posicionamiento de marca, merchandising… Todos estos datos son susceptibles de ser extraídos y almacenados y un buen científico de datos tiene que contar con la capacidad para manipular información de una manera ágil e innata, lo que le permite combinar todo tipo de fuentes de información y generar conocimiento de una manera continuada. La programación nos permite manipular la información de la manera más eficiente posible e integrar rápidamente todo tipo de herramientas en nuestro conjunto de habilidades.
La cantidad de datos que podemos extraer en el contexto deportivo es casi inagotable, lo que nos lleva a una limitación que normalmente está motivada por retos tecnológicos. Por ello el Big Data y el Cloud -computing son algunos de los campos más relevantes en proyectos de Data Sports Sciences ya que nos ayudan a romper estas barreras y a aumentar nuestra capacidad de medir e interpretar los diferentes contextos que se dan en el entorno deportivo.
El modelado de los datos es la habilidad más compleja y que más valor aporta al ciclo de vida del dato, donde el experto es capaz de amplificar su capacidad de análisis gracias al uso de algoritmos y modelos para extraer el conocimiento. En el contexto del deporte estas técnicas nos permiten extraer una ventaja competitiva que extiende las posibilidad de un análisis estadístico tradicional y permite descubrir conocimiento oculto con el redefinir estrategias y formatos que hasta ahora nunca se habían probado en un contexto donde solemos tratar con decisiones totalmente optimizadas.
La naturaleza del deporte hace que la generación y adquisición de datos suponga un reto adicional por la ubicuidad de los procesos. Profesionales jugando en un estadio, nadando en una piscina o recorriendo kilómetros en un vehículo así como millones de espectadores distribuidos por el globo. Por ello las tecnologías hardware de adquisición y procesamiento de información así como el tiempo real constituyen un valor añadido para cualquier profesional de los datos especializado en este terreno.
Entre los retos y al mismo tiempo mayor oportunidad en el contexto del análisis de datos en deporte se encuentran las posibilidades de extracción del conocimiento a partir de datos no estructurados. Pocos dominios presentan una cantidad mayor de contenido multimedia y datos en bruto sin estructurar como los generados a partir de un fenómeno como el deporte. Gracias a los últimos desarrollos en técnicas de analítica avanzada podemos ofrecer nuevos tipos de productos y proyectos para obtener conocimiento que hasta ahora estaba limitado a unos pocos expertos.
Solo la combinación correcta del talento y la tecnología permitirá a las empresas obtener el máximo valor de sus datos. En el mundo del deporte, con unos objetivos y actividades tan focalizados, es fundamental ser capaces de implantar los resultados de los proyectos de analítica de manera que podamos medir el retorno y redundar en la calidad final de la práctica deportiva con un impacto claro.
Fase 1: Propuesta de negocio
Fase 2: Adquisición, exploración y modelado
Fase 3: Producto mínimo viable
Socio fundador de MBIT School
Director General de Tinámica
Doctor en Ingeniería Informática y profesor en la UAM experto en métodos avanzados de Machine Learning
CEO at Demosense
Data Scientist in Instituto de Ingeniería del Conocimiento - IIC
Consultora y formadora en Inteligencia de Negocio y Analista de datos. Partner de Microsoft.
Experto en estratégia digital de negocios online. Ha dirigido la transformación digital del grupo PRISA
Profesor Universidad Politécnica de MAdrid. Experto en Machine Learning
Consultor Business Intelligence
Doctor en Machine LEarning por la University of Southern California. Managing Partner en Cognodata
Associate Professor Universidad de Valencia
Head of Entreprise Commercial Management en Vodafone Spain Data
En el proceso de admisiñon evaluaremos las capaciades del candidato, además de analizar su perfil. Te realizaremos un assessment para que elijas el programa que se adecúa eficazmente a tu desarrollo profesional. Para ello necesitaremos que nos envíes tu CV actualizado y posteriormente realizar una entrevista. En un plazo máximo de 3 días tendrás respuesta del Comité de Evaluación sobre tu aceptación o no como candidato al programa. A partir de esa comunicación podrás formular tu amtriculación en el programa.
Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales para ello desde MBIT School ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecemos ayudar económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.
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