POSTGRAU EN SPORTS ANALYTICS
Organitzat per:
Amb el suport de:
El postgrau en Sports Analytics ofereix una oportunitat única d’unificar l’anàlisi avançada de les dades i la passió per l’esport. La formació es realitza en col·laboració amb el Futbol Club Barcelona, equip líder en l’anàlisi de dades a l'esport. Aquesta col·laboració permetrà treballar amb dades de primer nivell, event data i tracking data, i en la resolució de problemes aplicats. A més a més, els estudiants podran obtenir una visió real i privilegiada de l’aplicació de l’sports analytics en un club líder en aquest àmbit. El postgrau té com a objectiu donar una visió global i transversal d'un ecosistema de dades aplicat a l’àmbit esportiu, tot profunditzant en la gestió (data management) i explotació de les dades (data analytics). La formació aporta una visió global de tots els components i tasques involucrades en l’aplicació d’sports analytics en l’actualitat.
DATA D’INICI
Octubre 2023
DATA DE FINALITZACIÓ
Febrer 2024
DURADA
4 mesos
IDIOMA
English
LLOC
Barcelona
CRÈDITS
15 ECTS
PREU
€ 4.500
DEGREE
Postgrau en Sports Analytics
FORMAT
Presencial
DIRIGIT A
Graduats en informàtica o equivalent, estadística, matemàtiques, física o enginyeries. A professionals informàtics, principalment, desenvolupadors, arquitectes, analistes de dades i administradors de sistemes, interessats en la gestió i analítica de dades aplicada al sector de l’esport. Els interessats han de tenir una formació tècnica en bases de dades centralitzades, programació i estadística
PLA D’ESTUDIS
- Introducció a l’sport analytics.
- Introducció a l’anàlisi del joc.
- Metodologia futbol, ADN Barça.
- Sports analytics en altres esports.
- Anàlisi avançada de dades al futbol.
- Dades de rendiment físic.
- Intel·ligència artificial aplicada al basquet.
- Introducció: Big data, cloud computing i l’enginyeria de serveis (XaaS).
- Gestió de les dades sobre cloud databases (NOSQL).
- Processament i anàlisi de dades distribuït.
- Models de dades no estructurats o semiestructurats més emprats.
- Gestió de streams.
- Gestió de dades geo‐espacials i trajectòries.
- Integració i qualitat de dades.
- Visualització.
- Introducció: Estadística bàsica.
- Inferència estadística, mostreig i validació del mètode.
- Modelització estadística i calibració de models.
- Knowledge discovery in databases and association rules.
- Principal component analysis.
- Clustering methods.
- Arbres de decisió.
- Time series.
- Classificació de mètodes: discriminant analysis i Support Vector Machine (SVM).
- Xarxes neuronals.
- Convolutianal neural networks.
Aquest mòdul té com a objectiu posar en pràctica els conceptes explicats en els 3 mòduls anteriors, a partir de la realització d’un cas d’ús.