Duración del curso: 60 días con acceso a la plataforma
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Duración del curso: 60 días con acceso a la plataforma
¿Qué incluye este curso?
Módulos
El curso consta de 7 módulos en video. Posterior a la visualización del material audiovisual, se procederá a la realización de una prueba de selección simple para evaluar los conocimientos adquiridos. Además, usted tendrá actividades prácticas que puede realizar de manera opcional para profundizar sus conocimientos y experiencia dentro de su período de estudio.
Luego de haber completado el curso, el alumno aprobado recibirá un diploma de finalización de parte de La Pizarra del DT LLC.
Historia y estado actual del uso de datos en el fútbol
Contexto histórico Data Science + Sports Analytics.
Aplicaciones.
Definiciones.
Ejemplos del último tiempo en el fútbol.
Flujo de trabajo y herramientas.
Estado actual.
Recursos.
Datos y métricas en el fútbol
Tipos de datos.
Proveedores.
Métricas básicas.
Tipos de presentación de métricas.
Segmentación espacial y temporal.
Nuevas métricas.
Procesamiento de datos en R
Importación de datos.
{dplyr}.
{stringr}.
{forcats}{lubridate}{…}.
Joins (left_join, inner_join, anti_join, etc).
Otros (ej: cambios formato ancho a largo con {tidyr}).
Exportación de datos en formato Excel.
Intro scouting con datos
Continuación de procesamiento de datos con R del módulo anterior.
Intro scouting.
Consideraciones para comparar.
Visualización de datos en R
Tipos de gráficos.
Escalas de colores.
Buenas prácticas.
{ggplot2}
Leyendas y anotaciones.
Configuración de escalas, facetas.
Ajustes generales de formato y estética.
Exportación en formato PNG.
Continuación: Visualización de datos en R
Tipos de gráficos.
Escalas de colores.
Buenas prácticas.
{ggplot2}
Leyendas y anotaciones.
Configuración de escalas, facetas.
Ajustes generales de formato y estética.
Exportación en formato PNG.
¿Qué es y cómo crear un modelo xG?
¿Qué representa un valor xG? o ¿qué busca ajustar un modelo xG?
Consideraciones: Atributos/variables principales.
¿Cómo se evalúa un modelo xG?
Aplicaciones y su interpretación
Requisitos
Tener conocimientos básicos de estadística y programación (en R tidyverse)
En caso de no contar con los conocimientos requeridos, puedes realizar nuestra capacitación de Estadística y programación para fútbol que te nivela los conocimientos del curso (puedes realizar ambas en simultáneo y te ofrecemos precio especial)
Computadora (desktop o laptop)
Conexión a internet
R y RStudio instalado (gratuito)
Profesores
Ingeniero y científico con diplomado de postítulo de la Universidad de Chile. Durante más de 8 años de trayectoria, ha trabajado en proyectos dedicados al fútbol y al hockey sobre hielo, además de haber laborado como profesor de la Universidad Tecnológica de Chile y hacer consultorías para 49 Mining -empresa suiza-. Es co-fundador de Futbolytics y fundador de DatoFútbol.cl.
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