Duración del curso: 2 meses/+50 horas de carga académica
Costo: 300 dólares (USD)
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Duración del curso: 2 meses/+50 horas de carga académica
Costo: 300 dólares (USD)
¿Qué incluye este curso?
Módulos
El alumno aprobado obtendrá un certificado de aprobación reconocido y personalizado bajo el sistema educativo estadounidense con aval de la Florida Global University y Sport Management Academy.
El curso consta de 7 módulos en video, habilitados uno por semana, más una clase en vivo. Posterior a la visualización del material audiovisual, se procederá a la realización de una prueba de selección simple, más una actividad práctica. Finalmente, el curso cerrará con el envío de trabajo final por parte del alumno, el cuál será corregido en una videoconferencia con el ponente, para solventar dudas que hayan quedado a lo largo de los dos meses y medio de aprendizaje.
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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