Curso de Big Data avanzado en el fútbol

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Enero 2023
Big Data avanzado para fútbol con Pablo Tapia
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La Pizarra del DT se complace en presentar el Curso de Big Data avanzado en el fútbol, con Pablo Tapia; ingeniero Comercial con Msc of Finance y especializado en el área de Football Analytics, fundador de Futbolytics.

Fecha de inicio: 2023

Duración del curso: 3 meses / +50 horas académicas

Costo: 400 USD (mes de noviembre) / 450 USD (mes de diciembre) y 500 USD (mes de enero)

Inscripciones: completa el formulario y te contactaremos para ofrecerte toda la información necesaria 

Pablo Tapia
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Ingeniero y Data Scientist

Ingeniero y científico de datos con diplomado en Predictive Data Analytics en el IBAT de Chile. Durante más de 10 años de trayectoria, ha trabajado como analista y jefe de riesgo financiero en múltiples empresas. Es co-fundador de Futbolytics, startup que analiza datos para clubes en Sudamérica.

¿Qué incluye este curso?

Ocho módulos prácticos con material EXCLUSIVO
Clase en vivo
Trabajos prácticos
Evaluación de cada módulo con un test corto
Evaluación de trabajo final
Actividades especiales
Videoconferencia con Pablo Tapia
Certificado de aprobación avalado por Florida Global University y Sport Management Academy

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 8 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.

Módulos

01

Introducción, posibilidades, referencias y repaso estadístico

 Estado actual de la industria.

Objetivos del curso, posibilidades y alcance.

Dos casos de estudio:

-Leicester Fairytale

-DATAZUL: Un primer caso de analytics aplicado al fútbol profesional en Chile

02

Clase de procesamiento y limpieza de datos

Stack tecnológico Futbolytics

Arquitectura Futbolytics

-¿Qué es una arquitectura?

-Entendimiento de distintas fuentes de información.

-Ambientes de trabajo y aplicación de funciones.

Repaso R:

-Objetos y tipos

-Características

-Propiedades

-
Lógicas internas

Clase practica:

-Librerías usadas en Futbolytics (y a usar durante el curso)

Dplyr: Group by, summarize (n, sum), mutate_all, etc.

03

Mapa de modelamientos posibles (clusters y similitud)

¿Introducción a modelos, que es?

¿Cómo modelamos el fútbol?

Tipos de modelamiento (familias y árboles de modelos, supervisados, no supervisados, etc).

Clusters: 

-¿Qué son y para que nos sirven?

-Tipos de clusterización. 

-Número óptimo

-Técnicas y metodologías.

Similitud:

-Introducción teórica.

-Similitud de coseno.

-Parte práctica en código.

Caso práctico: Uso de redes neuronales para predecir la Eurocopa.

04

Paquetes de R en el futbol y métricas (I de II)

¿¿Qué es una métrica?

¿Como medirla?

-Variables absolutas

-Porcentuales

-Por 90 minutos

-Formas de presentarlas

Librerías en R:

-Estado actual

-Clasificación

-Mejores practicas

Caso práctico: Determinar cuál fue el jugador más valioso de Europa.

05

Paquetes de R en el futbol y métricas (II de II)

Visualización:

-Colorimetría (Exploración, tipos y ejemplos)

-Junk charts (ejemplos de gráficos fallidos)

En clase práctica:

-Trabajo con librería Understat

-Explorando data de eventos con Statsbomb

-Ploteando mapas de tiros y xG.

06

Visualización en R: Shiny de 0 a su despliegue

Introducción a aplicación interactiva: Shiny

Arquitectura de Shiny

Posibilidades y casos de uso

Clase practica:

-Usando librerías, traemos data viva y generamos una aplicación interactiva en cloud.

07

Arquitectura de datos. Conectar distintas fuentes de datos y armar un dashboard (Excel, Power Bi y R)

Volvimos a Excel. Ventajas y beneficios de su uso

Conectar Excel con archivos de datos

PowerQuery

PowerBI.

R, SQL y conexión ORDB

08

Caso y trabajo practico en sesión en vivo (para generar discusión)

Resumen curso.

Campos a desarrollar.

Generación reporte desde 0.

Comunicación con cliente.

EV

Módulo en vivo

Clase en vivo: Tema sorpresa planteado por el profesor

Requisitos

A lo largo del curso se presentan distintas actividades que requieren lo siguiente:

Tener conocimientos básicos de estadística y programación (en R preferentemente).

¿Como sé si tengo los conocimientos básicos en R?

Si conoces/has usado tidyverse, entonces cumples con lo pedido.

Si has usado un shiny, entonces definitivamente lo cumples. 

¿Como sé si tengo los conocimientos básicos en estadística?

Usaremos conceptos de tendencia central, dispersión y tipos de gráficos como boxplot. Si entendiste lo anterior, entonces lo cumples.

En caso de no contar con los conocimientos requeridos, puedes realizar nuestro curso introductorio de Estadística y programación y luego nuestro Curso Básico de Big Data para fútbol. Dichos programas te permitirán conocer y aprender lo necesario para este curso avanzado.

Las siguientes herramientas son necesarias para cursar:

Computadora (desktop o laptop)

Conexión a internet

R y RStudio instalado (gratuito)

Preguntas frecuentes

¿Tengo que estar a una hora específica en la computadora para ver los módulos?
+
¿Puedo acceder desde mi teléfono celular?
+
¿Cuáles son las opciones de pago para inscribirme?
+
Ya mi inscripción ha sido confirmada ¿Dónde puedo ver el material de mis cursos?
+
¿Cómo puedo utilizar la plataforma?
+
¿En qué consiste el módulo en vivo?
+
¿Cómo obtengo mi certificado?
+
Si no tengo conocimientos básicos de estadística, ¿qué puedo hacer?
+

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