BIHUB PATH

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.

Icon 01

DATA D’INICI

Febrer 2021

Icon 02

DATA DE FINALITZACIÓ

Juliol 2021

Icon 03

DURADA

5 mesos

Icon 04

IDIOMA

Castellà

Icon 06

LLOC

Barcelona

Icon 07

CRÈDITS

15 ECTS

Icon 08

PREU

€ 4.500

Icon 09

DEGREE

Postgrau en Sports Analytics

Icon 05

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.