Diploma Universitario en Estadística y Matemáticas aplicadas al deporte con R

Cada vez son más habituales las aplicaciones que está teniendo el dato en el deporte: nuevas métricas o medidas, cálculo de similitudes, segmentación de jugadores y/o equipos, participación en procesos de scouting, comparaciones y contextualizaciones entre jugadores, conocer la relación entre métricas o variables, etc. La estadística y las matemáticas se encuentran en la base de todos estos análisis. Entender, comprender y ser capaz de extrapolar ese aprendizaje científico, sin duda, marcará la diferencia. En el día a día de un analista de datos, es imprescindible preguntarse el porqué de las cosas para tener un entendimiento completo de todo el proceso. En el presente posgrado universitario, se presentarán muchas de las respuestas que ayuden a estos perfiles a hacer de sus análisis un trabajo más robusto científicamente.

Ante el gran volumen de información actualmente accesible en el ecosistema del dato en el mundo del deporte, es importante conocer la existencia de técnicas estadísticas que permitan eliminar el ruido inicial, así como la información redundante de todas estas fuentes. Así, en el diploma se comentarán las principales técnicas de preparación de la información y, lo más importante, las ventajas e inconvenientes que tiene el uso de cada una de ellas, siempre centrado en la explicabilidad e interpretabilidad del dato.

En este proceso de aprendizaje, será fundamental combinar la teoría con la práctica para que el alumno sea consciente de hasta dónde puede llegar a partir de esta base científica sólida. De esta forma, no sólo se estudiarán los conceptos estadísticos que están teniendo su influencia en el fútbol, sino que con el lenguaje de programación R, veremos su aplicación directa a casos de usos reales mostrando directamente su importancia.

El Diploma Universitario en Estadística y Matemáticas aplicado al deporte con R capacita a aquellas personas que lo cursen para un mejor desempeño dentro del deporte conociendo, de forma práctica, la base científica sobre la cual se están construyendo importantes decisiones.

Temario:

MÓDULO 1. Introducción al análisis de datos. (3 ETCS/75 HORAS).

1. La analítica en el deporte.
2. Principales conceptos estadísticos y matemáticos.
   1. Tipos de variables.
   2. Medidas de posición y dispersión.
   3. Visualizaciones gráficas.
   4. Métricas avanzadas probabilísticas: xG y PSxG.
3. Introducción a R.
4. Fundamentos estadísticos con R

MÓDULO 2. Tratamiento de los datos. (3 ECTS/75 HORAS).

1. Principales técnicas de preparación de la información.
   1. Transformación de datos: Escalado y normalización de los datos.
   2. Limpieza de datos: Valores nulos y outliers.
   3. Selección de atributos.
2. El problema de la dimensionalidad. Técnicas y explicabilidad.
3. Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis Factorial (AF)
4. Preparación y tratamiento de los datos con R.

MÓDULO 3. Modelización y análisis final. (3 ECTS/75 HORAS).

1. Analítica descriptiva en el mundo del deporte.
2. Principales algoritmos y su interpretabilidad.
   1. Regresión lineal. Coeficiente de determinación.
   2. Análisis de conglomerados. Clustering.
   3. Algoritmos de similitud. Distancia euclídea y distancia coseno.
3. Aprendizaje estadístico y modelización con R.

MÓDULO 4. Proyecto Fin de Diploma. (3 ECTS/75 HORAS).

1. Trabajo práctico con modelos matemáticos y estadísticos con R.

DESTINATARIOS:

El Diploma en Estadística y Matemáticas aplicado al deporte va dirigido a todo perfil cercano al deporte que en su día a día tenga un contacto directo con el análisis de datos (Entrenadores, Analistas Técnico-Tácticos, Analistas de Rendimiento, Analistas de Cantera…), así como con herramientas que, cada vez más, incluyen parámetros o filtros estadísticos para un correcto uso de ellas. Igualmente, está pensado para cualquier persona que esté interesada en el análisis de datos aplicado al deporte y que quiera conocer la base científica sobre la que se apoyan técnicas y algoritmos con alto impacto en el deporte actual.

¿qué aprenderé durante el curso?