Experto en Analítica Avanzada aplicada al Baloncesto
Experto en analítica avanzada aplicada al baloncesto
El Experto Universitario en Analítica Avanzada aplicada al baloncesto está dirigido a entrenadores, directores deportivos, scouters, preparadores físicos y analistas de baloncesto, entre otros perfiles dentro de un cuerpo técnico, así como a periodistas, personas especializadas en áreas técnicas (programación, analítica, Big Data) que quieran adentrarse en este deporte, y al público general. Su objetivo será el de formar en diseños y desarrollos de procesos de analítica end-to-end, es decir, desde la detección de fuentes hasta su visualización, pasando por el diseño, la programación y las transformaciones de datos, todo ello aplicado en el ámbito del baloncesto.
En una primera instancia, se estudiarán los precedentes y orígenes de la analítica en el deporte y en el baloncesto (desde las primeras actas hasta los modernos sistemas de tracking), y se mostrará, con un caso de uso real de un club de baloncesto profesional, en qué consiste un proceso de analítica y cómo podemos implementarlo en un club de baloncesto, sea del nivel que sea, para beneficiarse de la potencia de los datos.
Durante este Experto Universitario, se utilizarán todo tipo de fuentes de datos, ya sean abiertas y gratuitas, para todo tipo de categorías, como fuentes de datos profesionales, utilizadas en su día a día por clubes de élite. También se ofrecerá formación en técnicas de videoanálisis, de tal forma que cualquier club de cualquier categoría, pudiendo grabar sus partidos, posteriormente pueda construir su propia fuente de datos, adaptada y personalizada al nivel de detalle que desee.
Una vez conocidas las diferentes fuentes de datos disponibles, se utilizarán técnicas y herramientas de análisis de datos actualizadas, pero a su vez muy accesibles, para poder explotar al máximo los datos recogidos y obtener las mejores conclusiones para la toma de decisiones en la pista. Este tipo de métricas específicas de rendimiento (KPIs) pueden ser beneficiosas en múltiples ámbitos y áreas de un club, ya sea análisis de rendimiento individual/colectivo propio, análisis del rival, scouting y fichajes, seguimiento de cantera, etc…
Finalmente, toda la información y el conocimiento serán adaptados, tratados y visualizados para una correcta presentación, justificando las causas de cada una de las decisiones tomadas, pudiendo orientarla a todo tipo de categorías y competiciones, de diversa magnitud. Para ello, se incidirá en la visualización con herramientas punteras en el mercado analítico como son Google Data Studio, Tableau y PowerBI, cada una con sus propias virtudes y sus propios costes, pudiendo así escoger el alumno la herramienta que mejor se adapte a su presentación.
El Experto Universitario en Analítica Avanzada aplicada al baloncesto capacita a aquellas personas que lo cursen a implementar, desde el inicio del curso, la metodología del dato dentro de un club de cualquier nivel, y sacar provecho de la misma en la pista. También provee las herramientas y los conceptos necesarios para el análisis de competiciones, clubs y jugadores desde un punto de vista más analítico basado en datos, movimiento en constante crecimiento en la actualidad.
El Experto Universitario en Big Data aplicado al baloncesto capacita a aquellas personas que lo cursen para un mejor estudio de las competiciones, clubs y jugadores, desde un punto de vista más analítico basado en datos, dotando de las herramientas necesarias para poder implementar su propio departamento analítico, en este creciente movimiento dentro del baloncesto, sea cual sea la inversión y categoría en la que se encuentre, pudiendo sacar provecho durante el mismo curso.
colaborador principal:
Gracias al acuerdo de colaboración firmado entre el Sports Data Campus y la tecnológica NBN23, éstos serán los colaboradores principales de este experto, aportando un enorme valor y compartiendo toda su experiencia con los alumnos. Este acuerdo tiene por objetivo contribuir al desarrollo de la analítica avanzada en el baloncesto, y gracias a él, los estudiantes trabajarán en distintos proyectos con los resultados obtenidos a través de la API de NBN23.
Este acuerdo supone un gran paso en el mundo de la analítica aplicada al baloncesto, sobre todo orientado a clubes y categorías semi-profesionales, amateur y cantera. De la mano de NBN23, empresa pionera en la digitalización de actas no solo en España, sino también en otros países y continentes, conseguimos ofrecer la formación e infraestructura de datos suficiente a los alumnos para que puedan implementar soluciones analíticas, tanto sencillas como complejas, en sus propios clubes desde el primer momento.
Desde analizar a nuestro equipo y al rival, hasta scouting para dirección deportiva, pasando por un análisis del progreso de los jugadores de cantera. Todo ello, siempre con el foco y el objetivo de mejorar la toma de decisiones y de que el dato se traduzca en la pista, en la mejora de resultados y de los jugadores. Desde Sports Data Campus, no podemos esperar a mostraros toda la potencia y beneficio del dato en el mundo del baloncesto. ¡Nos vemos en Sports Data Campus!
PLAN DE ESTUDIOS (Estructurado por ECTS y Módulos)
MÓDULO 1. Introducción a la analítica en el baloncesto. Proceso de analítica. (3 ETCS/75 HORAS)
- Introducción al Big Data en el deporte.
- El origen del Big Data en el deporte: El Béisbol.
- Utilización del Big Data en diferentes disciplinas deportivas.
- Análisis del rendimiento deportivo.
- Evolución de las estadísticas en baloncesto.
- Qué son las estadísticas avanzadas.
- Fuentes de información: del boxscore al tracking espacial.
- Proceso de analítica aplicado al baloncesto. Caso de uso de un club profesional.
MÓDULO 2. Toma de decisiones basadas en datos. Métricas avanzadas y videoanálisis. (4 ETCS/100 HORAS)
- Las estadísticas como método de evaluación de equipos y jugadores. Diferencias entre producción e impacto.
- Contexto: la importancia del dónde y del cuándo. La posesión como unidad de referencia.
- Compartimentar el análisis según las situaciones de juego concretas.
- Nuevas métricas asimiladas: ratings de eficiencia, Four Factors, porcentajes vs totales…
- Deporte de equipo: estadísticas de parejas, tríos y quintetos. Cambiar el esquema de juego a partir de las estadísticas.
- Mejora y desarrollo individual del jugador con Big Data. Qué información trasladar al staff y jugadores.
- Introducción a bases de datos profesionales: Synergy, InStat.
- Fuentes abiertas de categorías profesionales, no profesionales y otras fuentes.
- Introducción a los sistemas de videoanálisis.
- Diferencias entre los diferentes proveedores de herramientas de videoanálisis. Implementar la cultura del videoanálisis en un club de baloncesto.
- Creación de paneles de videoanálisis. Principales conceptos: botoneras, descriptores…
- Gestión de acciones. Clips y presentaciones.
- Matriz de datos. Exportación de datos. Paneles de datos.
MÓDULO 3. Extracción y procesamiento de datos aplicado al Baloncesto. (4 ETCS/100 HORAS)
- Introducción a los lenguajes de programación.
- Cómo utilizar el entorno de programación: Google Colab.
- Programación con Python: variables, bucles y tipos de datos.
- Extracción de datos con Python.
- Procesamiento de datos con Python.
- Casos de uso de carga de datos de diferentes proveedores.
- Casos de uso de procesamiento de datos de diferentes competiciones.
MÓDULO 4. Machine Learning aplicado al Baloncesto. (3 ETCS/75 HORAS)
- Introducción: ciencia de datos aplicada al baloncesto. Contexto y uso.
- Conceptos básicos de Machine Learning.
- Cómo generar bases de datos: estrategias de scraping.
- Introducción a la librería de Scikit-learn. Modelos de clustering.
- Modelos de clasificación.
- Modelos de predicción.
MÓDULO 5. Visualización y presentación de datos. (3 ETCS/75 HORAS)
- Introducción a la visualización: desde informes estáticos hasta dashboards interactivos.
- Visualización con Google Data Studio.
- Herramientas PowerBI.
- Arquitectura de PowerBI.
- PowerBI Desktop.
- PowerBI Servicio Cloud.
- Arquitectura de Tableau.
- Tableau Desktop, Public y Server.
- Dashboards e historias en Tableau.
MÓDULO 6. Proyecto Fin de Experto (3 ETCS/75 HORAS)
OBJETIVOS
OBJETIVOS DEL PROGRAMA
OBJETIVOS GENERALES:
- Conocer las principales fuentes de datos en el baloncesto y cómo sacar provecho de las mismas.
- Saber adaptar las posibilidades del mundo de la analítica de datos a cada club/entidad para obtener beneficios en diferentes ámbitos.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
- Conocer la evolución de la estadística avanzada, desde su origen hasta día de hoy.
- Entender el cambio en el flujo de trabajo que ha introducido el uso de estadísticas avanzadas.
- Saber dónde buscar los datos más relevantes dentro de bases de datos profesionales y dónde encontrar información que pueda ofrecer ventajas competitivas.
- Eliminar ideas preconcebidas y falsos mitos respecto al uso de estadísticas en baloncesto.
- Comprender cuál es el papel de un analista y cómo exponer los resultados de su análisis de forma correcta.
COMPETENCIAS
COMPETENCIAS
- El alumnado será capaz de elegir las fuentes de datos más relevantes y fiables para cada tipo de análisis que quiera realizar.
- El alumnado conocerá las distintas herramientas de análisis del mercado, y escogerá la más adecuada para su aplicación.
- El alumnado podrá implementar las diferentes métricas que se pueden obtener a partir de los datos y distinguir cuáles son las más útiles en su situación.
- El alumnado podrá diseñar un proceso de analítica complejo, sostenible y reutilizable para que persista en su club, beneficiándose de ello las distintas áreas del mismo.
DESTINATARIOS:
El Experto en Analítica Avanzada aplicada al Baloncesto está dirigido a:
- Entrenadores de Baloncesto
- Analistas Técnico-Tácticos especializados en baloncesto.
- Cualquier profesional que esté interesada en orientar o reorientar su Carrera profesional hacia el uso del Big Data y la Analítica Avanzada del juego en baloncesto, utilizando herramientas de última generación y diversas fuentes datos.
- Titulados Superiores con perfil deportivo.
- Titulados técnicos o titulados en las diferentes áreas relacionadas con la tecnología.
- Titulados técnicos o titulados en las diferentes áreas relacionadas con el deporte.
- Profesionales o titulados en Estadística, Ingeniería y disciplinas afines al ecosistema del dato.
PROFESORADO
Miguel David Monzón
Co-director académico. Analista de datos colaborador con Movistar Estudiantes.
Ingeniero Informático y Máster en Big Data & Analytics por la Universidad de Alcalá (UAH). Investigador en el departamento de Ciencias de la Computación de la UAH (2016/2017). Máster en Big Data Deportivo por la UCAM en colaboración con OPTA Sports. Profesor de diversos másteres en Big Data y en Data Science, especialmente en almacenamiento NoSQL. Especialista en procesos ETL, procesamiento de datos y Web Scraping.
Fran Camba
Responsable del Departamento de Análisis Estadístico de Obradoiro CAB
Con licenciatura en Física, más de 7 años apoyando distintas áreas del Obradoiro CAB (siempre en ACB) con diferentes análisis. Divulgador y con varios años de experiencia en formación.
Francisco Oviedo
Docente especialziado en Big Data y Deporte
Docente en el Máster Big Data Deportivo y en el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Deporte del Big Data International Campus de ENIIT (Innova IT Business School) y profesional del departamento de administración/financiero, con más de 10 de años de experiencia en el desempeño de diferentes puestos de trabajo, en entidades públicas y privadas. Posee estudios de Máster en Analítica Web y Big Data por la Universidad Complutense de Madrid y la Escuela Spain Business School.
Ander Isuskiza
Analista y Docente. Baskeroseno Scouting
Entrenador de baloncesto. Fundador y CEO de Baskeroseno Scouting, agencia especializada en el análisis estadístico y táctico. Profesor de la asignatura de Estadística en los cursos de formación para Técnico Superior en Baloncesto de Kirolene (Departamento de Educación del Gobierno Vasco). Redactor en la revista Gigantes de la Guía ACB.
José Ignacio Gámez
Data Analyst en el Departamento de Advanced Analytics de BBVA
Ingeniero Técnico Informático de Sistemas por la UMA (Universidad de Málaga). Más de quince años de experiencia como profesional, siempre ligado a los datos, actualmente colabora con el departamento de Advanced Analytics de BBVA. Ha publicado diversos artículos basados en análisis estadísticos aplicados al baloncesto.
David Fombella Pombal
Sport Scientist
Consultor Senior BI & Data Scientist en Stratebi (Power BI, R). Especializado en analítica deportiva. Desarrollo de sistemas predictivos Machine Learning en el ámbito deportiva. Conferenciante Internacional FIFA CIES. Profesor Máster Big Data Deportivo. Ponente en diferentes Congresos: Barça Sports Technology Symposium, 2º Congreso Internacional de Fútbol Tecnología, Ciencia e Innovación.
Enrique Mederos
Sales & Management en Nacsport, especializado en el área de baloncesto
Entrenador Superior por la FEB. Ha participado en cuerpos técnicos de diversas categorías, destacando su presencia en CB Canarias (LF) y también numerosas participaciones y éxitos en campeonatos de España representando a Islas Canarias con el Junior Femenino (ganando las ediciones de 2015 y 2016).
MASTERCLASSES
Jorge Lorenzo
Founder & CEO en Basketouch Solutions Spain
MasterClass: «Análisis del rendimiento táctico en directo con Basketouch Analytics. El caso real del Campeonato del Mundo en China 2019″.
Raquel Romo
Entrenadora de Perfumerías Avenida
MasterClass: «La importancia de la analítica en el baloncesto femenino profesional«.
Ramón Carbonell
Founder & CEO en Scoutbasketball
MasterClass: «Presentación de Scoutbasketball, herramienta para el scouting y gestión de datos».
Ricardo Molina
Founder & CEO en Scoutbasketball
MasterClass: «Presentación de Scoutbasketball, herramienta para el scouting y gestión de datos».
Rafael Juan
Entrenador de la cantera en Valencia Basket
MasterClass: «Analítica en equipos de formación»
José David Gros
Director Deportivo del CB Peñas Huesca (LEB Oro) en la temporada 20/21
Taller: «Metodología del dato y su analítica aplicada a clubes»
Javier Bosch
CEO en NBN 23
MasterClass: «Emprendimiento en el área del Big Data deportivo. El caso real de NBN23»
¿qué opinan nuestros alumnos?
«Curso excelente con tutores muy profesionales que te acompañan durante todo el aprendizaje. Me ha permitido desarrollar toda la parte técnica del análisis de datos para seguir investigando y aprendiendo. 100% recomendable a cualquiera que quiera profundizar en este tema.»
«En mi caso, ya tuve previa experiencia con el master de big data deportivo, método de enseñanza muy parecido, libertad propia para poder aprender y mejorar, existe unos requisitos mínimos, pero que para personas que busquen más, pueden seguir haciéndolo. Muy contento porque me ha dado las herramientas necesarias para iniciarme y dar el paso al análisis de datos, los trabajos y ejemplos bastante aplicados a la realidad del baloncesto«
«Las puertas que me ha abierto este curso son abismales. Desde recolectas de datos y uso de programas informáticos hasta informes hechos al gusto (boxscores, playbyplays y shotcharts). Profesorado de 10 que te acompaña, te guía y no deja que te hundas en ningún momento. Recomendable por no decir obligatorio debido al avance tecnológico que está teniendo el baloncesto.«
«Formación totalmente recomendable tanto si tienes experiencia previa en tema de datos y estadística avanzada como si eres novato en este campo. Te permite aprender cosas simples y no tan simples, con las que empezar a trabajar y a indagar con los datos.
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