Experto Universitario en Big Data aplicado al Baloncesto

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Experto Universitario en Big Data aplicado al Baloncesto

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El Experto Universitario en Big Data aplicado 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.

Para comenzar, se estudiarán los orígenes del Big Data en el deporte y, posteriormente, en el baloncesto, comenzando con las primeras tomas de datos a papel y terminando con los modernos sistemas de tracking y analítica avanzada de la actualidad. Además, la situación actual de la analítica en el baloncesto español se encuentra en una etapa de crecimiento en la que, quitando los principales clubes de mayor presupuesto, la gran amplia mayoría de clubs de todo tipo de categorías no cuentan con equipos analíticos, en muchos casos por la inversión que ello conlleva.

En este Experto Universitario, se ofrecerán fuentes de datos de referencia totalmente abiertas y gratuitas, para todo tipo de categorías, junto con otras fuentes de datos de gran relevancia que sí que conllevan cierto coste, pudiendo seleccionar el alumno la fuente que más se adapte a sus necesidades. Las diferentes fuentes de datos serán estudiadas y procesadas para dar respuesta a las diversas demandas deportivas que este deporte conlleva, analizando qué métricas específicas de rendimiento (KPIs) son las más adecuadas para cada situación, tanto en ámbito colectivo como a nivel individual.

Utilizando tecnologías Big Data actuales y punteras actualmente, pero a su vez accesibles por parte de todo tipo de perfiles, se procederá al estudio exhaustivo de procesos de transformación de datos, añadiendo variedad con diferentes lenguajes de programación, pudiendo ofrecer un abanico más amplio de oportunidades respecto a las técnicas que venían realizándose con anterioridad, acercándonos más a uno de los ecosistemas más punteros respecto al baloncesto, la NBA. Junto con estas tecnologías, se proponen técnicas de algoritmia avanzada y Machine Learning, obteniendo análisis todavía más complejos y profesionales, llegando a información imposible de conseguir por métodos tradicionales.

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 y Big Data como son 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 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.

Temario:

MÓDULO 1. Big Data y Baloncesto: las claves del juego, las métricas principales y su ecosistema de datos abiertos (4 ETCS/100 HORAS)

  • UNIDAD 1. Introducción al Big Data en el Deporte.
  • UNIDAD 2. Introducción al Big Data en el Baloncesto.
  • UNIDAD 3. Las claves del juego en el Baloncesto, y sus principales métricas
  • UNIDAD 4. Ecosistema de datos abiertos en el Baloncesto.

MÓDULO 2. Sistemas de almacenamiento: Bases de datos. (3 ETCS/75 HORAS)

MÓDULO 3. Extracción y procesamiento de datos aplicado al Baloncesto. (4 ETCS/100 HORAS)

MÓDULO 4. Machine Learning aplicado al Baloncesto. (3 ETCS/75 HORAS)

MÓDULO 5. Visualización y presentación de datos. (3 ETCS/75 HORAS)

MÓDULO 6. Proyecto Fin de Experto (3 ETCS/75 HORAS)

OBJETIVOS

OBJETIVOS DEL PROGRAMA

OBJETIVOS GENERALES:

  • Conocer cómo se ha integrado el uso del Big Data en el baloncesto profesional.
  • Comprender el funcionamiento de las bases de datos utilizadas en equipos profesionales y cómo integrarlas en el flujo de trabajo.

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 sabrá manejarse en la interfaz de las principales fuentes de datos profesionales y recabar la información más relevante.
  • El alumnado distinguirá los contenidos utilizados en un análisis técnico de lo que se debe presentar al staff de un equipo.
  • El alumnado conocerá los avances en NBA que aún no han llegado a Europa para estar más preparados respecto al mercado del futuro.

    DESTINATARIOS:

    El Experto Universitario en Big Data aplicado 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 que 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.
    • Emprendedores, desempleados y todos aquellos que quieran formarse en una disciplina de creciente demanda.

    PROFESORADO

    Miguel David Monzón

    Miguel David Monzón

    Co-director académico. Data Engineer en Haya Real Estate.

    Ingeniero de Datos en Haya RE. 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 Universidad Católica de Murcia 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.

    David Fombella Pombal

    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.

    Adrià Arbués

    Adrià Arbués

    Computer Vision y Deep Learning aplicado al Baloncesto

    Ingeniero en sistemas audiovisuales por la UPF (Universidad Pompeu Fabra), con un máster de «Vision, Graphics and Interactive Systems» por la Universidad de Aalborg (Dinamarca), y actualmente terminando el doctorado en la UPF, especializado en las técnicas de visión por computador e inteligencia artificial aplicado al baloncesto. Ex-entrenador ayudante en liga EBA y en categorías de formación del Futbol Club Barcelona. Creador de BueStats, un programa para extraer reports estadísticos de equipos de competiciones FEB. Profesor del módulo específico de Estadística Avanzada en el Curso de Entrenador Superior de la Federación Española de Baloncesto.

    Ander Isuskiza

    Ander Isuskiza

    Docente Big Data aplicado al Baloncesto y las claves del juego

    Entrenador de baloncesto. Profesor de la asignatura de Big Data en los cursos de formación para Técnico Superior en Baloncesto de Kirolene (Departamento de Educación del Gobierno Vasco). Creador de baskeroseno.com, plataforma de contenidos relacionados con el scouting en baloncesto, enlazando el uso de estadísticas avanzadas con conceptos tácticos y técnicos.

    José Ignacio Gámez

    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.

    Francisco Oviedo

    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.

    Sergio Olmos

    Sergio Olmos

    Científico de Datos en el Alba Berlin y Estadístico en ISGlobal

    Consultor en ciencia de datos para ALBA Berlín. Creador de varios
    paquetes de R de código abierto para obtener y analizar datos de
    baloncesto. Previamente, jugador profesional de baloncesto durante 11 años.

    Estadístico investigando sobre los efectos de la contaminación
    ambiental y otros factores del entorno urbano sobre la salud.

    MASTER CLASSES

    Jorge Lorenzo

    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″.

    Ricardo Molina

    Ricardo Molina

    Founder & CEO en Scoutbasketball

    MasterClass: «Presentación de Scoutbasketball, herramienta para el scouting y gestión de datos».

    Ramón Carbonell

    Ramón Carbonell

    Founder & CEO en Scoutbasketball

    MasterClass: «Presentación de Scoutbasketball, herramienta para el scouting y gestión de datos».

    Javier Bosch

    Javier Bosch

    Founder & CEO en NBN 23

    MasterClass: «Emprendimiento en el área del Big Data deportivo. El caso real de NBN23«.

    Fran Camba

    Fran Camba

    Responsable del Departamento de Análisis Estadístico de Obradoiro CAB

    MasterClass: «Analítica de Datos en un equipo profesional: el trabajo diario».

    Raquel Romo

    Raquel Romo

    Entrenadora de Perfumerías Avenida

    MasterClass: «La importancia de la analítica en el baloncesto femenino profesional«.

    Luis Cordero

    Luis Cordero

    Máster en Big Data Deportivo por la UCAM, Founder en BallData42

    MasterClass: «Periodismo deportivo de datos o la fusión del Big Data con el storytelling».

    Luis Clausín

    Luis Clausín

    Fundador de MueveteBasket.es

    MasterClass: «¿En qué consiste #scoutingDatos?».

    Toni Caparrós

    Toni Caparrós

    Jefe del Departamento de Salud y Ciencias Aplicadas del INEFC de Barcelona

    Taller: «Aplicación del control de carga en baloncesto profesional«.

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