MÁSTER EN BIG DATA
APLICADO A La
PREPARACIÓN FÍSICA
EN FÚTBOL
Alta tecnología al servicio de la optimización del rendimiento físico y la reducción de las lesiones en entrenamientos y competición.
El mundo del deporte y, especialmente, el fútbol, está evolucionando a una velocidad altísima debido, entre otras cosas, a los procesos de transformación digital. Sin duda alguna, el Big Data y la Inteligencia Artificial son los grandes responsables de esta transformación, cada vez, toman una mayor importancia, para optimizar procesos, tanto de lo que pasa dentro del campo en entrenamientos y competición como lo que afecta a las áreas extradeportivas de los clubes.
A lo largo de este Máster, abordaremos algunos de los casos de uso esenciales al servicio del rendimiento físico:
- Desarrollo de bases de datos en equipos.
- Tratamiento de las bases de datos en equipos de fútbol.
- Uso de datos de nuevas tecnologías para la cuantificación de la carga física.
- Evaluación del rendimiento físico mediante el análisis estadístico.
- Evaluación de criterios para return-to-play en jugadores lesionados.
- Desarrollo de informes con Power BI y Tableau.
- Desarrollo y análisis de informes de carga post-sesión y post-partido.
- Análisis de equipo rival y propio.
- Análisis del portero.
EN COLABORACIÓN CON:
A QUIéN VA DIRIGIDO
El Máster en Big Data aplicado a la preparación física en el fútbol está dirigido a profesionales del deporte, como entrenadores, analistas, preparadores físicos y fisioterapeutas, que deseen integrar el Big Data en su trabajo para optimizar el rendimiento físico y la prevención de lesiones.
También es ideal para recién graduados en áreas relacionadas con el deporte, la tecnología o la analítica de datos que buscan una especialización diferencial y orientada al mundo deportivo profesional.
Ofrece una oportunidad única para desarrollar habilidades clave en la gestión de datos aplicados a la preparación física, la toma de decisiones estratégicas y el uso de tecnologías avanzadas. Es la formación perfecta tanto para quienes ya trabajan en el sector como para aquellos que desean iniciar una carrera en un mercado en constante evolución.
Salidas profesionales
Los titulados en el Máster en Big Data aplicado a la preparación física en el fútbol están preparados para desempeñar, entre otros, los siguientes puestos:
Analista de rendimiento deportivo:
Especialista en recopilar y analizar datos de deportistas para optimizar su rendimiento físico.
Preparador físico con enfoque en datos:
Diseñar programas de entrenamiento basados en análisis avanzados de datos para maximizar resultados.
Científico de datos deportivos:
Desarrollo de modelos predictivos y analíticos que ayuden a prevenir lesiones y mejorar el rendimiento.
Gestor de tecnología y dispositivos wearables:
Implementar y gestionar tecnologías como sensores, GPS y wearables en equipos deportivos o gimnasios.
Consultor de Big Data en rendimiento físico:
Asesorar a clubes, academias o deportistas sobre cómo implementar estrategias basadas en datos.
Especialista en prevención de lesiones:
Utilizar datos para identificar patrones de riesgo y diseñar estrategias de prevención personalizadas.
Investigador en ciencias del deporte y datos:
Realizar estudios avanzados sobre el impacto de la tecnología y los datos en la preparación física.
Desarrollador de software para análisis de datos deportivos:
Crear herramientas y plataformas específicas para la gestión y análisis de datos en preparación física.
¿Por qué hacer nuestro Máster?
Realizar un Máster en Big Data aplicado a la preparación física te permitirá formarte con expertos en el sector, adquirir herramientas avanzadas para gestionar y analizar datos orientados al rendimiento físico, y destacar en un mercado en constante evolución que demanda profesionales altamente capacitados en el ámbito deportivo.
Una formación única, con contenidos únicos y exclusivos
Somos el campus de referencia y la mayor comunidad sobre Big Data y deportes en castellano
Ya hemos formado a más de 2600 alumnos de todas las grandes ligas y de diferentes deportes
Colaboramos con más de 100 clubs y equipos profesionales, y con más de 120 empresas referentes en su sector
Te garantizamos una experiencia formativa única, acompañado en todo momento y siempre disponibles para ti
Publica y encuentra oportunidades en nuestra comunidad llena de profesionales para hacer networking
Nuestros másteres son los únicos certificados por la UCAM y Sports Data Campus
Nuestros docentes y masterclasses son TOP a nivel mundial. Tendrás acceso a eventos exclusivos con ellos
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DIPLOMA EN FUNDAMENTOS DE ANÁLISIS EN FúTBOL
Pablo Sanzol (Secretaría Técnica Deportivo Alavés y uno de los máximos exponentes de la Analítica de Fútbol), te enseñará los conceptos esenciales del Análisis en Fútbol y empezarás a adquirir conocimientos y competencias que harán disfrutar al máximo del Máster en big data aplicado al preparación física en fútbol.
Diploma en Matemáticas y Estadística aplicadaS al Deporte con R
De la mano de Javier Fernández (Data Scientist de Sportian), te adentrarás en el apasionante mundo de las mátemáticas y la estadística avanzada aplicada al deporte, para desarrollar unas competencias esenciales y necesarias que te harán único.
DIPLOMA EN ANALÍTICA AVANZADA DE DATOS DEPORTIVOS CON PYTHON
Disfruta, junto a Luis Fernando Úbeda (Data Scientist y Máster en Big Data Deportivo), del apasionante mundo del lenguaje Python, el más utilizado en analítica avanzada aplicada al deporte. Lo harás, desde cero y paso a paso, adquiriendo competencias en programación de forma natural, que luego aprovecharás en el Máster.
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BECAS
PORQUE EN LA COLABORACIÓN ESTÁ LA FUERZA
ORGULLOSOS DE NUESTRO ECOSISTEMA DE COLABORADORES , QUE SIGUE CRECIENDO CADA DÍA
NUESTROS ALUMNOS OPINAN
Nos sentimos muy orgullosos de todos y cada uno de los alumnos que han pasado por Sports Data Campus, y que ahora forman parte de esta gran familia.
¡Muchas gracias a todos por vuestro esfuerzo y vuestro cariño! 🙂
Agustín Alabau
Máster en BD aplicado al Scouting en fútbol
aldo jaenes
Máster en BD aplicado al Scouting en fútbol
alfredo del río
Máster en Big data deportivo
Lo que te ofrecemos
EL PROGRAMA
UN PROGRAMA FORMATIVO QUE REVOLUCIONARÁ EL MUNDO DE LA PREPARACIÓN FÍSICA EN EL FÚTBOL. AQUÍ LO TIENES:
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MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA (3 ECTS)
1. Introducción Big Data.
2. Aplicación del Big Data en el deporte.
3. Introducción teórica al tratamiento del dato.
4. Introducción teórica al almacenamiento del dato.
5. Introducción teórica al análisis del dato.
6. Introducción teórica a la visualización del dato.
MÓDULO 2. EL ROL DEL “SPORTS SCIENTISTS” Y EL “HEAD OF PERFORMANCE” (6 ECTS)
1. ¿Qué es un Sports Scientist? Funciones, perfil y competencias clave.
2. El rol del Head of Performance en la estructura organizativa de un club.
3. Modelos de departamentos de rendimiento: estructuras y recursos.
4. Herramientas tecnológicas y flujos de datos en rendimiento físico.
5. Indicadores clave: carga, fatiga, recuperación y readiness.
6. Coordinación entre departamentos: análisis, cuerpo técnico y servicios médicos.
7. Visualización y reporte: dashboards, presentaciones y reuniones técnicas.
8. Casos reales: cómo trabajan los departamentos de rendimiento en clubes profesionales.
9. Soft skills del líder de rendimiento: comunicación, liderazgo, gestión del cambio.
10. Retos y futuro del Sports Scientist en el fútbol moderno.
MÓDULO 3. TECNOLOGÍAS PROVEEDORAS DE DATOS EN PREPARACIÓN FÍSICA (5 ECTS)
1. Introducción a las nuevas y futuras tecnologías
2. Introducción a la cuantificación de la carga de estas tecnologías
3. Métricas e indicadores de rendimiento físico
4. Métricas e indicadores para procesos lesiónales
5. Compresión y utilización de los datos obtenidos
6. Caso práctico en valoración del rendimiento físico
7. Caso práctico en readaptación de lesiones
8. Caso práctico para minimizar la incidencia lesional
MÓDULO 4. TRATAMIENTO BÁSICO DE LOS DATOS: BASES DE DATOS EN EXCEL (3 ECTS)
1. Introducción a Excel
2. Conceptos básicos de las bases de datos
3. Administración de los datos: Power Query
4. Conceptos avanzados de las bases de datos: Tablas dinámicas y Dashboard
5. Gráficos y visualización de información
6. Casos de uso en el fútbol
MÓDULO 5. TRATAMIENTO AVANZADO Y VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS: HERRAMIENTAS ETL, TABLEAU, POWER BI (6 ECTS)
1. Introducción a las herramientas ETL y visuales disponibles
2. Tipos de datos físicos y condicionales
3. ETL – Pentaho Data Integration
4. Microsoft Power BI
MÓDULO 6. ANALÍTICA AVANZADA DE ASPECTOS TÉCNICO-TÁCTICOS CON TABLEAU (4 ECTS)
1. Introducción a Tableau Public
2. Elementos de Tableau Public
3. Proveedores y fuentes de datos principales: MediaCoach, Wyscout, Scout7 y StatsBomb
4. Análisis propio: potenciación del modelo de juego y situación dentro de un equipo en su entorno
competitivo
5. Justificación del análisis propio desde un punto de vista micro
6. Análisis del rival: del dato al vídeo
7. Análisis del portero
8. Diseño de una estrategia operativa
9. Aplicación al entrenamiento
MÓDULO 7. ANALÍTICA AVANZADA EN EL ENTRENAMIENTO DE FUERZA APLICADO AL FÚTBOL (3 ECTS)
1. Valoración isoinercial de la fuerza a través la velocidad de ejecución y análisis de datos
2. Valoración de la fuerza con dispositivos inerciales a través la velocidad de ejecución y análisis de datos
3. Monitorización del entrenamiento de la fuerza y control de la fatiga a través de la velocidad de ejecución
4. Valoración isocinética de la fuerza y análisis de datos
5. Valoración de la fuerza a través de dinamómetros manuales, galgas o células de carga y análisis de datos
6. Valoración de la capacidad de salto y test isométricos en la cadena posterior a través de plataformas de
fuerza: análisis de datos
7. Cálculo del perfil fuerza – velocidad a través de saltos y sprint
8. Valoración de la fuerza: registro, análisis de datos y prevención de lesiones
MÓDULO 8. ANALÍTICA AVANZADA EN READAPTACIÓN DE LESIONES (3 ECTS)
1. Introducción a la readaptación de lesiones en el fútbol
2. Factores de riesgo intrínsecos y extrínsecos en diferentes patologías
3. Mecanismos de lesión en diferentes patologías
4. Valoraciones pre- y post-lesión
5. Criterios de progresión en las diferentes fases de la readaptación de lesiones
6. La cuantificación de la carga mediante los dispositivos GPS en el proceso de readaptación
7. Ejemplos prácticos de diferentes lesiones
MÓDULO 9. “DATA-DRIVEN DECISION” EN LA OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO EN FÚTBOL (6 ECTS)
1. Introducción a la cuantificación de la carga en campo
2. Métricas e indicadores de rendimiento en fútbol
3. Proceso en cuantificación de la carga
4. “Worst case-scenario”
5. Ratio agudo-cronico
6. Relación de parámetros físicos con el juego
7. Evaluación del rendimiento y desarrollo condicional en fútbol base
8. Caso de uso post-sesión
9. Caso de uso en microciclo
10. Caso de uso post-partido
MÓDULO 10. INTRODUCCIÓN A PYTHON Y ANÁLISIS DE DATOS PARA LA PREPARACIÓN FÍSICA (6 ECTS)
1. Introducción a Python para la Ciencia de Datos
• Fundamentos del lenguaje y entornos de desarrollo (Colab, Jupyter Notebook)
• Primeros scripts: variables, estructuras básicas y funciones
2. Fundamentos Estadísticos Aplicados al Rendimiento
• Tipos de variables y medidas estadísticas descriptivas
• Contrastes de hipótesis aplicados al deporte
• Tamaño del efecto y relaciones entre variables
3. Ciclo del Dato en Entornos Deportivos
• Fases del análisis de datos: desde la recogida hasta la presentación
• Aplicación práctica en casos reales del deporte y la preparación física
4. Adquisición de Datos Reales
• Lectura de archivos deportivos (CSV, Excel)
• Uso básico de APIs y otras fuentes de datos automatizadas
5. Preparación y Limpieza del Dato
• Detección y tratamiento de valores atípicos y ausentes
• Transformaciones comunes: normalización, codificación, escalado
6. Automatización de Procesos de Análisis
• Creación de flujos completos: entrada de datos – análisis – salida
• Ejemplo aplicado: cálculo de perfil físico de un jugador
7. Visualización y Presentación de Resultados
• Creación de gráficos con Python (Matplotlib, Seaborn)
• Generación automática de informes para el cuerpo técnico (PDF, HTML)
MÓDULO 11. APLICACIONES DE MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL RENDIMIENTO DEPORTIVO (6 ECTS)
1. Introducción al Aprendizaje Automático (Machine Learning)
• ¿Qué es Machine Learning y por qué es relevante en deporte?
• Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado
• Ciclo de vida de un modelo de ML: entrenamiento, validación, despliegue
2. Tipos de Modelos y Casos de Uso en Preparación Física
• Clasificación: detección de estados físicos (fatiga, riesgo)
• Regresión: predicción de métricas de rendimiento (distancia, potencia)
• Clustering: segmentación de jugadores por perfiles fisiológicos o técnicos
• Casos aplicados: umbrales automáticos, anomalías en cargas, detección de errores en datos
3. Inteligencia Artificial Generativa y Asistentes con IA
• Qué es la IA generativa y cómo se diferencia de otros tipos de IA
• Aplicaciones en el deporte: generación automática de informes, dashboards narrativos
• Asistentes virtuales personalizados (chatbots con lenguaje natural + datos)
• Ejemplo práctico: creación de un asistente con IA generativa para preparar informes de carga semanal
4. Implementación de Modelos y Automatización
• Integración básica en flujos de análisis físico (input – modelo – resultado)
• Conceptos básicos de puesta en producción: APIs, automatización con scripts
• Monitorización de modelos en uso: detección de fallos o cambios en los datos
5. Prácticas con Python y Herramientas Accesibles
• Librerías clave: Scikit-learn, Pandas, Streamlit, LangChain, OpenAI
• Creación de prototipos funcionales sin necesidad de programación avanzada
• Documentación de modelos y colaboración con equipos técnicos
MÓDULO 12. PROYECTO FIN DE MÁSTER (12 ECTS)
1. Planteamiento del Proyecto
2. Búsqueda y Datos
3. Limpieza de Datos
4. Modelo Analítico Machine Learning
5. Visualización
6. Conclusiones
7. Bibliografía
¿Quieres combinar tu pasión por la preparación física con el poder del Big Data?
te brinda la oportunidad de especializarte en análisis avanzado de datos aplicados al rendimiento físico, preparándote para liderar en un sector innovador y en pleno crecimiento. Aprende a gestionar datos clave para optimizar entrenamientos, prevenir lesiones y maximizar el rendimiento de deportistas y equipos. ¡Da el primer paso para convertirte en un profesional de referencia en el ámbito deportivo y tecnológico!
DIRECCIÓN ACADÉMICA
David Sáez
CEO de Sports Data Campus, Big Data International Campus de ENIIT (Innova IT Business School)
Es el CEO del Sports Data Campus (Big Data International Campus). Máster en Gestión de Proyectos, Máster en Dirección comercial y Marketing, Experto en Liderazgo y en Máster Desarrollo de Aplicaciones para Internet. Es, también, CEO de ENIIT (Innova IT Business School). Lleva más de 20 años dirigiendo proyectos de e-learning para compañías de primer nivel, tanto nacionales como internacionales. Es experto en tecnología educativa, e-learning, nuevas metodologías, producción y gestión de cursos de posgrado y LMS.
Cristóbal Fuentes
Preparador Físico de Fútbol Profesional
Es Licenciado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte por la Universidad de Granada. Posee también un Máster en Prevención y Readaptación de lesiones avalado por el COE y la RFEF. También es Máster en formación del profesorado. Además es técnico superior en fútbol (UEFA PRO), Certificado superior en Tensiomiografia. Es especialista en el análisis del rendimiento físico mediante la utilización de dispositivos EPTS (GPS).
Ha ejercicio su como preparador físico en segunda división española (Liga Smartbank) durante las últimas cinco temporadas, anteriormente entrenaría en todas las categorías del fútbol español: infantil andaluza, cadete andaluza, juvenil liga nacional, juvenil división de honor, tercera división y Segunda B. Los equipos en los que ha desarrollado su labor son el Lucena CF, Granada CF, Córdoba CF, CyD Leonesa, AD Alcorcón, CD Tenerife, SC Internacional y Charlotte F.C., teniendo además experiencia en torneos internacionales. Actualmente es tutor del módulo “Análisis de datos en el deporte y su relación con el rendimiento” en el Máster en Big Data Deportivo.
Alberto Méndez
Head Fitness Coach en Al-Sadd SC
Es Licenciado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte por la Universidad de Las Palmas. Posee también un Máster en Fisiología del Ejercicio cursado en The University of Western Australia . También es Doctor en Ciencias del Deporte por la Universidad de Oviedo.
Además es profesor en diferentes Máster y posgrados nacionales e internacionales. Actualmente es el responsable de la preparación física y readaptación de lesiones en el Selección Nacional de Futbol de Qatar. Anteriormente ha sido el responsable del Área de Fisiología y Preparación Física en ASPIRE Academy (Qatar). En relación a su faceta investigadora, ha publicado más de 100 artículos indexados en el JCR
DOCENTES
CLAUSTRO TOP A TU SERVICIO
Cristóbal Fuentes
Preparador Físico de Fútbol Profesional
Luis Suárez
Head of Performance en FC Lugano
Alberto Méndez
Head Fitness Coach en Al-Sadd SC
Oliver Gonzalo Skok
Asesor externo de futbolistas y clubes profesionales
Hani Al Haddad
Head of performance en Al-Qadsiah de Arabia Saudi
Pepe Lázaro
Head of Performance en Al Qadsiah F.C.
Jose Antonio Romero Caballero
Consultor Stratebi
Pablo Sanzol
Secretaría Técnica Deportivo Alavés
David Fombella
Consultor Big Data en StrateBI y Co-Director Académico
Javier Fernández
Senior Data Scientist en Sportian
MASTERCLASS
ANALISTAS PROFESIONALES, DIRECTORES DEPORTIVOS, ENTRENADORES, STAFF…
LUCAS BRACAMONTE
Director Departamento de Extensión Profesional de Sports Data Campus
André Silveira
Global AI Project Leader
ANDRÉS LÓPEZ SAGARRA
Elite Sport Scientist of Wimu at Hudl
Maurici A. López-Felip
CEO & Co-Founder of Kognia Sports Intelligence
Ismael Fernández
Doctor en CAFYD y cofundador de ThermoHuman
Asier Extebarría
Director de Desarrollo de Negocio en Voon Sports
Víctor Escamilla
Research Departament Specialist at ThermoHuman
Andre Pawlowski
Customer Success Specialist at Catapult- Tactics and Coaching
Joshua Lee
Customer Success Specialist at Catapult
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Un paso más en tu formación
Formamos a los mejores analistas del mundo, dominando la analítica avanzada de datos con Sports Data Campus y enseñando los aspectos técnico-tácticos del juego de la mano de BeMagistral para completar su formación en todos los ámbitos.
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Análisis del juego táctico
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Rendimiento deportivo
Desarrollo del jugador y detección de talento
Metodología de entrenamiento
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