MÁSTER EN BIG DATA APLICADO AL FÚTBOL FORMATIVO
Y DE CANTERA

Se explorarán las mejores prácticas en la gestión de equipos juveniles, con énfasis en cómo la información basada en datos puede fortalecer la coordinación y la comunicación entre entrenadores, scouts, médicos deportivos y otros. Se introducirán herramientas y métodos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia organizativa.

Este módulo proporciona una base sólida en Big Data, enfocado en cómo los volúmenes masivos de datos pueden ser capturados, procesados y analizados para impulsar el desarrollo de jugadores en el fútbol juvenil. Se estudiarán casos de uso reales donde el Big Data ha tenido un impacto significativo en la identificación de talentos, la mejora de técnicas de entrenamiento y la optimización de estrategias de juego.

Aquí se detalla cómo liderar la adopción de tecnología digital en el fútbol de formación. Desde el diseño de un plan de digitalización hasta la implementación de KPIs específicos para el seguimiento y evaluación del progreso, los estudiantes aprenderán a establecer un marco para la transformación digital que apoye los objetivos de desarrollo deportivo. Deberán finalizar el módulo con un timeline y calendarizar el año de formación.

Se profundizará en las metodologías modernas de enseñanza y entrenamiento, mostrando cómo integrar el análisis de datos en la instrucción diaria. Se abordarán temas como la pedagogía deportiva, los estilos de aprendizaje de los jugadores y cómo los datos pueden personalizar y optimizar los planes de entrenamiento. Deberán terminar con una herramienta que les permita medir si hay coherencia con lo que se entrena y cómo se compite.

Este módulo se centrará en el videoanálisis como herramienta clave para el análisis táctico y técnico. Se explorarán software y técnicas de videoanálisis, interpretación de jugadas y cómo convertir observaciones visuales en datos cuantificables.

Este módulo introduce a los estudiantes en el uso avanzado de herramientas de BI aplicadas al entorno deportivo. Se cubrirán sistemas de reporting, dashboards interactivos y técnicas de visualización de datos, y cómo pueden ser empleados para descubrir insights que guíen las estrategias de desarrollo de jugadores.

Se enseñarán los fundamentos de la programación en Python y el manejo de bases de datos MySQL, con un enfoque en cómo automatizar la recolección y el almacenamiento de datos deportivos. Se incluirá la creación de scripts de automatización, la integración de APIs y el diseño de bases de datos relacionales para gestionar eficazmente grandes conjuntos de datos. También se abordarán la adquisición y análisis de datos sobre las actas digitales de partidos.

En este módulo, los estudiantes explorarán cómo el Machine Learning puede ser aplicado para desarrollar métricas avanzadas en el fútbol formativo. Se cubrirán técnicas de ML para crear modelos predictivos, de similitud y de agrupamiento que ayuden en la evaluación y categorización de jugadores. Los estudiantes aprenderán a diseñar y entrenar modelos que puedan medir el rendimiento y la evolución de los jugadores a lo largo del tiempo, así como identificar patrones y tendencias en el desarrollo del talento. Además, se discutirán casos prácticos en los que el ML ha mejorado el scouting y la estrategia deportiva.

Se estudiarán las estrategias y herramientas analíticas para la identificación y evaluación de talentos externos. Se abordará cómo los datos pueden descubrir y predecir el éxito de futuros jugadores, y cómo realizar un scouting efectivo utilizando tecnologías de vanguardia. Los estudiantes podrán tener su diseño de herramientas para registrar las observaciones y análisis subjetivos. Conocer y estudiar el alcance de captación en ligas y equipos externos, en sí como armar un plan de que lugares geográficos están al alcance, construcción de pruebas y eventos para hacer seguimientos de posibles incorporaciones.

Este módulo combina la identificación, análisis y evaluación de talentos jóvenes con el enfoque específico de prepararlos para el primer equipo. Los estudiantes aprenderán a utilizar métodos de análisis de datos para descubrir talentos potenciales en las categorías formativas y evaluar su adecuación y potencial para ascender al primer equipo. Se abordarán tanto la captación interna (dentro de la propia academia o club), y se enseñarán estrategias para integrar a estos jugadores jóvenes en el camino hacia el nivel profesional.

Este módulo integra aspectos físicos, nutricionales, médicos y de recuperación para crear una metodología holística de evaluación y seguimiento del desarrollo de los jugadores. Se enseñará a los estudiantes a implementar y analizar pruebas físicas, evaluaciones nutricionales y chequeos médicos para medir la evolución anual de cada jugador. También se abordará cómo estos datos pueden ser compartidos y utilizados de manera eficiente entre los distintos departamentos (técnico, médico, nutricional, etc.) para garantizar un desarrollo integral y coherente del jugador.

Desarrollo de un proyecto de análisis de datos aplicado al fútbol formativo.