Sumérgete en el mundo del análisis de datos con nuestro curso completo de big data aplicado al fútbol profesional. Diseñado tanto para entrenadores experimentados como para aficionados apasionados por el juego, este curso te proporcionará las habilidades y conocimientos necesarios para comprender profundamente el rendimiento de los equipos y jugadores a través de datos estadísticos y visualizaciones impactantes.
LO QUE APRENDERÁS:
- Fundamentos del Análisis de Datos en Fútbol: Desde entender las métricas clave hasta recopilar y gestionar datos de fuentes confiables como Understat y Statsbomb, aprenderás los fundamentos esenciales del análisis de datos aplicado al fútbol.
- Visualización Avanzada: Explora técnicas avanzadas de visualización de datos, desde mapas de calor hasta gráficos radiales y redes de pases, para revelar patrones ocultos y tendencias significativas en el juego.
- Aplicaciones Prácticas: Aprende cómo utilizar herramientas como Tableau para realizar análisis detallados y crear informes visuales impactantes que puedan informar decisiones estratégicas dentro y fuera del campo al cuerpo técnico.
- Interpretación de Datos: Desarrolla habilidades críticas de interpretación de datos para extraer insights significativos sobre el rendimiento de los equipos y jugadores, identificando fortalezas, debilidades y áreas de mejora.
Conviértete en un experto en análisis de datos de fútbol y lleva tu comprensión del juego a un nivel completamente nuevo. ¡Únete a nosotros hoy y comienza tu viaje para dedicarte por fin al fútbol profesional!
Currículum
- 20 secciones
- 50 lecciones
- De por vida
Expandir todas las seccionesPlegar todas las secciones
- Módulo 0. AnacondaInstalaremos y aprenderemos a usar Anaconda, una plataforma que nos facilitará la gestión de paquetes y entornos de Python, muy útil para tratar y analizar los datos.2
- Módulo 1. FotMobEmpezaremos con Fotmob el scraping: extraer los datos de páginas específicas de fútbol, para obtener los datos necesarios para realizar nuestros análisis.1
- Módulo 2. StatsbombContinuaremos ese scraping con la empresa líder en la industria del análisis de datos de fútbol, recopilando información detallada y de alta calidad para mejorar nuestra toma de decisiones.2
- Módulo 3. Mapa de tirosRealizaremos una visualización de datos que nos muestre la ubicación de los tiros en un campo de fútbol, útil para analizar patrones de ataque y defensa.2
- Módulo 4. Redes de pasesRepresentaremos de manera gráfica los pases entre jugadores durante un partido, que puede revelar patrones de juego y relaciones entre compañeros de equipo.2
- Módulo 5. Mapa de calor de equiposEn este módulo aprenderemos a graficar las áreas del terreno de juego donde un equipo pasa más tiempo o tiene más actividad durante un partido, ya sea las zonas donde más pases ha realizado, o donde más pérdidas tiene.2
- Módulo 6. Mapa de calor individualEn este módulo aprenderemos a graficar las áreas del terreno de juego donde un equipo pasa más tiempo o tiene más actividad durante un partido, ya sea las zonas donde más pases ha realizado, o donde más pérdidas tiene.3
- Módulo 7. Radios de acciónIremos un paso más allá del tema anterior, para ver específicamente ciertos comportamientos y estadísticas concretas de un jugador durante un partido, lo que puede ayudar a comprender su influencia, debilidades y fortalezas en el juego.3
- Módulo 8. xG por tramosAnalizaremos los Expected Goals (xG) divididos en segmentos de tiempo específicos durante un partido, lo que puede revelar los cambios de rendimiento nuestros y de rivales, y sobre todo, ver quién mereció ganar.3
- Módulo 9. Radar de pizzaHaremos radares de pizza que nos muestre de un simple viztazo múltiples estadísticas de rendimiento de un jugador en diferentes áreas del juego, similar a un perfil de habilidades.3
- Módulo 10. Radar clásicoSeguiremos con el tema anterior, pero esta vez, utilizaremos el gráfico de radar para comparar a jugadores de una posición rendimiento de un jugador en para ver quién está dando mejor rendimiento.3
- Módulo 11. BeeswarmUsaremos el gráfico de dispersión para hacer comparativas entre jugadores de nuestro equipo o con jugadores de una competición, para ver cómo esta siendo el desempeño de nuestros jugadores y de nuestro equipo con respecto a otros.3
- Módulo 12. TableauUna vez tratados todos los datos, aprenderemos a hacer una presentación de todos los datos en Tableau, la herramienta que nos permitirá generar dashboard interactivos para ofrecer a nuestro cuerpo técnico o jugadores.3
- Notebooks descargables: Scouting de jugadores4
- Notebooks descargables: Rendimiento de equipos3
- Notebooks descargables: VariosMatch Momentum con datos FotMob1
- Anexo 1. Match Report automático Whoscored5
- Anexo 2. Posición media del equipo2
- Anexo 3. Zonas de generación y envío2
- Proyecto finalExamen del curso1
Dependerá de tu dedicación y de tus posibilidades. Lo habitual es finalizar el curso entre 1 y 2 meses. Pero por supuesto, tienes total libertad para acabarlo antes o después.
Nuestro Máster tienen validez en todo el territorio internacional, por lo que podrás trabajar en cualquier país y cualquier categoría.
¡Claro! Podrás chatear con ellos en el aula virtual para resolver cualquier duda en menos de 24 horas.
No, es un curso específico para empezar desde 0. Sólo aprenderás el lenguaje de programación necesario en el día a día de un club profesional.
Existe la posibilidad de realizar practicas en algún club de futbol siempre que estén buscando una persona para el área de big data.
Puedes iniciar el curso en cualquier momento al realizar la compra.
En un plazo de máximo 24 horas te enviaremos los datos de acceso al aula virtual.
Nacimos con la intención de que el big data aplicado al futbol sea accesible para todos, por eso, y al contrario que otras academias, sólo enseñamos los necesario para que lo puedas aplicar en un club profesional, sin necesidad de enseñar cosas innecesarias o de alargar el temario para justificar el precio tan alto.
El curso se finaliza una vez se entregue el proyecto final. Un trabajo sencillo en el que replicarás los aspectos trabajados durante el Máster.