Conceptos imprescindibles - Requisitos para el análisis

Overview

Este curso introduce los conceptos matemáticos, estadísticos y de manejo de datos esenciales para trabajar eficazmente en analítica del fútbol. Los alumnos construirán una base sólida explorando medidas de tendencia central, variabilidad, distribuciones de probabilidad, desviaciones estándar e intervalos de confianza: los fundamentos que sustentan todo el razonamiento analítico en el deporte. A través de ejemplos específicos del fútbol, el curso explica cuándo utilizar distintos estimadores, cómo interpretar la incertidumbre y por qué es crucial elegir la distribución correcta al modelar rendimiento y eventos del partido. Más allá de la estadística, los alumnos descubrirán el ecosistema de datos del fútbol: datos de conteo, GPS, datos de eventos y datos esqueléticos, y comprenderán cómo se recopila, estructura y utiliza cada tipo en el análisis profesional. El curso también introduce herramientas clave como APIs, web scraping, Python, estructuras de datos y principios de visualización con Tableau, Power BI y Matplotlib. Al finalizar, los alumnos dominarán la intuición matemática, los fundamentos técnicos y las competencias de alfabetización de datos necesarias para analizar el fútbol con rigor y avanzar hacia técnicas más avanzadas de modelado.

Syllabus

Dar sentido a los números: conceptos matemáticos básicos

Construir una base sólida en los conceptos matemáticos que son cruciales para el análisis de datos. Este módulo desglosa varios tipos de promedios, explora distribuciones de datos comunes y desmitifica medidas importantes como la desviación estándar y los intervalos de confianza, lo que le permite interpretar los datos con claridad y precisión.

¿Qué hay? Diferentes tipos de datos

Explorar la diversidad de datos en el panorama analítico actual. Aprenderá a distinguir entre el conteo básico y los datos del GPS, entenderá los matices de los datos de eventos de diferentes proveedores y descubrirá datos avanzados de seguimiento y esqueleto que agregan un rico contexto al análisis deportivo.

Trabajo con datos: codificación y software

Ponga manos a la obra con las herramientas y técnicas que dan vida a los datos. Este módulo le presenta la recopilación de datos a través de APIs y web scraping, procesándolos utilizando Python y formatos de datos esenciales, y transformando los números en bruto en atractivos visuales con plataformas como Tableau, Matplotlib y Power BI.

Comunicación

Transformar análisis complejos en mensajes claros y accionables. Aprenda a identificar el propósito de su análisis, encuentre el equilibrio correcto entre detalle y simplicidad, y use un diseño de gráficos bien pensado para asegurar que su audiencia entienda las ideas sin ser engañada.