módulo #1 Introducción al análisis deportivo Descripción general del campo del análisis deportivo, su historia y sus aplicaciones en diversas industrias deportivas.
módulo #2 Fuentes de datos en el análisis deportivo Exploración de diferentes fuentes de datos en el análisis deportivo, incluidos datos jugada por jugada, datos de seguimiento y datos de encuestas.
módulo #3 Limpieza y preprocesamiento de datos en análisis deportivos Mejores prácticas para limpiar y preprocesar datos deportivos, incluido el manejo de valores faltantes y la normalización de datos.
módulo #4 Análisis descriptivo en el deporte Uso de estadísticas de resumen y visualización de datos para comprender datos deportivos, incluidas métricas como la media, la mediana y la correlación.
módulo #5 Análisis inferencial en el deporte Uso de pruebas de hipótesis e intervalos de confianza para realizar inferencias sobre datos deportivos, incluidas pruebas de medias y proporciones.
módulo #6 Análisis de regresión en el deporte Aplicación de la regresión lineal para modelar la relación entre variables en datos deportivos, incluida la regresión simple y múltiple.
módulo #7 Aprendizaje automático en el análisis deportivo Introducción a los conceptos y algoritmos de aprendizaje automático en análisis deportivo, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado.
módulo #8 Modelos de clasificación en el deporte Utilizando modelos de clasificación como regresión logística y árboles de decisión para predecir resultados en deportes.
módulo #9 Análisis de agrupamiento en el deporte Aplicación de algoritmos de agrupamiento como k-means y agrupamiento jerárquico para identificar patrones en datos deportivos.
módulo #10 Visualización de datos deportivos Usar herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o D3.js para comunicar de manera eficaz información en datos deportivos.
módulo #11 Visualización avanzada de datos deportivos Creación de visualizaciones interactivas y dinámicas utilizando lenguajes de programación como R o Python.
módulo #12 Análisis deportivo en deportes de equipo Aplicación de conceptos de análisis deportivo a deportes de equipo como el baloncesto, el fútbol y el fútbol americano.
módulo #13 Análisis deportivo en deportes individuales Aplicación de conceptos de análisis deportivo a deportes individuales como el tenis, el golf y el boxeo.
módulo #14 Estrategia y toma de decisiones en el juego Uso de análisis deportivos para informar la estrategia y la toma de decisiones en el juego, incluidas las jugadas y la sustitución de jugadores.
módulo #15 Evaluación y valoración de jugadores Utilizar análisis deportivos para evaluar y valorar el rendimiento de los jugadores, incluidas métricas como WAR y ERP.
módulo #16 Construcción de plantillas y gestión del tope salarial Aplicación del análisis deportivo para optimizar la construcción de plantillas y la gestión del tope salarial en deportes profesionales.
módulo #17 Participación de los aficionados y marketing deportivo Utilizar análisis deportivos para comprender el comportamiento de los aficionados y optimizar las estrategias de marketing deportivo.
módulo #18 Análisis deportivo en deportes de fantasía Aplicación de conceptos de análisis deportivo a los deportes de fantasía, incluida la proyección de jugadores y la optimización de la alineación.
módulo #19 Ética y sesgo en el análisis deportivo Debatir las consideraciones éticas y los posibles sesgos en el análisis deportivo, incluidas cuestiones de imparcialidad y transparencia.
módulo #20 Casos prácticos de análisis deportivo Explorando estudios de casos del mundo real de aplicaciones de análisis deportivo en diversas industrias deportivas.
módulo #21 Comunicación y narración de historias en el análisis deportivo Desarrollar habilidades para comunicar información analítica deportiva compleja a audiencias no técnicas.
módulo #22 Temas avanzados en análisis deportivo Exploración de temas avanzados en análisis deportivo, incluida la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo.
módulo #23 Herramientas y tecnologías de análisis deportivo Examen de diversas herramientas y tecnologías utilizadas en el análisis deportivo, incluidos R, Python y SQL.
módulo #24 Desarrollo profesional en análisis deportivo Analizamos trayectorias profesionales y oportunidades de desarrollo en el análisis deportivo, incluidas la creación de redes y la creación de carteras.
módulo #25 Proyecto Final: Analítica Deportiva Aplicada Aplicar conceptos de análisis deportivo a un problema o escenario del mundo real, incluida la recopilación, el análisis y la presentación de datos.
módulo #26 Temas especiales en análisis deportivo Exploración de temas especiales en análisis deportivo, incluida la psicología deportiva, la sociología y la tecnología deportiva.
módulo #27 Análisis deportivo en mercados emergentes Examinando el papel del análisis deportivo en los mercados emergentes, incluidos los deportes electrónicos, los deportes femeninos y los deportes internacionales.
módulo #28 Analítica deportiva y responsabilidad social Debate sobre la intersección del análisis deportivo y la responsabilidad social, incluidas cuestiones de diversidad, equidad e inclusión.
módulo #29 Análisis y narración de historias deportivas Uso de análisis deportivos para contar historias y narrativas atractivas, incluido el periodismo de datos y la transmisión deportiva.
módulo #30 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de Introducción al Análisis Deportivo
