Big Data Deportivo

El Big Data no sólo ha llegado al mundo empresarial, sino también al mundo del deporte profesional. Actualmente, en un evento deportivo como un partido de baloncesto o de fútbol se generan en torno a 8 millones de eventos y datos, y las instituciones vinculadas al mundo del deporte, clubs, casas de apuestas, etc están empezando a demandar perfiles profesionales especializados en el manejo de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este máster, los alumnos contarán con el potencial suficiente para cubrir algunos de estos perfiles especializados, siendo capaces de extraer conocimientos valiosos a partir de grandes volúmenes de datos. Partiendo de los datos en bruto y aplicando los más modernos métodos y tecnologías para el análisis de datos en gran escala se lleguen a mostrar resultados de impacto utilizando visualizaciones muy atractivas que puedan ser de utilidad dentro de los posibles escenarios que existen en el ámbito deportivo.
Título avalado por:
Universidad Católica de Murcia
En colaboración con:
Sport Data Campus
  • Destinatarios: El Máster está dirigido a Titulados Superiores con perfil deportivo, titulados técnicos o titulados en las diferentes áreas relacionadas con la tecnología y el deporte. Titulados Técnicos: Titulados en ingenierías, matemáticas y estadística. Para exprimir al máximo este programa formativo, es necesario contar con un perfil orientado a la ingeniería informática, ingeniería en sistemas de información, telecomunicaciones, matemáticas, físicas, estadísticas o vocaciones con fines de desarrollo de software y manipulación de los datos para la generación de valor en el ámbito deportivo. Analistas Deportivos: Analistas con formación técnica. Analistas de datos de clubes deportivos, entidades y/o federaciones con perfiles técnicos. Profesionales con perfiles IT que quieran añadir nuevas competencias y capacidades a su currículum e introducirse y especializarse en la industria del deporte. Para acceder al Máster será obligatorio contar con titulación universitaria o experiencia de 5 años en puestos relacionados con el deporte y/o la tecnología.
  • Salidas profesionales: Salidas profesionales: Data Sciencist, Data Analyst, Performance Analyst, Directores de Inteligencia de Negocio, Software Sales Director.
Modalidad

Semipresencial

Duración

1500 horas

Idioma

Español

Créditos

60 Créditos

Inicio

01/03/2023

Fin

30/09/2023

Plazas

Semipresencial: Sin límite de plazas

  • Comprender los principales conceptos de la Teoría de juegos y Toma de Decisiones.
  • Aprender a utilizar los instrumentos que proporciona la Teoría de los juegos para analizar situaciones de interacción estratégica.
  • Apreciar las aplicaciones de esta teoría a múltiples problemas.
  • Entender el ecosistema de Hadoop.
  • Conocer el portfolio de herramientas que existen y su funcionamiento.
  • Saber desplegar un cluster de Spark en un sistema cloud.
  • Entender las diferencias entre on premise y cloud.
  • Desarrollar aplicaciones en Spark con Python usando Jupyter.
  • Saber optimizar los recursos para la aplicación.
  • Conocer el uso de otras librerías de Spark disponibles.
  • Comprender los principales conceptos de las bases de datos relacionales y NoSQL.
  • Conocer los diferentes motores de bases de datos existentes en el mercado.
  • Aprender a almacenar y a consultar la información.
  • Conocer los conceptos básicos de los lenguajes de programación R y Python.
  • Comprender los principales conceptos para el análisis de datos deportivos con R y Python.
  • Conocimiento de algoritmos, situaciones y rendimiento del juego con lenguaje de
  • programación R y Python.
  • Entender el ecosistema de Spark.
  • Conocer el portfolio de herramientas que existen y su funcionamiento.
  • Instalar Spark en una máquina virtual o en un cluster.
 Carlos

Carlos Cuezva

Data Scientist, Big Data Analyst en Telefónica
 Cristóbal

Cristóbal Fuentes

Strenght and Conditioning Coach
 David

David Fombella

Formador FIFA
 Eduardo

Eduardo García

CEO & Founder en LeadBC Tech Consulting
 Francisco

Francisco Oviedo

Analista de Datos en Sport Data Campus
 Jaime

Jaime Lazcano

Senior Consultant Big Data en Minsait (Indra)
 Javier

Javier Escudero

Techonological Specialist Big Data Platform Manager
 Jorge

Jorge Muñoz

PhD in Engineering. Optimización + Data Sciencist
 Lucas

Lucas Bracamonte

CEO en Bi-Sports y referente de sistemas NOB y ULC
 Miguel

Miguel Camacho

CEO Atalaya Technologies

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Big Data Deportivo

Modalidades del Curso:


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