Experto en big data aplicado al deporte

trabajos de análisis deportivo

La Liga Nacional de Hockey (NHL) es una importante organización deportiva norteamericana que obtiene 3.300 millones de dólares de ingresos anuales, y sus partes interesadas -dirección de equipos, anunciantes, analistas deportivos y aficionados, entre otros- tienen un gran interés en la competitividad de la liga y el rendimiento de los equipos. Utilizando datos de jugadores y equipos recogidos de varias fuentes web, proponemos un sistema experto para predecir mejor los resultados de los partidos de la NHL, así como para mejorar las decisiones de reclutamiento y salario. El sistema combina el análisis de componentes principales, el análisis estadístico no paramétrico, una máquina de vectores de apoyo (SVM) y un algoritmo de aprendizaje automático conjunto para predecir si un equipo de hockey ganará un partido. Los métodos de conjunto mejoran el clasificador SVM de referencia, y la precisión predictiva de los modelos de conjunto para el conjunto de pruebas supera el 90%. La comparación de varios enfoques de aprendizaje automático por conjuntos especifica las oportunidades para mejorar la precisión de la predicción de los resultados de los partidos. El sistema facilita a los usuarios el empleo de las metodologías de aprendizaje y las fuentes de datos de entrada, la evaluación de los resultados de los modelos y la resolución de los retos y problemas inherentes a la predicción de las victorias en los partidos de hockey.

importancia de la analítica de datos en el deporte

A todo el mundo le gusta ver los deportes con comentarios detallados y perspicaces. Sin embargo, ¿nos hemos parado a pensar alguna vez en cómo los locutores y los atletas hacen que los deportes sean tan atractivos para nosotros, espectadores insaciables?

Este concepto no es necesariamente nuevo. De hecho, a principios de la década de 1990 se introdujo la analítica de datos en la industria del deporte. Desde entonces, todo el mundo, desde los atletas aficionados hasta las grandes ligas, lo ha utilizado para mejorar el rendimiento deportivo, la participación de la audiencia y las estrategias de marketing y de marca.

La contratación de jugadores es un proceso importante para cualquier equipo deportivo profesional. Al fin y al cabo, aunque los jugadores con talento son importantes a la hora de ganar campeonatos y patrocinios, el talento, por sí solo, no es el único factor importante.

El ejemplo más famoso de esto lo encontramos en la película Moneyball. Se trata de una película basada en hechos reales que involucra a un entrenador de béisbol de un club con problemas de liquidez que utiliza datos para contratar a jugadores con talento, pero infravalorados, con la esperanza de ganar el campeonato.

El entrenamiento moderno hace uso de grandes conjuntos de datos para crear estrategias ganadoras que ayuden a los atletas individuales y al equipo en su conjunto. La ciencia de los datos permite a los entrenadores de equipos profesionales, en particular, crear combinaciones de atletas hiperpersonalizadas y otras estrategias para cada partido que el equipo dispute. De este modo, las tácticas del equipo resultan imprevisibles pero eficaces.

ejemplos de análisis de datos en el deporte

Big data es un término que se ha utilizado mucho en los últimos años. Aunque parece que sólo se trata de una gran cantidad de información aleatoria que se recopila y almacena, las empresas han comenzado recientemente a aprovechar todo lo que el big data puede hacer por ellas. Esta idea ha ido más allá del consumo para afectar a otras industrias, incluida la del deporte.

Se ha demostrado que el big data ayuda a mejorar el rendimiento deportivo al proporcionar información sobre diversos deportes y lo que los atletas pueden hacer para ayudarse a sí mismos. A través de la previsión de tendencias y las estadísticas, el big data se está aplicando a muchos deportes diferentes, como el wakeboard, el golf y el fútbol.

En lo que respecta a los datos masivos y el wakeboarding, la información ha ayudado a la industria a observar las tendencias en varios aspectos del deporte. Por ejemplo, puedes mirar los big data y averiguar cuál es la tabla de wakeboard adecuada para ti, o puedes ver si el deporte ha ido ganando nuevos atletas.

Por ejemplo, el big data se ha utilizado para mostrar que el wakeboarding ha ido perdiendo popularidad en los últimos años en todo el mundo, mostrando las tasas de participación de los adultos. A través de este tipo de información, se puede profundizar en el declive para hacer ejercicio, las preocupaciones económicas, el aumento de otros deportes, e incluso si el mal tiempo ha afectado a que el deporte siga teniendo mucha participación.

ejemplos de big data en el deporte

El big data está teniendo un gran impacto en el mundo de los negocios y, en consecuencia, se está convirtiendo en una parte integral del ADN de las empresas. Conscientes de los beneficios que se derivan de esta tecnología, las empresas han decidido contratar a profesionales que puedan gestionar y analizar grandes cantidades de datos. El objetivo es ofrecer soluciones más personalizadas a los clientes.

Durante la mesa redonda, seis profesionales del sector plantearon temas relacionados con el actual mercado laboral del big data y las habilidades más demandadas por los reclutadores que buscan analistas de datos. Algunos ejemplos de los criterios laborales actuales que cumplen los analistas de datos son la adopción de un camino de aprendizaje continuo alineado con la tecnología en constante transformación y la disposición y flexibilidad para trabajar en un mercado global y en entornos de colaboración.

Los expertos del panel señalaron que estos perfiles son cada vez más imprescindibles para todas las empresas y en todos los departamentos, gracias a sus habilidades para entender e interpretar los datos. La valiosa aportación de conocimientos que realizan se traduce en una remuneración competitiva: los sueldos anuales oscilan entre los 30.000 y los más de 80.000 euros, en función de la función, el nivel de experiencia y la empresa.