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.

Conceptos imprescindibles - Requisitos para el análisis

Conceptos imprescindibles - Requisitos para el análisis
Ce cours fait partie de Spécialisation "Máximo rendimiento y tecnología en el deporte"

Instructeur : Marisa Sáenz
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Aplicar conceptos estadísticos clave (medias, distribuciones, variabilidad) a datos de fútbol.
Comprender los tipos de datos (conteo, eventos, tracking, esqueleto) y su impacto en el análisis.
Utilizar Python, APIs y herramientas de visualización para procesar y comunicar insights futbolísticos.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Data Literacy
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Web Scraping
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Performance Measurement
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Analysis
- Catégorie : Analytical Skills
- Catégorie : Data Capture
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Technical Communication
- Catégorie : Data Cleansing
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
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8 devoirs
Enseigné en Espagnol
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