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Capacitación de estadística y programación en fútbol

La Pizarra del DT se complace en presentar la capacitación de estadística y programación para fútbol, instruida por Ismael Gómez Schmidt, data scientist especialista en sports analytics. Dicha capacitación sirve como introducción para realizar el curso de Big Data aplicado al fútbol.

Duración de la capacitación: el alumno podrá completar los 6 módulos durante dos meses (60 días), a partir del día en que se inscriba.

Precio: 50 dólares (USD)

Requisitos:

  • Computadora (desktop o laptop)

Profesor: Ismael Gómez Schmidt (Data Scientist)

Ingeniero y científico con diplomado de postítulo de la Universidad de Chile. Durante más de 8 años de trayectoria, ha trabajado en proyectos dedicados al fútbol y al hockey sobre hielo, además de haber laborado como profesor de la Universidad Tecnológica de Chile y hacer consultorías para 49 Mining -empresa suiza-. Es co-fundador de Futbolytics y fundador de DatoFútbol.cl.

‍La capacitación consta de seis módulos en video. Posterior al material audiovisual, se procederá a la realización de una prueba de selección simple para poder comprobar los conocimientos adquiridos y la realización de un trabajo práctico, que será opcional y dependiendo del módulo.

El contenido puede ser de interés para todo público que quiera iniciarse en el mundo del fútbol analytics.

El alumno aprobado obtendrá un certificado de aprobación reconocido y personalizado bajo el sistema educativo estadounidense con aval de la Florida Global University y Sport Management Academy

Contenido del Curso

  • Seis módulos prácticos con material EXCLUSIVO
  • Evaluación de cada módulo con un test corto
  • Trabajo práctico por módulo visto (opcional)
  • Certificado de aprobación avalado por Florida Global University y Sport Management Academy

Contenido por Módulo

Módulo I:

Intro

  • Presentación
  • Dataset ejemplo
  • Mínimo y máximo (rango)

 

Módulo II:

Nivelación estadística

  • Promedio
  • Mediana
  • Distribución
  • Percentil

 

Módulo III:

Nivelación estadística

  • Correlación
  • Regresión lineal

 

Módulo IV:

Programación en R

  • Instalaciones de softwares
  • Carga de CSV y Tidyverse
  • Sintaxis
  • Exploración y proceso de datos

 

Módulo V:

Programación en R

  • Tidyverse
  • Uso de pipelines
  • Visualizaciones
  • Exploración y proceso de datos

 

Módulo VI:

Datos

  • Tipos
  • Proveedores
  • Acceso y aplicaciones.
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