Introducción al Big Data en el deporte: tecnología y herramientas
1.1 Industria deportiva y tecnología
1.2 Impacto económico e industrias adyacentes
1.3 Análisis y almacenamiento de datos
1.4 Procesamiento y manejo de datos: Excel y Python
1.5 Aprendizaje automático e IA
1.6 Sensores y dispositivos IoT
1.7 Business intelligence
1.8 Herramientas y estrategias de business intelligence
Análisis, predicción y modelado de datos en el deporte
2.1 Introducción al análisis de datos en el deporte
2.2 Exploración de datos deportivos
2.3 Análisis predictivo y minería de datos
2.4 Preparación de datos y modelado inicial
2.5 Evaluación de la precisión y fiabilidad de modelos
2.6 Modelado avanzado y predicciones
2.7 Sistemas de apoyo a la toma de decisiones
Herramientas de visualización de datos
3.1 Tipos de visualizaciones e infografías
3.2 Visualización de datos geoespaciales
3.3 Representación de información compleja
3.4 Análisis de datos dinámicos en tiempo real
3.5 Visualización de datos en realidad aumentada y realidad virtual
3.6 Visualización de datos en medios de comunicación, publicidad y marketing
3.7 Evaluación de la efectividad de los datos representados
Aplicaciones de IA en el deporte
4.1 Introducción a la IA en el deporte
4.2 Análisis de rendimiento deportivo
4.3 Desarrollo del atleta
4.4 Tácticas y estrategias deportivas
4.5 Experiencia del aficionado y compromiso
4.6 Gestión y organización deportiva
4.7 Análisis de redes sociales y su impacto en el deporte
4.8 Tecnología de vanguardia en el deporte
Consideraciones legales y éticas de Big Data e IA
5.1 Leyes y regulaciones que impactan el análisis de datos y la inteligencia artificial
5.2 Ley Orgánica 3/2018, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales
5.3 Normas éticas y legales al recopilar, usar y proteger los datos deportivos
5.4 Privacidad, propiedad intelectual y cumplimiento normativo
5.5 Resolución de disputas y arbitraje deportivo
5.6 Análisis de datos para cambiar las reglas
Gestión de proyectos
6.1 Introducción a la gestión de proyectos deportivos
6.2 Definición del alcance y objetivos del proyecto deportivo
6.3 Planificación y programación del proyecto deportivo
6.4 Seguimiento, evaluación y toma de decisiones
6.5 Control de calidad y riesgos en proyectos deportivos
6.6 Gestión de equipos y recursos en proyectos deportivos
TFM Trabajo Final de Máster
Máster en Big Data e IA en el deporte
Ser mayor de edad y haber cursado un grado, licenciatura o FP Superior relacionado con la materia.
Información Adicional
Salidas profesionales
Otros cursos
