Curso Analitica deportiva - Tecbyl Academy

Q: ¿Necesito saber programar para empezar?

No es imprescindible. Excel y nociones básicas de Python o SQL ayudan; el curso incluye notebooks y guías paso a paso.

Q: ¿Qué herramientas se usan en el curso?

Python (pandas, visualización), SQL y Power BI / Looker Studio. Además de datos event/tracking, GPS/wearables y un flujo básico de videoanálisis.

Q: ¿Qué deportes se cubren?

Principalmente fútbol, con ejemplos en baloncesto y otros. La metodología es transferible a distintas disciplinas.

Q: ¿En qué consiste el proyecto final?

Un dashboard y un informe técnico combinando datos (event/tracking) y, si procede, vídeo, con conclusiones accionables para staff/dirección.

Q: ¿Cómo funcionan las 300h de prácticas?

Tras el curso se realizan 300 horas de prácticas en empresas colaboradoras, con tutoría, plan de objetivos y seguimiento.

Q: ¿Cuál es la duración y dedicación estimada?

Aproximadamente 6 meses, con dedicación de 6–8 horas por semana. Clases en directo y grabaciones disponibles.

Q: ¿Qué salidas profesionales tendré?

Analista de datos deportivo, Performance/Match Analyst y roles de Data/BI en clubes, academias, consultoras o startups.

Q: ¿Requisitos técnicos del ordenador?

Portátil con 8 GB de RAM recomendado, Windows/Mac/Linux. Instalación de Python y Power BI (o uso de Looker Studio). Se facilitan guías.

Q: ¿Obtendré certificación?

Sí, al finalizar se obtiene la certificación profesional de Tecbyl Academy y el proyecto para el portfolio.

Curso de Analítica Deportiva Online

Curso de analítica deportiva online orientado a resultados. Domina datos deportivos (event/tracking), Python y Power BI para diseñar métricas (xG, carga, ritmos) y cuadros de mando aplicados a la mejora del rendimiento. Incluye 300h de prácticas y certificación profesional.

¡50% de descuento en todos los cursos hasta el 1 de septiembre! ¡Plazas limitadas!

¿Qué aprenderás en el curso de analítica deportiva?

Python y Pandas

Limpieza, combinación y modelado de datos deportivos (event/tracking). Visualizaciones y métricas personalizadas.

Métricas avanzadas (xG, carga, ritmo)

Construcción e interpretación de KPIs (xG, secuencias, ritmo de juego, carga interna/externa) para decisiones del cuerpo técnico.

SQL y bases de datos

Diseño de esquemas, consultas para partidos/entrenos y preparación de datasets para BI.

Dashboards con Power BI / Looker Studio

Modelado, DAX básico y diseño de cuadros de mando para dirección deportiva y staff.

Tracking, sensores y wearables (GPS)

Integración de datos de GPS/pulsómetros; análisis de carga, distancias y recuperación.

Videoanálisis y tagging

Codificación de jugadas y patrones. Integración datos + vídeo en informes técnicos.

Aprende de líderes de la industria

Recibe formación impartida por expertos con experiencia real en el sector.

Aprende a tu propio ritmo

Avanza en los cursos de forma flexible, adaptada a tu tiempo y necesidades.

Certificación profesional

Obtén diplomas y certificados que validan tus conocimientos y mejoran tu perfil laboral.

Contenidos del curso: Analítica Deportiva

1. Fundamentos de datos deportivos

Ecosistema de datos: event data y tracking.
Calidad de datos, normalización, ética y privacidad.
Flujos de trabajo: adquisición → limpieza → entrega.
Recurso: StatsBomb Open Data

2. Python para analítica deportiva (pandas)

Importación, wrangling, unión y enriquecimiento de datasets.
Visualización básica (matplotlib/plotly) aplicada a deporte.
Features habituales: secuencias, zonas, posesión, pressing.

3. Métricas avanzadas: xG, carga y ritmo

xG sencillo y variantes; expected threat (introducción).
KPIs de partido y entrenamiento: ritmo, eficiencia, peligrosidad.
Lectura táctica y uso para la toma de decisiones.

4. Tracking & wearables (GPS, pulsómetros)

Integración de datos de GPS/HR y sincronización con eventos.
Carga interna/externa, distancias, aceleraciones y recuperación.
Alertas prácticas para staff y prevención de riesgos.

5. SQL y preparación de datos

Modelado sencillo de esquemas para partidos y entrenamientos.
Consultas típicas para informes y dashboards.
Buenas prácticas de rendimiento y documentación.

6. BI con Power BI / Looker Studio

Modelado, relaciones, DAX básico / cálculos derivados.
Diseño de cuadros de mando para dirección y cuerpo técnico.
Publicación y control de versiones.
Recurso: Documentación de Power BI

7. Videoanálisis y tagging

Codificación de jugadas, patrones y eventos relevantes.
Integración datos + vídeo en informes técnicos.
Preparación de clips y highlights para staff y jugadores.

8. Proyecto final + presentación

Construcción de dashboard aplicado (p. ej., fútbol).
Informe ejecutivo para dirección y cuerpo técnico.
Revisión, defensa y plan de siguientes iteraciones.

Proyecto aplicado y 300h de prácticas

Desarrollarás un dashboard y un informe técnico combinando datos (event/tracking) y vídeo para un caso real (p. ej., fútbol). Tras el curso, realizarás 300h de prácticas en empresas colaboradoras con tutoría.

¿A quién va dirigido?

Staff técnico, analistas y dirección deportiva.
Graduados STEM y profesionales de datos que quieran especializarse en deporte.

Requisitos

Conocimientos básicos de Excel.
Deseable nociones de Python o SQL (se facilitan guías paso a paso).

Preguntas frecuentes

¿Necesito saber programar para empezar?

No es imprescindible. Ayuda saber Excel y tener nociones básicas de Python o SQL, pero el curso incluye notebooks y guías paso a paso para que puedas avanzar desde cero.

¿Qué herramientas se usan en el curso?

Python (pandas, visualización), SQL, y Power BI / Looker Studio para dashboards. También se trabaja con event/tracking data, datos de GPS/wearables y un flujo básico de videoanálisis.

¿Qué deportes se cubren?

El foco principal es fútbol, con ejemplos en baloncesto y otros. La metodología es transferible a distintas disciplinas.

¿En qué consiste el proyecto final?

Desarrollarás un dashboard y un informe técnico combinando datos (event/tracking) y, si procede, vídeo. Presentarás conclusiones accionables para cuerpo técnico/dirección.

¿Cómo funcionan las 300h de prácticas?

Tras el curso realizarás 300h de prácticas en empresas colaboradoras, con tutoría, plan de objetivos y seguimiento. La modalidad (remota/presencial) depende de cada empresa.

¿Cuál es la duración y dedicación estimada?

Aproximadamente 6 meses, con una dedicación de 6–8 h/semana. Tendrás clases en directo y todas las grabaciones disponibles.

¿Qué salidas profesionales tendré?

Analista de datos deportivo, Performance/Match Analyst, y roles de Data/BI en clubes, academias, consultoras o startups de deporte.

¿Requisitos técnicos del ordenador?

Portátil con 8 GB de RAM (recomendado), Windows/Mac/Linux. Instalación de Python y Power BI (en Windows) o Looker Studio en navegador. Proporcionamos guías de instalación.

¿Obtendré certificación?

Sí, al finalizar recibirás la certificación profesional de Tecbyl Academy y tu proyecto para el portfolio.

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