1 INTRODUCCIÓN Y NIVELACIÓN
Entender cómo surge el análisis de datos en el fútbol, de dónde provienen esos datos y cuál es su aplicación actual. Formas de obtenerlos y/o generarlos.
2 EL FUTURO EN EL PRESENTE
Distinciones importantes: Existe el BigData en el fútbol? Cómo impacta la Inteligencia Artifical a la hora de desarrollar modelos de datos? Machine Learning aplicado al deporte, si o no?
3 CIENCIAS DURAS Y EL FÚTBOL
Nos acercamos a los modelos matemáticos y herramientas de programación que definen las métricas actuales del fútbol profesional: Goles esperados (xG), Diagrama de Voronoi, etc. Tracking data vs Eventing Data
4 PRÁCTICA Y EVALUACIONES
Con la teoría y discusiones planteadas, nos dedicamos a ver ejemplos prácticos de la actualidad y proponemos ejercicios para aplicar la ciencia de datos a cualquier nivel de fútbol (deporte) que nos encontremos.