Before organising a course or seminar, we listen to the real needs and objectives of each client, in order to adapt the training and get the most out of it. We tailor each course to your needs.

We are also specialists in 'in company' trainings adapted to the needs of each organisation, where the benefit for several attendees from the same company is much greater. If this is your case, contact us.

Ponemos a disposición también plataforma Cloud con todas las herramientas instaladas y configuradas, listas para la formación, incluyendo ejercicios, bases de datos, etc... para no perder tiempo en la preparación y configuración inicial. ¡Sólo preocuparos de aprender!

Ofrecemos también la posibilidad de realizar formaciones en base a ‘Casos de Uso’

Se complementa la formación tradicional de un temario/horas/profesor con la realización de casos prácticos en las semanas posteriores al curso en base a datos reales de la propia organización, de forma que se puedan ir poniendo en producción proyectos iniciales con nuestro soporte, apoyo al desarrollo y revisión con los alumnos y equipos, etc…

En los 10 últimos años, ¡hemos formado a más de 250 organizaciones y 3.000 alumnos!

Ah, y regalamos nuestras famosas camisetas de Data Ninjas a todos los asistentes. No te quedes si las tuyas

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Curso de Sports Analytics

Curso de Sports Analytics

Goal

Somos una compañía referente en Sports Analytics en España

Acceda a nuestro blog TodoBI para ver el Webinar "¿Qué es el Sports Analytics?" impartido por los expertos de Stratebi.

En el mundo del deporte, los datos serán la clave para una estrategia ganadora. Considerando la creciente cantidad de datos y tecnologías deportivas, puede parecer intangible utilizarlos de manera simple para un análisis correcto de tu equipo.

Ofrecemos una solución integrada que posibilita una visión 360 de tu organización deportiva:

Integración de datos entre las distintas herramientas que proveen datos deportivos como Wyscout, Instat, StatsBomb, Opta, etc.
Desarrollo de modelos analíticos para realizar consultas óptimas con un tiempo bajo de respuesta.
Análisis avanzado de datos de eventing y tracking utilizando entornos Big Data.
Implementación de algoritmos de inteligencia artificial: prevención de lesiones, scouting deportivo, detección de talentos, etc.
Modelos e indicadores de rendimiento propios que aporten valor a la consecución de objetivos.
Visualizaciones ad-hoc: Power Bi, Python, R.
Mantenimiento e infraestructura para todo el entorno analítico.

Colaboración

Somos miembros oficiales del Global Sports Inovation Center

  • Microsoft Silver Partners
  • Power BI
  • PowerApps
  • Power Automate
  • Microsoft Azure

Somos profesores en la Universidad Católica de Murcia

  • Entorno Apache Spark (Databriks, pySpark, Spark SQL, Spark MLib)
  • Almacenamiento de datos: BBDD relacionales (MySQL) y NoSQL (MongoDB)
  • Análisis de datos deportivos: PYTHON, R y MACHINE LEARNING
  • Proveedores de datos deportivos: Opta, InStat, Wyscout, Mediacoach, Stats, StatsBomb
  • Herramientas Visuales Análisis: Power BI, Tableau, Pentaho, IBM Watson
  • Análisis de datos individual, colectivo y del rival con herramientas de videoanálisis: MEDIACOACH
  • (LaLiga), NACSPORT, ERIC, KLIPDRAW
  • Análisis del rendimiento físico con herramientas de posicionamiento global (GPS): CATAPULT

Target audiences

Profesionales de gestión y TI.

Observations

Acceda a nuestras demos y contenidos:

Análisis de equipos y jugadores

demo_lincebi

 

Caso de uso Sports Analytics con Power BI

demo_health

 

Tablero Futbolero

tablero_futbolero

 

¿Cómo construimos nuestra demo Sports Analytics?

 

50 claves de futbol analytics

 

Presentación del Machine Learning Meetup Spain

 

Workshop - Fútbol Analytics

Más demos en este enlace

 

Syllabus

  • Casos de uso
  • Ejemplos reales
  • Conceptos básicos del lenguaje: sintaxis, arrays, listas, diccionarios, matplotlib, etc.
  • Ejercicios prácticos
  • Proveedores de datos: Wyscout, Instat, OPTA, Statsbomb, mediacoach, etc.
  • Eventing y tracking
  • Páginas web de referencia: Sofascore, basketball-reference, fbref, etc.
  • Webscraping
  • Otros: GPS, herramientas de video análisis, iOT, etc.
  • Introducción al SQL
  • Bases de datos relacionales
  • Bases de datos no relacionales
  • Big Data
  • Ejercicios prácticos
  • Introducción al ETL
  • Procesos ETL con PDI y Talend
  • Modelado: modelo en estrella
  • Datawarehousing
  • Ejercicios prácticos
  • Análisis avanzado con Python
  • IA
  • Machine Learning
  • Computer visión
  • Ejercicios prácticos

Ejercicio final

 

Contacto

Ajustamos cada curso a sus necesidades.

Nuestra oficina en Madrid