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Matricúlate en el Master Big Data Análisis del Juego y Scouting en Fútbol y obtén tu Titulación expedida por la Universidad Católica de Murcia con 60 créditos ECTS

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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24 Horas
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4,6
Valoración del curso
100%
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4,9
Valoración del claustro

Maria Vaca

CÁDIZ

Opinión sobre Máster en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol + 60 Créditos ECTS

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* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol

MASTER BIG DATA ANÁLISIS DEL JUEGO Y SCOUTING EN FÚTBOL. Aprovecha este curso que te ofrece Euroinnova International Online Education para formarte en los campos que más te apasionan, estudia de manera cómoda desde casa con nuestra metodología E-Learning, sin horarios y a tu ritmo. Da el salto profesional que mereces con Euroinnova.

Resumen salidas profesionales
de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol
Gracias a este Master en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol podrás especializarte en el emocionante mundo del manejo y tratamiento de datos mediante herramientas tecnológicas. Aprenderás a utilizar herramientas de Big Data y Business Intelligence para recopilar, analizar y procesar datos, con un enfoque especial en el fútbol. Desde el análisis de datos con Python hasta la visualización de datos, explorarás cómo aplicar estas habilidades en el contexto deportivo. Además, obtendrás conocimientos en analítica web, análisis de datos deportivos, scouting y análisis del juego en fútbol, preparándote para una carrera emocionante en el análisis deportivo haciendo uso de estas nuevas tecnologías.
Objetivos
de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol
- Dominar las técnicas de Big Data y Business Intelligence. - Adquirir habilidades en el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos utilizando Python. - Ser capaz de visualizar datos de manera efectiva utilizando herramientas digitales. - Aprender aspectos básicos sobre la analítica web para una aplicación posterior al fútbol. - Realizar un análisis exhaustivo de datos a nivel deportivo. - Desarrollar competencias en scouting y análisis del juego en fútbol para optimizar estrategias y tácticas deportivas.
Salidas profesionales
de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol
Este Master en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol te ofrece salidas como analista de datos en equipos de fútbol, agencias de scouting, clubes deportivos, organizaciones deportivas y empresas relacionadas con el deporte. También podrás trabajar como analista independiente o asesor, ayudando a equipos y jugadores a tomar decisiones basadas en análisis de datos.
Para qué te prepara
el Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol
Este Master en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol prepara para ser capaz de realizar análisis de datos y la toma de decisiones en el fútbol. Adquirirás las habilidades técnicas necesarias para trabajar con datos complejos y aplicarlos en un contexto deportivo. Estarás preparado para contribuir al éxito de equipos y jugadores mediante el uso eficiente de datos y análisis deportivos.
A quién va dirigido
el Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol
Este Master en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol está exclusivamente dirigido a estudiantes o graduados universitarios que quieran ampliar y actualizar sus conocimientos, competencias y habilidades formativas o profesionales relacionadas con el big data deportivo, analista de fútbol o especializado en scouting.
Metodología
de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol

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el temario en PDF

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. ¿Qué es el análisis de datos?
  1. Análisis de datos con NumPy
  2. Pandas
  3. Matplotlib
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
  1. Pivot tables en pandas
  1. El grupo de Pandas
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
  1. Matplotlib
  2. Seaborn
  1. Aprendizaje automático
  1. Regresión lineal
  2. Regresión logística
  1. Estructura de árbol
  1. Algoritmo de Naive Bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVN)
  2. ¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
  1. Análisis de componentes principales
  1. Algortimo de random forest

  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Google Data Studio
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

  1. La revolución tecnológica
  2. Medios de comunicación y marketing digital
  3. Tecnología en la industria deportiva
  4. La tecnología en los eventos deportivos
  1. Analítica y biometría deportiva
  2. Data Mining aplicado al deporte
  3. Sistema BI aplicado al deporte
  4. Análisis por Envoltura de Datos (DEA) aplicada al deporte
  5. Datos deportivos y transformación del mercado
  1. ¿Qué es el Scouting?
  2. Importancia del Scouting
  3. Perfil del responsable de video
  1. Elementos de hardware y software
  2. Elementos de captación y reproducción de video
  3. Programas para el videoanálisis de partidos
  1. ¿Qué se puede analizar de un equipo?
  2. La táctica
  3. Metodología de la preparación táctica
  4. Ocupación racional del terreno
  5. Las transiciones en el fútbol
  6. Algunas tácticas o acciones ofensivas con balón
  7. El posicionamiento defensivo
  8. Fundamentos del sistema de juego
  1. Introducción a los informes
  2. Recogida de datos e información
  3. Ejemplo de ficha de seguimiento a un jugador
  4. Ejemplo de ficha de scouting de un partido
  1. Toma de decisiones del entrenador
  2. La táctica deportiva
  3. La estrategia deportiva

Titulación de Master Big Data análisis del juego y scouting en fútbol

Titulación Universitaria de Master de Formación Permanente en Big Data, Análisis del Juego y Scouting en Fútbol con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Big Data Analisis Juego Scouting En FutbolMaster Big Data Analisis Juego Scouting En Futbol
Universidad Católica de Murcia - Deportes

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3
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Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.

6
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En la actualidad, Euroinnova cuenta con un equipo humano formado por más de 300 profesionales. Nuestro personal se encuentra sólidamente enmarcado en una estructura que facilita la mayor calidad en la atención al alumnado.

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25%
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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

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Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

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¿Te gustaría trabajar con Big Data?

El Big Data no es más que un gran conjunto de datos caracterizado por su gran volumen y complejidad, de modo que resulta difícil su almacenamiento, procesamiento, gestión y análisis con las herramientas convencionales. En cuanto a su delimitación, muchos analistas establecen que se considera Big Data cuando estos datos se encuentran entre los 30-50 Terabytes a varios Petabytes. Si hablamos del Big Data en el entorno empresarial, este tiene un gran atractivo gracias a su moldeabilidad y a la gran ventaja que reporta a estas a la hora de obtener información, respuestas e identificar rápidamente los problemas. Esto solo es una de las grandes ventajas que reporta a las organizaciones, sin embargo, podemos encontrar muchas más como:

  • Es una forma de almacenamiento de datos en grandes cantidades que no supone de grandes gastos, y, además, permite identificar de una forma mucho más eficiente nuevas oportunidades y formas de negocio.
  • Mayor rapidez y mejora en el proceso de toma de decisiones, esto es porque permite un análisis inmediato de la información sobre la que basar la toma de decisiones.
  • Nuevos productos y servicios, ya que, con el análisis de información tan eficaz que reporta, también es posible conocer las necesidades y la satisfacción de los clientes.

Además, cabe destacar que el Big Data, a día de hoy, se aplica en numerosos sectores, como el turismo, el cuidado de la salud, la administración, el retail, etc.

Especialízate en Scouting en Fútbol

Cuando hablamos de scouting en fútbol nos estamos refiriendo a la labor de aquellos profesionales que se encargan de identificar, explorar y cazar talentos en este sector. Es decir, en otras palabras, es el encargado de detectar nuevas oportunidades en jugadores de los diferentes equipos, ya sean principiantes o profesionales, y, gracias a su carisma y negociación, tratar de convencer a estos futbolistas para que fichen y tengan un contrato con el equipo. Además de esto, también suelen hacer la labor de analistas del panorama futbolístico.

Todo esto suena muy bien, ¿verdad? Con esta formación podrás profundizar mucho más en esta materia, además, la metodología Online que te ofrece Euroinnova International Online Education es perfecta para poder cursar tu formación de la manera más cómoda, fácil y efectiva posible.

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