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Máster en I. A. aplicada al Deporte

CERTIFICADO POR LA UCAM

Con el aval académico y reconocido prestigio de la UCAM (Universidad Católica de Murcia), que certifica el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte como Título Propio. La UCAM, debido a su tradición y su relación directa con el mundo del Deporte, aporta un enorme valor, tanto académico como de proyección, al posgrado.

UCAM

REALIZADO EN COLABORACIÓN CON BESOCCER

Realizado en colaboración con Besoccer, una compañía referente, a nivel mundial, gracias a que posee una de las principales Bases de Datos de fútbol y a su app que, integrando un increíble motor de Inteligencia Artificial, cuenta con millones de descargas por todo el mundo.

 Besoccer

SERVICIOS TUTORIALES A MEDIDA

A lo largo de la impartición de los módulos del Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte, tendrás a tu disposición un Equipo Tutorial que se encargará de acompañarte y guiarte tanto en el estudio de los módulos como en la realización del Proyecto Fin de Máster, además de varias MásterClass con ponentes de empresas y entidades de máximo prestigio y relevancia en el Universo de la Analítica Avanzada aplicada al Fútbol, Big Data y Tecnología deportiva.

PRÁCTICAS EN CLUBES Y CONSULTORAS DEPORTIVAS

A propuesta de algunos clubes y entidades colaboradoras, se podrá valorar la posibilidad de realizar las prácticas extracurriculares y trabajo fin de Máster en sus instalaciones, pudiendo trabajar, de este modo y codo con codo, con sus Equipos de Analítica Avanzada aplicada al Fútbol, Big Data y Tecnología deportiva. En todo caso y para todas las posibles Ofertas de Prácticas, la selección de candidatos se realizará por las propias empresas, seleccionando aquellos que mejor se ajusten a sus necesidades, en cada caso.

ACCESO MULTIDISPOSITIVO

Podrás acceder al Campus Virtual y a todos los contenidos del Máster estés dónde estés. Además, podrás comunicarte con el equipo tutorial desde la propia plataforma de formación, a través de tu pc de sobremesa, tu tablet o tu smartphone.

DISPONIBILIDAD 24x365

Podrás acceder al Campus Interacional en Big Data en los momentos que prefieras o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.

 

INFORMACIONES DE INTERÉS

Descripción
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

El Big Data y la IA aplicada al deporte han llegado para quedarse.

Nos encontramos en plena revolución digital, provocada, entre otras cosas, por la revolución de los datos. Lo que hasta hace pocos años era suficiente (realizar informes y hacer uso de las herramientas de visualización) ya no alcanza para cubrir las exigencias de la sociedad actual. Los antiguos procesos de Analítica están dando paso a nuevos y complejos procesos de explotación de datos dirigidos, de forma directa, a la creación de conocimiento, y cuanto más conocimiento mejor.

Muchas de las profesiones conocidas, hasta ahora, deberán reconvertirse para sobrevivir en un futuro no muy lejano y una gran parte de las profesiones que se demandarán, dentro de unos años, a día de hoy, ni siquiera existen. Dentro de este nuevo terreno de juego, la sociedad, tal y como la conocemos hoy, se transformará, cada vez más deprisa, hacia una sociedad más digitalizada.

Como solución a esta digitalización de la sociedad se ha creado el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte donde se trabajará las bases de la Inteligencia Artificial y se verán cómo aprovechar su esencia al servicio del Deporte. También, se profundizará en la Teoría de Juegos, conociendo y trabajando con las principales herramientas de análisis deportivo, diseñando e implementando modelos con Machine & Deep Learning, aplicando y modificando algoritmos, identificando con grandes Datasets, utilizando el Deep Learning para crear modelos basados en fuentes de datos heterogéneas, características del mundo del deporte, programaremos en Python. Se abordará los sistemas cognitivos y utilizaremos las tecnologías de máxima actualidad. En definitiva, en el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte se aplicarán las distintas técnicas que la Inteligencia Artificial (Regresión, Clasificación, Clustering, Reinforcement Learning, Deep Learning) pone a nuestra disposición, con un fin único: ponerlo todo al servicio de su aplicación directa al mundo del deporte profesional.

Objetivos
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

Los objetivos esenciales que se alcanzarán a lo largo de la impartición del Máster, se pueden resumir en los siguientes:

  • Identificación de áreas de aplicación en las que se puede utilizar las técnicas y métodos de la Inteligencia Artificial aplicadas al deporte.
  • Aplicación de la teoría de juegos en el ámbito empresarial, en particular en la toma de decisiones y su relación con las disciplinas deportivas.
  • Cubrir el recorrido completo de implantación de un proyecto de desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial aplicada al Deporte.
  • Conocer la problemática y las soluciones de la aplicación de la Inteligencia Artificial en los entornos deportivos.
  • Analizar, diseñar y construir un sistema de Inteligencia Artificial en el ámbito deportivo, a partir de hipótesis.
  • Abordar las necesidades del sector mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
  • Desarrollar la creatividad y el espíritu de innovación para responder a los retos que se presenten en la organización de trabajo.
  • Diferenciar entre las distintas técnicas de Inteligencia Artificial que existen y saber aplicarlas a una hipótesis concreta.
  • Entender la diferencia entre información y conocimiento y como una máquina trata con problemas de naturaleza simbólica o textual.
  • Conocimiento de las principales librerías y herramientas en el mercado para el análisis de eventos deportivos.
Certificación
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

El Máster está Certificado por la Universidad Católica de Murcia como "Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte", con 60 Créditos ECTS (European Credit Transfer System) y 1.500 horas. La Universidad Católica de Murcia es la principal Institución Académica española, relacionada, directamente, con el mundo del deporte.

UCAM

Destinatarios
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte está dirigido a:

  • Perfil orientado a la ingeniería informática, ingeniería en sistemas de información, telecomunicaciones, matemáticas, físicas, estadísticas o vocaciones con fines de desarrollo de software y manipulación de los datos para la generación de valor en el ámbito deportivo.
  • Analistas de datos de los clubes deportivos y federaciones.
  • Perfiles IT que quieren añadir nuevas capacidades a su currículum e introducirse en la industria del deporte.
Programa del Máster
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Máster:

MÓDULO 1. Teoría de juegos, teoría de toma de decisiones e introducción al Big Data el Deporte. [3 ECTS / 75 horas].

  1. La Teoría de juegos. Especial referencia al fútbol.
  2. La teoría de toma de decisiones. Especial referencia al árbol de decisión.
  3. El origen del Big Data en el Deporte.
  4. Introducción al Big Data y a la Inteligencia Artificial.
  5. Ejemplos de uso del Big Data en: Fútbol, Ciclismo, Tenis, Golf, Rugby, NFL, Baloncesto y Running.

MÓDULO 2.Proveedores de Datos en el Deporte: Opta, Stats, WyScout, Instat y Mediacoach. [5 ECTS / 125 horas]

  1. Introducción a los proveedores de datos.
  2. Opta.
  3. InStat.
  4. Wyscout Hudl.
  5. Mediacoach.
  6. STATS.
  7. Portales estadísticos (Sofascore, Whoscored, Soccerway).

MÓDULO 3. Fundamentos de la IA aplicada al Deporte. [5 ECTS / 125 horas]

  1. Estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia, industria y sector deportivo.
  2. Metodología de diseño de modelos Machine Learning.
  3. Base teórica probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel.
  4. Descripción del desarrollo completo de un proyecto de inteligencia artificial: Desde la concepción a la puesta en producción

MÓDULO 4. El poder predictivo al servicio del deporte: Clasificadores y Regresores. [5 ECTS / 125 horas]

  1. Datos deportivos estructurados y desestructurados.
  2. Poder predictivo basado en el estudio de datos. Construcción de hipótesis.
  3. Regresión Lineal, Polinómica, Logística y kernels.
  4. Clasificadores

MÓDULO 5. Extrayendo conocimiento de datos deportivos: Redes profundas. [8 ECTS / 200 horas]

  1. Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua.
  2. Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente.
  3. Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders.
  4. Arquitecturas Avanzadas: Transfer Learning, Style Transfer y GANs.
  5. Extracción de conocimiento de datos dispersos, heterogéneos y/o ruidosos.

MÓDULO 6.Redes cognitivas y Procesamiento del lenguaje natural. [8 ECTS / 200 horas]

  1. Procesamiento del Lenguaje Natural básico en Python: NLTK.
  2. Corpus y Lexicons.
  3. Tokenización, Stemming y Lemmatización.
  4. Etiquetado del discurso y Chunking.
  5. Clasificación Textual.
  6. Modelos secuenciales aplicados al procesamiento del lenguaje natural y series temporales.
  7. Arquitecturas secuencia-secuencia y modelado secuencial con redes convolucionales.

MÓDULO 7. Aplicaciones de algoritmos de IA al mundo deportivo con Python. [10 ECTS / 250 horas]

  1. Python y Machine Learning al servicio del deporte.
  2. Uso de las librerías más comunes en la implementación de sistemas de aprendizaje automático.
  3. EDA
  4. Construcción de variables: Agresividad, efectividad, pertenencia a equipos y Lesiones Potenciales.
  5. Calibración y Generación de modelos. Comparación y Selección.
  6. Profundizando en Python y Sklearn.
  7. Estudio y uso de técnicas de vectorización con Keras. 
  8. Capas, Modelos, Funciones de pérdida y Optimizadores 
  9. Clasificación y regresión en Keras 
  10. Redes convolucionales en Keras
  11. Autoencodes, Embeddings y modelos Multi-input en Keras
  12. Construcción de POCs deportivas: Reproduciendo papers deportivos

MÓDULO 8. Herramientas visuales de Análisis para IA: Tableau, Power BI y Librerías visuales de Python [4 ECTS / 100 horas]

  1. Introducción a las diferentes herramientas de visualización de Datos y gráficos disponibles dentro de ellas.
  2. Tableau.
  3. Microsoft Power BI .
  4. Librerías visuales de Python

MÓDULO 12. Proyecto Fin de Máster. [12 ECTS / 300 horas].
150 horas / 6 Créditos

  1. Introducción a la realización de Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada al Deporte
  2. Pautas esenciales para la organización del proyecto
  3. Realización del Proyecto Fin de Máster
  4. Presentación telemática
Metodología
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

MODALIDAD E-LEARNING [100% On-line]

Construida sobre preceptos asíncronos, que son la base del e-learning [Anytime & Anywhere], para poderse adaptar tanto a profesionales en activo como a estudiantes recién titulados, nuestra metodología se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster.

A través del aula virtual, los participantes, podrán:

  • Consultar y descargar los materiales de estudio.
  • Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
  • Asistir en tiempo real o visualizar en modo diferido máster classes o webinars.
  • Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
  • Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
  • Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
  • Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
  • Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
  • Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
  • Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
  • Biblioteca especializada de materiales complementarios.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción, la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Calendario
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

Las fechas de interés de esta Edición del Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte son:

ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN (desde el 29 de octubre de 2020 hasta cubrir las plazas disponibles..)

  • [INICIO 3ª EDICIÓN] 23 de marzo de 2021
  • [FIN 3ª EDICIÓN] 31 de marzo de 2022
Football Data International Forum
Football Data International Forum

El Football Data International Forum (FDIF), organizado por ENIIT a través del Big Data International Campus y la Universidad Católica de Murcia (UCAM), es el mayor evento dedicado al Análisis de Datos en el Fútbol y está dirigido a Analistas de Fútbol, Empresas Tecnológicas, Entrenadores, Periodistas Deportivos Preparadores, Start Ups, etc.

 

Conoce más sobre el Football Data International Forum

MARCA: Blog especializado en Big Data e Inteligencia Artificial aplicada al Deporte
Blog MARCA

El diario deportivo MARCA colabora con el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte a través de un blog colaborativo destinado al desarrollo y publicación de aportaciones de profesores y alumnos del Máster.

Desde aquí, tanto los integrantes del claustro docente del Máster (tutores y expertos de MasterClass) como los estudiantes, irán publicando diversas entradas relacionadas con el análisis de datos deportivos, desde diversas perspectivas, a medida que vayan abordándose en el Máster.

Acede al Blog Big Data e Inteligencia Artificial Deportiva del diario deportivo MARCA

Máster IAD

Conoce el Máster de un vistazo

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte es el único máster desarrollado por profesionales de máximo nivel en el sector, certificado por la principal Universidad del mundo del deporte y apoyado por las principales entidades del mundo de la Inteligencia Artificial aplicada al Deporte, a nivel internacional. Ven a vivir esta aventura.

¿Por qué estudiar este Máster?

  • Porque está impartido por expertos de máximo nivel.
  • Porque la inteligencia Artificial al servicio del Deporte es un valor añadido
  • Porque este máster, cuenta con un claustro docente que incluye a experto en Inteligencia Artificial y expertos en datos deportivos aplicados al deporte.

NUESTRO CLAUSTRO DOCENTE

Dirección Académica

Miguel Camacho - Co-Director Académico

Salvador Carmona - Co-Director Académico LinbkedIn

Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid y M.S. E&E por el Illinois Institute of Technology. Su carrera profesional se ha desarrollado siempre cerca de las nuevas tecnologías asociadas a Big Data y Machine Learning.

David Fombella- Director Académico

David Fombella - Director Académico LinbkedIn

Es consultor del área de BI trabajo en tareas de integración de datos, creación de estructuras multidimensionales y visualización mediante cuadros de mandos. Realización de proyectos predictivos con R, Python para procesos Machine Learning (Clasificación y Regresión). 

David R. Sáez Ávila - Director Académico

David R. Sáez Ávila - Director Académico LinbkedIn MyPublicInbox

Es el Director del Big Data Internacional Campus. Big Data Trainer. Máster en Gestión de Proyectos, en Dirección comercial y Marketing, en Liderazgo y en Desarrollo de Aplicaciones para Internet.  

 

Claustro Docente

Miguel Camacho

Founder & CEO at Atalaya Technologies 

Linkedin

Francisco Oviedo

Head of AI at Fintonic

Linkedin

David Fombella

Business Intelligence
and Big Data Consultant

Linkedin

Jaime Rivera

Co-Founder & CEO @SoupPrice

Linkedin

Rodrigo Barbado

Data Scientist en Fintonic

Linkedin

Eduardo García Muñoz

CEO & Founder at LeadBC Tech Consulting

Linkedin

Master Classes

Roberto López del Campo

Responsable del Área de Formación e Investigación de LaLiga

Linkedin

MásterClass:
“Mediacoach: Suite de Productos y Servicios utilizada por los equipos de LaLiga”

César García Gómez

Big Data Scientist en Telefónica

Linkedin

MásterClass:
"Situación actual del Universo Big Data"

Salvador Carmona

Ceo en Driblab

Linkedin

MásterClass:
"Análisis de datos aplicado a la adquisición jugadores"

Lorenzo Lara Rodríguez

Redactor en Marca

Linkedin

MásterClass:
"Big Data y periodismo deportivo: Los Datos al servicio de la noticia"

Chechu Fernández

Key Accounts Manager at Opta Sports

Linkedin

MásterClass:
"Introducción y descripción de una empresa de datos deportivos"

Nacho González

OptaPro Consultant - Spain at Perform Content

Linkedin

MásterClass:
"Introducción a ProVision, un programa de análisis de los datos de Opta, y a los new metrics"

Fernando Gutiérrez

Team Leader Live Data Soccer at Opta Sports

Linkedin

MásterClass:
"Recogida y tratamiento de los datos en Opta"

Carlos Aviña Ibarrola

Coordinador de Inteligencia Deportiva. Club América de México.

Linkedin

MásterClass:
"La necesidad de utilizar información objetiva para tomar decisiones en el futbol"

Nicolás Miranda

Sport Scientist at Catapult Sports

Linkedin

MásterClass:
"Monitoreo de cargas con Wearables en Deportes de Elite"

Juan A. Avilés Sánchez

IBM Global Markets

Linkedin

MásterClass:
"Cómo extraer información de los datos con IBM Watson Analitycs"

Jaime Rodríguez-Monsalvé

Marketing Manager y Formador Experto at Eric Sports

Linkedin

MásterClass:
"Video-Mining con EricSports"

Salvador Carmona

CEO en Madribble

Linkedin

MásterClass:
"Uso de Big Data en Euroliga y NBA"

Javier Bosch

CEO at Nagi Smartpool and NBN23

Linkedin

MásterClass:
"Emprendimiento en el área del Big Data deportivo. El caso real de NBN23"

Carlos Domínguez

Responsable comercial en Nac Sports

Linkedin

MásterClass:
"Nacsport como herramienta de análisis deportivo"

Luis Alberto Díaz Martínez

Redactor en Marca

Linkedin

MásterClass:
"Big Data y periodismo deportivo: Aspectos clave"

 

Roberto López del Campo

Responsable del Área de Formación e Investigación de LaLiga

Linkedin

MásterClass:
 “Mediacoach Desktop: Herramienta Profesional de Vídeo Análisis.”

Alfonso Moralo

SaS Analyst

Linkedin

MásterClass:
"Analítica avanzada aplicada al fútbol profesional. Caso de uso real"

Carlos Aviña Ibarrola

Coordinador de Inteligencia Deportiva. Club América de México.

Linkedin

MásterClass:
"Aplicación y uso del Big Data y la tecnología en el Club América"

Juan José Vázquez Rubio

Director Regional Iberia, Iberoamérica y Francia

Linkedin

MásterClass:
"De la Minería a la Monetización: fundamentos y casos"

Daniel Pérez

Performance Analyst en CD Tacón & Owner de Objetivo Analista.

Linkedin

MásterClass:
"Recogida y Análisis de Datos en el Fútbol Femenino"

Roberto López del Campo

Responsable del Área de Formación e Investigación de LaLiga

Linkedin

MásterClass:
“Mediacoach: Informes y visualización de datos con PowerBI”

José González Ruzo

CEO & Co-fundador de Oliver

Linkedin

MásterClass:
“Caso Oliver: Inteligencia artificial aplicada al fútbol”

Marcelo Gantman

Director de Contenidos en Analítica Sports

Linkedin

MásterClass:
Datos en el deporte: historia, medios y fan engagement"

Matías Conde

Responsable de Datos en Analítica Sports & Research Data Analyst en Superliga Argentina

Linkedin

MásterClass:
Análisis de Redes aplicado a los Deportes de Equipo"

Susana Ferreras

Analista del Ársenal y de la FEB.

Linkedin

MásterClass:
“El rol del Data Scientist en el deporte profesional”

Alan Belden

Sport Scientist at Catapult Sports

Linkedin

MásterClass:
"Monitoreo de cargas con Wearables en Deportes de Elite"

Francisco Lorenzo

Football Data Editor at Opta

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MásterClass:
"Introducción a las herramientas de Opta para la búsqueda de datos"

José Pedrosa

Futbolista profesional, que ha jugado en 14 ligas.

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MásterClass:
"La visión del futbolista profesional de uso y aprovechamiento de los datos"

Enrique Dóal Pérez Frías

Autor del libro: "Métodos predictivos para el fútbol y mercados de apuestas"

Linkedin

MásterClass:
“Métodos Predictivos para Fútbol”

Taller

 "Las claves de la comunicación en Big Data"

Al realizar el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte estarás en la élite del conocimiento vinculado Inteligencia Artificial aplicado al deporte. Ya que, tu capacidad numérica y analítica habrá crecido exponencialmente en los últimos meses, pero no es suficiente. ¿Sabías que más del 80% del éxito de tu mensaje depende de tu comunicación verbal y no verbal?

Se pueden generar contenidos excelentes, pero sin una buena presentación o magníficos grafismos, el potencial del mismo disminuirá.

Por eso, al hacer el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte, a parte de generar un análisis de calidad, también lo podrás poner en valor gracias a la COMUNICACIÓN. 

¿Cómo? A través de un TALLER GRATUITO impartido por Sara Carmona, Presentadora de la Sección Big Data en Movistar +, se dará la vuelta al “QUÉ” y se aprenderá a potenciar el “CÓMO”.

100% COMPROMETIDOS CON LA EMPLEABILIDAD EN BIG DATA

Todos los años, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de participar en el Encuentro Big Data Talent. Un evento que surge como respuesta de la demanda de perfiles y la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos. Este encuentro es un espacio donde se genera una reflexión y análisis sobre el Universo del Dato, en contacto con las compañías más importantes del Universo Big Data.

Además, dentro del Encuentro Big Data Talent se habilita un espacio llamado Talent Zone, que es un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de las principales empresas tecnológicas y también de compañías innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.

FACILIDADES DE PAGO

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Podrás solicitar, sin ningún compromiso ni recargo extra, el fraccionamiento, de los pagos.

Solicita más información:

 

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  • Dirección: C\ Campo de Gomara , 4,
    47008. Valladolid
    España
  • Tel.: +34 983 390 716 (ofic.) | +34 673 16 38 78 (Asesoría Académica)
  • E-mail: info@campusbigdata.com

 

  •   

Big Data Internacional Campus pertenece a ENIIT Innova Business School  Eniit

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