Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация по анализу спортивных результатов Мичиганского университета.

Прогнозный спортивный анализ с реальными спортивными данными. Прогнозируйте результаты игроков и команд, используя аналитические принципы спорта.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • анализ данных
  • Программирование на Python
  • Спортивная аналитика

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • спортивный менеджер
  • тренер
  • Физиотерапевт
  • аналитик данных
  • программист на Python
  • Эксперт по статистике
  • Разрабатывает прогнозные модели

Стажировка – серия курсов из 5 частей.

Спортивный анализ становится все более популярной областью исследований, отчасти благодаря реальному успеху, продемонстрированному в книге и успешному фильму «Мэнни Болл». Анализ данных о результативности команд и игроков быстро помещает область спорта на карту успеха, как на поле, так и на баскетбольных и ледовых полях, а также в гостиной фантазийных игроков и онлайн-ставок на спорт.

Используя реальные наборы данных из Высшей лиги бейсбола (MLB), Национальной баскетбольной лиги (NBA), Национальной хоккейной лиги (NHL), Английской премьер-лиги (EPL – Soccer) и Индийской лиги крикета (IPL), вы научитесь строить прогнозные данные. модели для наблюдения за игрой аудитории и актерами.

Основное содержание курса:

  • Воссоздайте успех «Мэнни Болла», используя реальные статистические модели.
  • Используйте модель линейной вероятности (LPM) для прогнозирования категориальных результатов спортивных соревнований.
  • Узнайте, как команды собирают и систематизируют данные о результатах спортсменов с помощью носимых технологий.
  • Узнайте, какое машинное обучение можно применить в контексте спортивной аналитики.

Это введение в мир спортивной аналитики предназначено для спортивных менеджеров, тренеров, физиотерапевтов и любителей спорта, которые заинтересованы в понимании науки, лежащей в основе результатов спортсменов и прогнозирования игр.

Целевая аудитория:

  • Новые программисты Python.
  • Аналитики данных, которые ищут интересный и практичный способ применить свои навыки в Python, статистике или прогнозном моделировании.

Практический учебный проект

Учащиеся будут применять методы и приемы, изученные в системах спортивных данных, для получения личных результатов, а не полагаться на обработку данных, выполняемую другими. В результате у учащегося будет возможность изучить свои идеи о командной игре, проверить их с помощью данных и стать производителем спортивного анализа, а не потребителем.

Details of the courses that make up the specialization

Основы анализа спортивных данных: данные, представление и модели в спорте

Курс 1

  • 49 часов
  • 4,4 (177 оценок)
Детали курса
чему ты научишься
  • Используйте Python для анализа результатов команд в спорте.
  • Станьте производителем спортивной хирургии, а не потребителем.
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Анализ данных
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: спортивный анализ

Маньол и не только

  • Курс 2
  • 28 часов
  • 4,6 (50 оценок)
Детали курса
чему ты научишься
  • Программировать данные с использованием Python для проверки утверждений, лежащих в основе истории обработки.
  • Используйте статистику для анализа команд и игроков.
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Анализ данных
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: спортивный анализ

Прогнозные модели со спортивными данными

  • Курс 3
  • 33 часа
  • 4,5 (36 оценок)
Детали курса
чему ты научишься
  • Узнайте, как прогнозировать результаты игр в профессиональном спорте с помощью Python.
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Анализ данных
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: спортивный анализ

Носимые технологии и спортивная аналитика

  • Курс 4
  • 28 часов
  • 4,5 (38 оценок)
Детали курса
чему ты научишься
  • Поймите, как носимые устройства можно использовать для оценки как тренировок, так и результатов.
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Анализ данных
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: спортивный анализ

Введение в машинное обучение в спортивной аналитике

  • Курс 5
  • 12 часов
  • 4,7 (20 оценок)
Детали курса
чему ты научишься
  • Получите представление о том, как можно использовать методы классификации и регрессии для проведения спортивного анализа спортивных мероприятий и мероприятий.
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Анализ данных
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: спортивный анализ