Кар’єра в спортивній аналітиці: онлайн-курси та літературні джерела
Чи мрієте ви про кар’єру в динамічно розвиваючійся сфері спортивної аналітики? Тоді пропоновані онлайн-курси та книжкові ресурси стануть вашим надійним підґрунтям для успішного старту в цій професії.
Активний розвиток програмного забезпечення для статистичних та математичних розрахунків спричинив значний сплеск застосування аналітики даних в різних сферах, включно зі спортом. Фахівці з аналізу даних можуть розробляти імовірнісні моделі та робити прогнози щодо спортивних подій. Крім того, аналіз даних є незамінним для оцінювання результатів ігор вже після їх завершення.
Якщо вас приваблюють дані, статистика, математика та інструменти програмування, то кар’єра спортивного аналітика стане для вас ідеальним вибором. Щоб отримати необхідний імпульс, ознайомтеся з добіркою виняткових курсів та ресурсів, наведених нижче.
Значення аналізу та візуалізації даних у сучасному світі
Аналітика даних надає широкий спектр інструментів, методів і концепцій, необхідних для обробки, форматування та моделювання даних з метою отримання корисної інформації та прийняття обґрунтованих рішень.
З іншого боку, візуалізація даних – це ефективний спосіб графічного представлення інформації, що робить її доступною для розуміння широкій аудиторії. Отже, аналіз та візуалізація даних є взаємопов’язаними та взаємодоповнюючими процесами.
Останні досягнення у сфері аналізу даних і візуалізації свідчать про значний потенціал для працевлаштування у цій перспективній галузі.
Крім того, сучасні тенденції в аналітиці та візуалізації даних підкреслюють їх важливість для різноманітних індустрій:
- Використання відеографіки та інфографіки
- Візуалізація даних у реальному часі
- Доступність даних для широкого кола користувачів
- Аналіз соціальних та мобільних даних
- Застосування штучного інтелекту та машинного навчання в аналітиці
- Хмарні та гібридні рішення для обробки даних
- Адаптивна аналітика даних
- Обробка даних на периферії мережі
- Інтеграція даних з різних джерел
- Пошук рішень за допомогою інженерних методів
Аналітика спортивних даних: сучасний тренд
Сьогодні спорт – це не тільки розваги, а й багатомільярдна індустрія. За даними Business Research Company, у 2020 році обсяг ринку спортивної індустрії сягнув 388,3 мільярда доларів США. Прогнозується, що до 2025 року ця цифра збільшиться до 599,9 мільярда доларів.
За таких великих обсягів фінансування, спортивним організаціям необхідний точний аналіз даних, отриманих зі спортивних подій, що допомагає приймати обґрунтовані інвестиційні рішення.
Спортивна аналітика надає бізнес-структурам та вболівальникам можливість аналізувати дані, робити прогнози та оцінювати ефективність спортсменів.
Згідно зі звітом Markets and Markets, ринкова капіталізація спортивної аналітики постійно зростатиме з 2,5 мільярда доларів США у 2021 році до 8,4 мільярда доларів США у 2026 році.
Необхідні навички для кар’єри в спортивній аналітиці
Для того, щоб стати успішним фахівцем у сфері спортивної аналітики, вам знадобляться наступні навички:
- Глибоке розуміння статистичних та математичних концепцій
- Теоретичні знання та практичний досвід у машинному та глибокому навчанні
- Вміння візуалізувати дані за допомогою діаграм, графіків та таблиць
- Практичний досвід роботи з інструментами бізнес-аналітики (BI), такими як Tableau, Google Data Studio, Power BI тощо
- Знання мов програмування R та Python
- Розуміння різних типів баз даних
Окрім технічних навичок, важливими є також м’які навички, які вирізнятимуть вас серед інших претендентів на посаду. Наприклад:
- Ділове спілкування
- Підприємницьке мислення
- Інтуїція у роботі з даними
- Навички міжособистісного спілкування
- Вміння працювати в команді
- Постійне прагнення до самовдосконалення
Тепер, коли ви ознайомилися з основними аспектами спортивної аналітики, настав час вивчити провідні онлайн-курси, що допоможуть вам досягти кар’єрних цілей у цій сфері.
Спортивний менеджмент – дані та аналітика: Udemy
Цікавлять фундаментальні принципи аналізу даних та їх застосування на практиці? Тоді цей курс на платформі Udemy стане для вас чудовим вибором. Він не має попередніх вимог, тому кожен може підготуватися до кар’єри спортивного аналітика.
Курс складається з десяти лекцій, що охоплюють такі теми, як мови програмування для аналізу даних, аналітика в контексті гри та поза нею, аналіз кейсів з використанням даних, статистика, використання Python, Java, Scala, R, а також застосування машинного навчання та штучного інтелекту в спортивній аналітиці.
Курс включає 3,5 години відео-лекцій, доступних для перегляду на будь-якому пристрої. Крім того, учасники отримують довічний доступ до двох завантажуваних матеріалів. Після успішного завершення курсу Udemy надає сертифікат.
Спеціалізація Sports Performance Analytics: Coursera
Цей курс на Coursera дозволить вам стати експертом у прогнозній спортивній аналітиці, використовуючи точні спортивні дані. Після його закінчення ви зможете прогнозувати результати гравців та команд, спираючись на принципи спортивної аналітики.
Курс навчить вас застосовувати різні методи та техніки до наборів спортивних даних. Таким чином, ви зможете самостійно проводити аналіз, не покладаючись на обробку даних іншими фахівцями. Цей курс стане корисним як для тренерів та спортивних менеджерів, так і для фізіотерапевтів та любителів спорту, допомагаючи зрозуміти продуктивність спортсменів та прогнозувати результати ігор.
Курс розрахований на 7 місяців навчання, за умови приділення близько 6 годин на тиждень. Він викладається англійською мовою, а учасникам потрібно мати базові знання Python.
Спортивна аналітика – прийняття рішень на основі даних: edX
Цей курс на платформі edX навчить вас приймати рішення на основі даних у спортивній сфері. Ви дізнаєтеся, як ефективно використовувати дані, факти та показники для визначення проблем та розробки інноваційних рішень.
Ви ознайомитеся з концепціями спортивної аналітики та зрозумієте її призначення. Курс також розгляне стратегії та ідеї аналітики та їхній вплив на спорт.
Курс охоплює різні аспекти професійного спорту, зокрема збір даних, важливі спортивні показники, пошук фактів та візуалізація даних, що полегшить вам прийняття стратегічних рішень.
Навчання є самостійним та розраховане на 4 тижні, за умови приділення 3-5 годин на тиждень. Курс викладається англійською мовою, а edX рекомендує попередньо пройти курс SPRT1x Sport Management Foundations.
Курс аналітики даних у спорті онлайн: Інститут Йохана Кройфа
Спортивна індустрія активно застосовує аналітику даних для покращення прогнозування та розробки стратегій. Тому для того, щоб залишатися конкурентоспроможним, вам потрібно мати знання у цій сфері. Цей курс від Інституту Йохана Кройфа надасть вам повне розуміння цифрової трансформації в спортивній галузі.
Програма курсу включає аналіз спортивних даних, аналіз продуктивності, використання блокчейн технології, аналітику в контексті залучення вболівальників, використання штучного інтелекту та машинного навчання для спортивних прогнозів, а також методи генерування власних аналітичних даних.
Після ознайомлення з перевагами аналізу даних, ви зможете правильно їх використовувати для досягнення найкращих результатів. Курс є трикредитним та розрахований на 5 тижнів.
Математика Moneyball: Coursera
Цей курс на Coursera навчить вас використовувати ймовірність, математику та статистику для розробки стратегій гри та відбору команд у таких популярних видах спорту, як бейсбол, футбол та баскетбол. Ви отримаєте навички роботи з MS Excel, вивчите теорію ймовірностей та статистику, а також методи аналізу даних.
Курс можна розпочати у будь-який зручний для вас час та проходити у власному темпі. Ви також можете переносити дедлайни та продовжувати навчання, коли у вас буде вільний час. Кожен навчальний модуль включає відеоресурси, матеріали для читання та тести для перевірки засвоєння матеріалу.
Це курс початкового рівня, доступний для всіх охочих без попередньої підготовки. Загальна тривалість курсу становить близько 65 годин, а мова викладання – англійська. Субтитри доступні французькою, іспанською, португальською (європейською) та російською мовами.
Основи спортивної аналітики: Michigan Online
Цей курс від Michigan Online ознайомить вас з основами аналізу ефективності спортивних команд за допомогою Python. Ви навчитесь конкретних методів та технік для створення прогнозних моделей на основі наборів спортивних даних. Курс викладається англійською мовою та триває шість тижнів.
Метою курсу є навчання вас використанню регресійного аналізу на прикладах наборів даних з вищих світових ліг, зокрема NFL, NBA, NHL, IPL та EPL. Після завершення курсу ви зможете аналізувати ефективність спортсменів та команд та стати професійними спортивними аналітиками.
Футбольний аналітик (рівень 1): Soccer Hub
Цей курс від Soccer Hub навчить вас прогнозувати результати футбольних матчів за допомогою статистичних даних та аналізу. Ви можете розпочати навчання одразу та підняти свою кар’єру на новий рівень.
Курс зосереджений на аналізі футбольних ігор та охоплює такі теми, як моделі аналізу гри, еволюція гри, структурні та функціональні параметри, а також методи спостереження за грою.
Курс середнього рівня включає 5 годин відео-лекцій та надає довічний доступ до навчальних матеріалів. Мовою викладання є англійська, а після успішного завершення курсу ви отримаєте сертифікат.
Наведені вище онлайн-курси допоможуть вам зробити крок вперед у вашій кар’єрі спортивного аналітика завдяки об’єктивному навчанню та можливості отримати сертифікацію. Якщо ви віддаєте перевагу традиційному читанню, зверніть увагу на наступні книги.
Ознайомтеся з деякими видатними книгами, доступними на Amazon:
Moneyball: Amazon
Книга Майкла Льюїса, бестселер у США, розповідає про концепції бейсбольних ігор, орієнтуючись на досвід клубу “Окленд А”, менеджера Біллі Біна та інших теоретиків бейсболу. Книга надає важливу інформацію про дані, необхідні для успіху клубу, менеджера та окремих гравців.
Спортивна аналітика: Amazon
Революція великих даних впливає на спортивну індустрію, надаючи нові інструменти аналізу для гравців, менеджерів, бізнес-професіоналів та спортивних організацій. Перше видання “Sport Analytics” зібрало всі актуальні тенденції у спортивній аналітиці в одному місці, щоб допомогти вам застосувати їх у своїй роботі.
Аналітичні методи в спорті: Amazon
Ще одна важлива книга для аналітиків спортивних даних – це електронний підручник, який також доступний у твердій та м’якій палітурці. Книга розглядає різні статистичні методи аналізу даних після гри.
Книга також демонструє використання теорії ймовірностей у спорті, методи узагальнення даних для спортивних фахівців, ілюстрації методів аналізу даних з використанням реальних даних тощо.
Аналітика спортивного бізнесу: Amazon
Книга “Sport Business Analytics” допоможе вам розробити систематичну та оптимізовану аналітичну стратегію. Вона також допоможе вам запровадити модель спортивної аналітики для отримання конкурентної переваги.
Ви отримаєте практичні знання з кейсів Tampa Bay Buccaneers, Orlando Magic, Aspire Group та Університету Дьюка.
Спортивна аналітика – прикладний вступ: Amazon
Якщо ви новачок у сфері аналізу спортивних даних, ця книга стане для вас чудовим початком. Вона допоможе вам сформувати аналітичну базу перед тим, як заглиблюватися у складну сферу обробки даних.
Книга навчить вас теоретичним і практичним аспектам різних методів аналізу, таких як зважений плюс-мінус, DOVA, OPS тощо.
Вступайте в гру: Amazon
Книга “Get in the Game” пропонує вам знання від відомого популяризатора математики Тіма Шартьє, який консультував різні міжнародні спортивні комітети, такі як НБА, НФЛ та Олімпійський комітет США.
Книга спрощує складні математичні та статистичні процеси, зводячи їх до аналізу простих імовірнісних даних.
Гра зі статистикою: Amazon
Книга “The Stats Game” допоможе вам оцінити кар’єру улюбленого спортсмена та зрозуміти стратегію будь-якої спортивної команди в грі. Крім того, вона допоможе вам передбачити виступ вашої улюбленої команди в наступному сезоні.
Спортивна аналітика на практиці з R: Amazon
Ця книга навчить вас поєднувати спортивні дані з аналітичним програмним забезпеченням з відкритим вихідним кодом R для отримання корисної інформації. Книга охоплює багато видів спорту, таких як крикет, бейсбол, баскетбол, футбол та теніс.
Книга демонструє приклади коду на мові R для спортивної аналітики та містить корисні кейси.
Заключні слова
Спортивна аналітика є однією з найбільш високооплачуваних професій у сфері аналізу даних. Спонсори команд, менеджери та власники клубів шукають найкращих фахівців з обробки даних, які допоможуть розробляти та впроваджувати ефективні системи аналізу спортивних даних.
Якщо ви зацікавлені у цій кар’єрі, ознайомтеся з наведеними вище навчальними ресурсами. Пройдіть онлайн-курси та отримайте сертифікат для підтвердження наявності необхідних навичок.
Можливо, вас також зацікавить сертифікація RBT для вивчення можливостей кар’єри техніка прикладного аналізу поведінки (ABA).