¿Cómo aplicar Data Science al deporte? | MIOTI

¿Cómo aplicar Data Science al deporte?

El Data Science es una herramienta muy poderosa en el deporte profesional. Los clubes de futbol españoles más importantes ya tienen equipos especializados en este ámbito.

El Data Science o ciencia de los datos es una de las habilidades tecnológicas más demandadas actualmente a nivel tanto nacional como internacional.

Entre los muchos sectores en los que esta tecnología ha impactado especialmente en los últimos años, se encuentra el ámbito deportivo, en el que herramientas como la visión artificial o los wereables, están marcando un antes y un después.

¿Qué es el Data Science?

El Data Science es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. En pocas palabras, nos ayuda a responder preguntas complejas a través del análisis de los datos.

Tipos de algoritmos

Mediante la recogida de datos y la creación de un dataset se entrenará a un algoritmo, con el objetivo de obtener un modelo para predecir nuevos datos.

Existen diferentes algoritmos involucrados en este tipo de procesos, que pueden dividirse en tres tipos en función de cómo son capaces de aprender:

  1. Algoritmos de aprendizaje supervisado. Son los que necesitan aprender comportamientos para poder trabajar por sí mismos. Es decir, les tenemos que enseñar cómo procesar los datos.
  2. Algoritmos de aprendizaje no supervisado. Descubren cosas por sí mismos y son muy útiles para detectar comportamientos poco comunes y anomalías. Este tipo de inteligencia es muy interesante para, por ejemplo, el sector sanitario, ya que permite detectar comportamientos extraños en las constantes vitales.
  3. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Son los que prueban y juegan con diferentes variables y van simulando resultados. Enfocados al mundo del deporte, son muy interesantes para, entre otras cosas, probar diferentes alineaciones y simular el resultado que podrían generar las diferentes posibilidades.

El Data Science y el deporte

La ciencia de datos en los clubes de fútbol

Como hemos mencionado, el Data Science es una herramienta muy poderosa y cada vez más visible en el mundo del deporte. Los clubes de futbol españoles de más renombre ya tienen equipos especializados en esta materia.

Por ejemplo, el Real Madrid cuenta con un proyecto enfocado a esta tecnología llamado Next, y el F.C. Barcelona con otro llamado Innovation Hub. Este último organizó un congreso recientemente cuyo claim era “Don’t trust, but verify with data”, lo que deja ver la creciente confianza que los clubes deportivos están poniendo en el data science.

La gran pregunta sobre la posibilidad de justificar decisiones con datos en el mundo del deporte es si existe suficiente información para ello. Como defiende el exfutbolista y CEO de Olocip, Esteban Granero,

“existen datos suficientes, pero la mayoría no están liberalizados. Nosotros utilizamos los datos a los que podemos acceder y están en el mercado”.

 

Esteban Granero, ex futbolista y CEO de Olocip en MIOTI

Actualmente en el mercado del recogimiento de datos en el mundo del deporte destaca el uso de los wearables, dispositivos capaces de medir constantes vitales – como la respiración o las pulsaciones en tiempo real y de la visión artificial –, que siguen a los jugadores para ver cuáles son sus movimientos y comportamientos.

Áreas de uso de los datos en el ámbito deportivo

Durante la masterclass sobre «como el Data Science está cambiando el mundo del deporte», Carlos Picazo, especialista en este ámbito y profesor de MIOTI, destaca cinco áreas donde los datos se usan de manera intensiva en el ámbito deportivo:

  1. Scouting de deportistas. El mercado de los fichajes mueve cifras astronómicas, por lo que la previsión de fraudes y la ayuda en las decisiones basadas en datos puede ahorrar grandísimas cifras a los clubes.
  2. Entrenamiento. La monitorización en los entrenamientos mediante wearables es ya una realidad que permite analizar y mejorar el rendimiento y la capacidad física de los jugadores.
  3. Análisis de competiciones. Mediante la extracción de datos de los diferentes jugadores en competiciones, lo que en muchos casos permite prever comportamientos que pueden dar una gran ventaja en el juego.
  4. Ayudas de arbitrajes. Actualmente contamos, entre otros, con el conocido ojo de halcón, un gran avance para el mundo del tenis que, mediante una grabación de la trayectoria de la pelota, un algoritmo interpreta casi sin error dónde ha votado.
  5. Predecir lesiones es una de las aplicaciones más demandadas, ya que mediante la medición de las constantes y de comportamientos anómalos se pueden predecir lesiones de los jugadores.

El futuro del Data Science en el deporte

Sin duda el Data Science tiene un gran futuro como aplicación al mundo del deporte y en los próximos años estas herramientas serán cada vez más visibles en las competiciones.

Como comentó Esteban Granero en la mesa Los jugadores ganan partidos, LOS DATOS CAMPEONATOS” formada por profesionales como Sergio Llana Pérez, Data Scientist en Zelus Analytics y Daniel Vicente Elena, Fundador de D.V. Consulting y moderada por , Presidente de TheCUBE,

“en el futuro veremos equipos compitiendo de manera parecida a la actual, pero tomando decisiones más acertadas gracias al uso del data science y sin que el juego pierda libertad ni su esencia y manteniendo un componente de aleatoriedad”.

Los jugadores ganan partidos, los datos campeonatos. Con Esteban Granero, Sergio Llana y Daniel Vicente Elena

¿Quieres saber cómo aplicar el Data Science al deporte?

En MIOTI, primer instituto tecnológico aplicado a los negocios y referente en formación especializada en Data Science, Internet of Things y eBusiness, formamos a los futuros profesionales que serán los protagonistas del establecimiento del Data Science en la toma de decisiones de los clubes deportivos.

En concreto, contamos con el Máster en Data Science & Deep Learning, Máster en Data Science y Big Data y Máster en Data Science & Analytics, entre otras formaciones relacionadas igualmente con este campo de conocimiento de enorme proyección profesional.

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