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Presentación

Edición
4ª Edición
Créditos
15 ECTS (123 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Inglés
Precio
4.500€
Condiciones especiales en el pago de la matrícula y campaña 0,7%
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Fechas de realización
Inicio clases: 22/10/2024
Fin clases: 07/02/2025
Fin programa : 21/03/2025
Horario
Martes: 18:00 a 21:00
Jueves: 18:00 a 21:00
Viernes: 18:00 a 21:00
Lugar de realización
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
C/ Jordi Girona, 1-3
Barcelona
¿Por qué este posgrado?
La relevancia de los datos en la sociedad actual es incuestionable, no únicamente en el ámbito estrictamente empresarial sino también en el mundo del deporte profesional. Las asociaciones o entidades deportivas y empresas privadas del sector disponen de gran cantidad de datos, para los cuales hacen falta mecanismos de recolección, almacenamiento y análisis para obtener la información de valor que la organización necesita.

La gestión y análisis de datos permite extraer, gestionar y generar un valor diferencial a partir de esta información. Actualmente, sports analytics es, por lo tanto, una nueva área en constante crecimiento y fundamental para la toma de decisiones y la gestión de equipos.

El posgrado en Sports Analytics ofrece una oportunidad única de unificar el análisis avanzado de los datos y la pasión por el deporte. La formación se realiza en colaboración con el Fútbol Club Barcelona, uno de los mejores clubes del mundo y pionero en el análisis de datos en el deporte. Esta colaboración permitirá trabajar con datos de primer nivel, event data y tracking data, y en la resolución de problemas aplicados. Además, los estudiantes podrán obtener una visión real y privilegiada de la aplicación del sports analytics en un club líder en este ámbito.

El posgrado tiene como objetivo dar una visión global y transversal de un ecosistema de datos aplicado al ámbito deportivo, profundizando en la gestión (data management) y explotación de los datos (data analytics). La formación aporta una visión global de todos los componentes y tareas involucrados en la aplicación de sports analytics en la actualidad.

Una vez finalizado el posgrado, los participantes podrán desarrollar su carrera profesional en clubes de fútbol y otros deportes o en empresas privadas, así como en el ámbito de la consultoría e investigación para asociaciones deportivas y empresas.
Impulsado por:
Objetivos
  • Entender la problemática de la gestión y el análisis de datos en el ámbito deportivo.
  • Practicar con las principales herramientas de gestión y análisis de datos que actualmente se están aplicando en el análisis de datos deportivos (event data y tracking data).
  • Identificar los modelos estadísticos o de aprendizaje automático más adecuados para un problema dado.
  • Saber efectuar el preprocesamiento de los datos.
  • Saber evaluar la tasa de acierto de los modelos propuestos.
  • Lograr conocimientos específicos sobre la gestión y análisis de datos para la toma de decisiones.
¿A quién va dirigido?
  • Graduados en informática o equivalente, estadística, matemáticas, física o ingenierías.
  • Profesionales informáticos, principalmente desarrolladores, arquitectos, analistas de datos y administradores de sistemas, interesados en la gestión y analítica de datos aplicados al sector del deporte.
Los interesados deben tener una formación técnica en bases de datos centralizadas, programación y estadística.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
3 ECTS 27h
Sport Analytics
  • Introducción al sport analytics.
  • Introducción al análisis del juego.
  • Metodología fútbol. ADN Barça.
  • Sports analytics en otros deportes.
  • Análisis avanzado de datos en el futbol.
  • Datos de rendimiento físico.
  • Inteligencia artificial aplicada al baloncesto.
4.5 ECTS 36h
Data Management
  • Introducción: big data, cloud computing y la ingeniería de servicios (XaaS).
  • Gestión de los datos sobre cloud databases (NOSQL).
  • Procesamiento y análisis de datos distribuidos.
  • Modelos de datos no estructurados y semi-estructurados más empleados.
  • Gestión de datos geoespaciales y trayectorias.
  • Integración y calidad de datos.
  • Visualización.
4.5 ECTS 36h
Data Analysis
  • Introducción: estadística básica.
  • Inferencia estadística, muestreo y validación del método.
  • Modelización estadística y calibración de modelos.
  • Knowledge discovery in databases.
  • Principal component analysis.
  • Clustering methods.
  • Árboles de decisión.
  • Métodos de clasificación: discriminant analysis y Support Vector Machine (SVM).
  • Redes neuronales.
  • Convolutional neural networks.
3 ECTS 24h
Proyecto
Este módulo tiene como objetivo poner en práctica los conceptos explicados en los 3 módulos anteriores a partir de la realización de un caso de uso.
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
Titulación
Título de posgrado en Sports Analytics, expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud de lo establecido en el art. 7.1 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario, y el art. 36 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y el procedimiento de aseguramiento de su calidad. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria previa oficial. En caso contrario, el estudiante recibirá un certificado de aprovechamiento del programa superior expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. Los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya se aprueban anualmente por el Consell de Govern de la Universitat. (Ver datos que constan en el certificado).

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiantado y la consecución de las competencias necesarias.



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Estudio de casos
Se presentan situaciones reales o hipotéticas en las que los estudiantes, de forma plenamente participativa y práctica, analizan la situación, plantean las diferentes hipótesis y comparten sus propias conclusiones.
Tutorías
Se presta apoyo técnico a los estudiantes en el desarrollo del proyecto final, en función de su especialidad y de la temática del proyecto.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space el estudiantado podrá visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
El estudiantado de este posgrado tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Abelló Gamazo, Alberto
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    Doctor en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto en grado (Grado en Ingeniería Informática y en Ciencia e Ingeniería de Datos), como en máster (Master in Data Science - MDS). Coordinador por parte de la UPC del doctorado Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence - Doctoral College (IT4BI-DC) y la MSCA-ITN-EJD Data Engineering for Data Science (DEDS).

    Ha colaborado como consultor con SAP, HP, Zurich Seguros y OMS, Fundació Probitas, entre otros.
  • Madrero Pardo, Pau
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    Graduado en Ingeniería Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Innovación e Investigación de la Informática (MIRI) por la UPC, en la especialidad de Data Science. Actualmente, trabaja como Head of Sports Analytics en el FC Barcelona dando soporte en el ámbito de análisis de datos a distintos equipos dentro del club. Lleva trabajando en el club desde 2019. Anteriormente, colaboró con un grupo de investigación de la Universitat de Barcelona (UB) que participaba en el proyecto Gaia de la Agencia Espacial Europea (ESA) para la recolección de un mapa tridimensional de la Vía Láctea.
Profesorado
  • Abelló Gamazo, Alberto
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    Doctor en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC. Docencia tanto en grado (Grado en Ingeniería Informática y en Ciencia e Ingeniería de Datos), como en máster (Master in Data Science - MDS). Coordinador por parte de la UPC del doctorado Erasmus Mundus in Information Technologies for Business Intelligence - Doctoral College (IT4BI-DC) y la MSCA-ITN-EJD Data Engineering for Data Science (DEDS).

    Ha colaborado como consultor con SAP, HP, Zurich Seguros y OMS, Fundació Probitas, entre otros.
  • Aluja Banet, Tomàs
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    Profesor titular de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Es autor de 60 artículos publicados en revistas científicas o como capítulos de un libro. Temas de investigación abordados: Análisis multivariante, modelos de minería de datos, modelos para la estimación de intangibles y diseño de sistemas de learning analytics. Miembro de comités científicos de conferencias internacionales (entre ellas Computational Statistics, COMPSTAT, y PLS). Ha participado en diversos proyectos de investigación europeos y españoles en el campo de los sistemas basados en meta-datos estadísticos, la fusión de datos y la modelización de intangibles, y ha sido consultor estadístico de La Caixa, Kantar Media, Idescat y el Ayuntamiento de Barcelona entre otros.
  • Arasa Salomon, Jordi
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    Diplomado en Magisterio de Educación Física por la Universidad de Barcelona (UB) y Técnico de Fútbol por la Federación Catalana de Fútbol (FCF). Empezó a trabajar con el FC Barcelona en el año 2007 como entrenador de fútbol y analista en etapas formativas. Director Técnico de los proyectos BARÇA Academy en India (2012-2015) y Vancouver (2015-2017). Actualmente ejerce como Director Técnico de los proyectos BARÇA Academy en la región de Asia Pacífico y Oriente Medio.
  • Arbués-Sangüesa, Adrià
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    Ingeniero en sistemas audiovisuales (2011-2015) y doctor en visión por computador aplicada al deporte por el Departamento de Tecnologías de la Información y la Comunicación de la Universitat Pompeu Fabra (2017-2021). Actualmente, científico de datos de la división de baloncesto de Zelus Analytics, donde provee equipos NBA con modelos predictivos y nuevas métricas que puedan ayudar a una mejora del rendimiento individual y colectivo. Ex-entrenador de baloncesto de formación del Futbol Club Barcelona.
  • Belanche Muñoz, Luis Antonio
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    Licenciado en Informática y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC con más de treinta años de experiencia docente. Supervisor o tutor de más de cien tesis y trabajos de estudiantes. Actualmente imparte docencia en el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos y en el máster en Innovation and Research in Informatics (MIRI), el máster en Advanced Mathematics and Mathematical Engineering (MAMME), el máster en Inteligencia Artificial (IA) y el master in Data Science de la Facultad de Informática de Barcelona (FIB). Ha realizado más de ciento treinta publicaciones en revistas y congresos internacionales, y ha participado en quince proyectos de investigación. Recientemente ha sido jefe de estudios de la Facultad de Informática de Barcelona (FIB).
  • Gutierrez Pérez, Marc
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    Graduado en Física y Máster Universitario en Modelización para la Ciencia y la Ingeniería por la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). Previamente, miembro del departamento de Sport Science del F.C. Barcelona como científico de datos, su principal rol era el desarrollo de modelos matemáticos que permitan obtener información cualitativa y cuantitativa sobre el rendimiento deportivo. Actualmente, doctorando en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), donde desarrolla su tesis en Deep Learning y Computer Vison aplicado a Ciencias del Deporte.
  • Jovanovic, Petar
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    Doctor de Ciencia de Computación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y la Universidad Libre de Bruselas. Máster en Computación por la UPC. Ingeniero en Informática por la Universidad de Belgrado. Su ámbito de investigación se sitúa en el área de Business Intelligence, Big Data Management y sistemas de bases de datos distribuidas.
  • Madrero Pardo, Pau
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    Graduado en Ingeniería Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Innovación e Investigación de la Informática (MIRI) por la UPC, en la especialidad de Data Science. Actualmente, trabaja como Head of Sports Analytics en el FC Barcelona dando soporte en el ámbito de análisis de datos a distintos equipos dentro del club. Lleva trabajando en el club desde 2019. Anteriormente, colaboró con un grupo de investigación de la Universitat de Barcelona (UB) que participaba en el proyecto Gaia de la Agencia Espacial Europea (ESA) para la recolección de un mapa tridimensional de la Vía Láctea.
  • Martín Buldú, Javier
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    Ingeniero Industrial y Doctor en Física Aplicada por la Universitat Politècnica de Catalunya. Catedrático de la Universidad Rey Juan Carlos, es el Coordinador del Grupo de Sistemas Complejos. En 2011, fundó el Laboratorio de Redes Biológicas del Centro de Tecnología Biomédica (Madrid, España). Es experto en el análisis de sistemas complejos y sus aplicaciones. Durante los últimos años se ha especializado en el análisis de datos de fútbol entendido como un sistema complejo. Colabora con LaLiga y varios clubs de fútbol.
  • Nadal Francesch, Sergi
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    Doctor en informática por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) y la Université Libre de Bruxelles (ULB). Actualmente es profesor del Departamento de Ingeniería de Servicios y Sistemas de Información de la UPC, donde imparte docencia en la Facultad de Informática de Barcelona en el grado de Ingeniería Informática, en el grado en Inteligencia Artificial y en el máster en Ciencia de Datos. Sus intereses de investigación se encuentran en el área de la gestión de datos e información, con interés en la automatización del ciclo de vida de los datos, ámbito en el que ha publicado numerosos artículos y liderado proyectos de transferencia tecnológica.
  • Reche Royo, Xavi
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    Licenciado en Ciencias de la Actividad Física i el Deporte por la Universitat de Barcelona (UB). Máster en Rendimiento Deportivo: Tecnificación y Alto Nivel por la Universitat de Barcelona (UB). Cursando Grado en Ciencia de datos aplicada en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Científico deportivo en el FC Barcelona (2014-2022). Actualmente es entrenador de deportistas de resistencia en R3ndurance y docente universitario en distintos grados y másters relacionados con el entrenamiento deportivo.
  • Ric Diez, Ángel
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    Doctor en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte por la Universidad de Lleida (UdL). Máster Profesional en Alto Rendimiento en Deporte de Equipo. Entrenador Nacional de Fútbol. Profesor de fútbol en el Instituto Nacional de Educación Física de Cataluña (INEFC). Desde 2014 es miembro del Grupo de Investigación Sistemas Complejos y Deporte. También forma parte del departamento de ciencias del deporte del FC Barcelona en el área de tecnología, análisis e innovación y colaboró en diferentes proyectos de generación y difusión de conocimiento con el Barça Innovation Hub.
  • Rodriguez Campayo, Carlos
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    Ingeniero Informático por la Universidad Politécnica de Catalunya (UPC) y Master en Innovación e Investigación de la Informática (MIRI) por la UPC. Actualmente es científico de datos en F.C. Barcelona en el departamento de Ciencias del Deporte, donde proporciona conceptos clave para ayudar a los entrenadores en sus tareas de análisis utilizando visión por computador y machine learning. Utilizando datos posicionales y de eventos se encarga de desarrollar algoritmos que representan conceptos tácticos del fútbol.
  • Vázquez Alcocer, Pere-Pau
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    Doctor en Software por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor titular de universidad, del departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Imparte docencia en grados y máster en la UPC y ha participado en la docencia de cursos de grado o de máster en otras universidades, como la Universidad de Núremberg, la Universidad de Girona, la Universitat Oberta de Catalunya o la Universidad de Vic. Su área de investigación se centra en la visualización de datos científicos y los gráficos por computador.

Entidades colaboradoras

Socios estratégicos
  • Barça Innovation Hub
    • Participa en el diseño de los contenidos del estudio y vela por su adecuación a las necesidades del entorno profesional.
    • Aporta docentes y conferenciantes.
    • Difunde el estudio en el entorno profesional y ámbito de especialización.
  • Fútbol Club Barcelona
    • Participa en el diseño de los contenidos del estudio y vela por su adecuación a las necesidades del entorno profesional.
    • Difunde el estudio en el entorno profesional y ámbito de especialización.

Salidas profesionales

  • Sports analytics consultant.
  • Sports data analyst consultant.
  • Sports data scientist.
  • Sports data engineer.
  • Sports data architect. 
  • Digital transformation leader.
  • Decisional systems engineer.

Noticias

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Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.





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Finalidad

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Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Enviar información sobre las actividades de la FPC. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

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