La ciencia de datos es una disciplina que tiene escasamente 13 a帽os de haberse reconocido como tal, debido a una necesidad de procesar eficazmente los macrodatos. En esta nota, veremos sus usos en la industria deportiva.
La ciencia de datos resuelve las necesidades en el manejo actual y futuro de la informaci贸n, pero no solo eso, sino que de acuerdo con Fabi谩n Garc铆a Nocetti, investigador del Instituto de Investigaciones en Matem谩ticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, tambi茅n se involucran conocimientos de varias 谩reas, como finanzas, medicina, geolog铆a, matem谩ticas, por mencionar algunas, y toma en cuenta aspectos de investigaci贸n como prueba, hip贸tesis y variaci贸n de resultados.
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Los usos de la ciencia de datos, dicen los expertos, son demasiadas y diversas, ya que se aplican para cualquier 谩rea que ocupe el an谩lisis de macrodatos. La es un campo donde 迟别肠苍辞濒辞驳铆补s como la visi贸n por computadora, aprendizaje autom谩tico, conectividad avanzada o sensores port谩tiles pueden ser bien aprovechados para recabar una gran cantidad de datos que pasen despu茅s a ser analizados a trav茅s de metodolog铆as espec铆ficas de esta ciencia.
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Se acab贸 esa 茅poca en la que los visores deportivos anotaban la velocidad de bateo, por mencionar un ejemplo, con un cron贸metro regular. Las formas de medici贸n en cualquier disciplina deportiva est谩n revolucionando, tan es as铆 que los equipos deportivos profesionales m谩s importantes del mundo tienen uno o m谩s expertos en an谩lisis dentro de su personal con el prop贸sito de encontrar ventajas que puedan .
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De acuerdo con las predicciones TMT 2021 de Deloitte, existen dos fuentes de datos principales que normalmente se recopilan de los atletas:
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- Datos de posici贸n/seguimiento: pueden incluir m茅tricas de posici贸n, aceleraci贸n, velocidad, altura de salto, etc茅tera.
- Datos biom茅tricos: se refieren a cualquier tipo de informaci贸n biol贸gica de un jugador individual.
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Medir lo anteriormente mencionado, es decir, hipercuantificar, permitir谩 innovar en los siguientes rubros:
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- Identificaci贸n de talentos: los equipos quieren estar seguros de fichar a los mejores jugadores, por lo tanto, 茅stos utilizan cada vez m谩s el an谩lisis de video automatizado y los datos posicionales y de seguimiento en su exploraci贸n.
- Toma de decisiones en el juego: la mayor parte de los datos biom茅tricos se toman durante las pr谩cticas o entrenamientos, no tanto as铆 durante el juego, ya que algunas ligas no lo permiten. Sin embargo, los datos de seguimiento y posici贸n se utilizan ampliamente.
- Reducci贸n de lesiones: si los equipos supieran cu谩ndo un jugador est谩 m谩s propenso de sufrir lesiones, ser铆a la gloria. Predecirlas requiere utilizar 迟别肠苍辞濒辞驳铆补s de aprendizaje autom谩tico y visi贸n por computadora.
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Los beneficios de la ciencia de datos no terminan aqu铆, sino tambi茅n es posible medir el compromiso de los fans para generar experiencias personalizadas, entre muchas otras ventajas. . 隆Gane en el campo de juego, en la pantalla y escenario mundial con 迟别肠苍辞濒辞驳铆补 麻豆原创!
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