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Conoce más sobre Big Data en el ámbito deportivo y consigue tu titulación con 60 Créditos ECTS

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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1500 horas - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
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formación online

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Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Big Data Deportivo + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
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Valoración del claustro

Adrian Salado

Opinión sobre Máster en Big Data Deportivo + 60 Créditos ECTS

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* Todas las opiniones sobre Máster en Big Data Deportivo + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master big data deportivo

MASTER ONLINE BIG DATA DEPORTIVO. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master big data deportivo
Gracias a este Master en Big Data Deportivo conseguirás obtener un amplio abanico de conocimientos y habilidades para aprovechar el potencial de análisis de datos en el ámbito deportivo y general. A lo largo del master se adquirirán diferentes competencias en el big data, almacenamiento, análisis y procesamiento de datos haciendo uso de diferentes herramientas tecnológicas, tratamiento de la visión artificial… Además, aprenderás a aplicar técnicas de visualización de datos y focalizar todos estos conocimientos hacia el ámbito deportivo. Al finalizar el master, se estará preparado para aplicar el Big Data en la toma de decisiones, la mejora del rendimiento deportivo y la generación de ventajas competitivas en el mundo del deporte.
Objetivos
de Master big data deportivo
- Comprender la relevancia del Big Data y el Business Intelligence en la toma de decisiones estratégicas. - Utilizar bases de datos NoSQL, como MongoDB, y bases de datos SQL, como MySQL,. - Dominar los lenguajes Python y R para Data Science. - Aprender a realizar mediciones mediante la analítica web haciendo uso de diferentes técnicas y estrategias de análisis. - Analizar de forma óptima los datos a nivel deportivo para la mejora de rendimiento y optimización deportiva. - Trabajar la visión artificial con Python y OpenCV así como nociones básicas de inteligencia artificial.
Salidas profesionales
de Master big data deportivo
Este Master en Big Data Deportivo te ofrece diversas salidas laborales en el ámbito deportivo de análisis y gestión de datos, como por ejemplo: analista de datos deportivos en clubes deportivos o agencias; consultor deportivo en Big Data; desarrollador de software deportivo para el análisis de datos; investigador en Big Data contribuyendo a su avance…
Para qué te prepara
el Master big data deportivo
Con este Master en Big Data Deportivo estarás preparado para utilizar el poder del análisis de datos para mejorar el rendimiento deportivo, la toma de decisiones estratégicas y obtener una ventaja competitiva en el mundo deportivo. Para esta formación se requiere un nivel básico de conocimientos en análisis de datos y programación, y se beneficiarán aquellos con experiencia o interés en deportes y tecnología.
A quién va dirigido
el Master big data deportivo
El Master en formación permanente en Big Data D Master en Big Data Deportivo está dirigido a profesionales del ámbito deportivo o científico y estudiantes interesados en combinar su pasión por el deporte con habilidades en el análisis de datos. Está diseñado para aquellos que deseen adquirir conocimientos avanzados en el campo del Big Data aplicado al ámbito deportivo.
Metodología
de Master big data deportivo
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master big data deportivo

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el temario en PDF

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Una aproximación a PENTAHO
  2. Soluciones que ofrece PENTAHO
  3. MongoDB & PENTAHO
  4. Hadoop & PENTAHO
  5. Weka & PENTAHO
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

  1. ¿Qué es el análisis de datos?
  1. Análisis de datos con NumPy
  2. Pandas
  3. Matplotlib
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
  1. Pivot tables en pandas
  1. El grupo de Pandas
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
  1. Matplotlib
  2. Seaborn
  1. Aprendizaje automático
  1. Regresión lineal
  2. Regresión logística
  1. Estructura de árbol
  1. Algoritmo de Naive Bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVN)
  2. ¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
  1. Análisis de componentes principales
  1. Algortimo de random forest

  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API

  1. ¿Qué es la analítica web?
  2. Establecimiento de objetivos y KPIs
  3. Métricas principales y avanzadas
  4. Objetivos y ventajas de medir
  5. Plan de medición
  1. Introducción a Google Analytics 4
  2. Interfaz
  3. Métricas y dimensiones
  4. Informes básicos
  5. Filtros
  6. Segmentos
  7. Eventos
  8. Informes personalizados
  9. Comportamiento de los usuarios e interpretación de datos
  1. Introducción a GTM
  2. Implementación con GTM
  3. Medición con GTM
  4. Uso de Debug/Preview Mode
  1. La atribución
  2. Multicanalidad
  3. Customer Journey
  4. Principales modelos de atribución
  5. Modelos de atribución personalizados
  1. Planificación del Dashboard
  2. Características del Dashboard
  3. Introducción a Data Studio
  4. Conectores
  5. Tipos de gráficos
  6. Personalización de informes
  7. Elementos de control
  8. Dimensiones y métricas
  9. Campos Calculados
  10. Compartir informes
  1. Introducción al SEO
  2. Historia de los motores de búsqueda
  3. Componentes de un motor de búsqueda
  4. Organización de resultados en un motor de búsqueda
  5. La importancia del contenido
  6. El concepto de autoridad en Internet
  7. Campaña SEO
  1. Introducción al SEM
  2. Principales conceptos en SEM
  3. Sistema de pujas y Calidad del anuncio
  4. Primer contacto con Google Ads
  5. Creación de anuncios con calidad
  6. Indicadores clave de rendimiento en SEM
  1. Análisis del tráfico en redes sociales
  2. Fijar objetivos en redes sociales
  3. Facebook
  4. Twitter
  5. Youtube
  6. LinkedIn
  7. Tik tok
  8. Instagram
  1. Usabilidad
  2. Mapas de calor
  3. Grabaciones de sesiones de usuario
  4. Ordenación de tarjetas
  5. Test A/B
  6. Test multivariante
  7. KPI, indicadores clave de rendimiento
  8. Cambios a realizar para optimizar una página web
  1. Hotjar
  2. Microsoft Power BI
  3. Google Search Console
  4. Matomo
  5. Awstats
  6. Chartbeat
  7. Adobe Analytics
  1. ¿Qué son las cookies?
  2. Tipos de cookies
  3. GDPR
  4. Herramientas para manejar el consentimiento de cookies

  1. La revolución tecnológica
  2. Medios de comunicación y marketing digital
  3. Tecnología en la industria deportiva
  4. La tecnología en los eventos deportivos
  1. Analítica y biometría deportiva
  2. Data Mining aplicado al deporte
  3. Sistema BI aplicado al deporte
  4. Análisis por Envoltura de Datos (DEA) aplicada al deporte
  5. Datos deportivos y transformación del mercado
  1. ¿Qué es el Scouting?
  2. Importancia del Scouting
  3. Perfil del responsable de video
  1. Elementos de hardware y software
  2. Elementos de captación y reproducción de video
  3. Programas para el videoanálisis de partidos
  1. ¿Qué se puede analizar de un equipo?
  2. La táctica
  3. Metodología de la preparación táctica
  4. Ocupación racional del terreno
  5. Las transiciones en el fútbol
  6. Algunas tácticas o acciones ofensivas con balón
  7. El posicionamiento defensivo
  8. Fundamentos del sistema de juego
  1. Introducción a los informes
  2. Recogida de datos e información
  3. Ejemplo de ficha de seguimiento a un jugador
  4. Ejemplo de ficha de scouting de un partido
  1. Toma de decisiones del entrenador
  2. La táctica deportiva
  3. La estrategia deportiva

  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

Titulación de Master big data deportivo

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Big Data Deportivo con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Big Data DeportivoMaster Big Data Deportivo
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.

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En la actualidad, Euroinnova cuenta con un equipo humano formado por más de 300 profesionales. Nuestro personal se encuentra sólidamente enmarcado en una estructura que facilita la mayor calidad en la atención al alumnado.

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Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Euroinnova.

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25%
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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15%
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Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master big data deportivo

Información complementaria

Master Big Data Deportivo

Especialízate en Big Data de la mano de la escuela líder en formación online

Big Data es uno de los conceptos que hace referencia a la cantidad de informaciones y de datos de modo que estén estructurados o, por el contrario, que no estén estructurados que tienen los diferentes negocios a lo largo de su actividad. Lo importante de este hecho se basa en analizar para extraer una serie de claves que ayuden a los negocios y se direccionen mejores actividades con objeto de impulsar los beneficios, llegando a mejores decisiones y la toma de estrategias. 

El Big Data está formado por una variedad y gran cuantía de datos complejos, estos requieren de su procesamiento óptimo para impulsar la toma de las decisiones y cada una de las actividades que se dirigen en la empresa, por ello, desde Euroinnova te brindamos las claves para convertirte en un completo especialista dentro de este ámbito. 

¿Aún no te has convencido? Te invitamos a que continúes leyendo.

Master Big Data Deportivo

¡Conoce más sobre nuestro Master Online en Big Data Deportivo!

¿Por qué estudiar un Master en Big Data Deportivo?

Big Data tiene múltiples y diversas aplicaciones, por ello, las empresas demandan cada vez más este tipo de perfiles, siendo uno de los puestos y de los pilares más óptimos para llevar a cabo la actividad de una empresa. La formación dentro de este ámbito proyecto grandes oportunidades dentro del mercado y del futuro. Como sabemos, para las empresas los bienes más preciados son los datos, por ello, es importante adquirir, procesas y recopilar la información necesaria para realizar esta serie de actividades relacionadas con los datos de la empresa. 

En la actualidad, el mercado y los negocios deben abastecer las necesidades de los clientes, de ahí surge la importancia de este perfil profesional y por qué es tan demandado por parte de las empresas. Gracias a estos expertos, se adquieren las herramientas de análisis para la recopilación de normaciones con valor para transmitir una serie de estrategias con objeto de aumentar la toma de las decisiones. Gracias a este Master Online en Big Data Deportivo podrás adquirir los conocimientos necesarios dentro de este ámbito que se encuentra en constante transformación, impulsando tus oportunidades de auge y de progreso profesional. 

¿Qué se trabaja en Big Data? 

  • Ingeniería de datos. En este caso, el profesional procesa cada uno de los datos y de las informaciones que contribuya a ofrecer una serie de respuestas a cada una de las adversidades de los departamentos que conforman la empresa. 
  • Arquitectura de datos. Este tipo de profesionales se encargan del diseño de la plataforma para almacenar, procesar los datos y representarlos.
  • Científico de los datos. En este caso se basa en diseñar una serie de soluciones y atender a cada una de las necesidades o problemas del negocio con objeto de contribuir a sus beneficios y a su actividad.  

Cada uno de estos especialistas son muy demandados en la actividad laboral; asimismo, hay que destacar que es uno de los trabajos con gran remuneración con un crecimiento y desarrollo de manera profesional. Asimismo, concede el acceso de trabajo en cualquier parte. 

¿Por qué inscribirte en el Master Big Data Deportivo que te ofrecemos desde Euroinnova International Online Education?

Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova International Online Education para ampliar tu formación. Gracias al Master Big Data Deportivo lograrás compaginar tu trabajo y tu vida personal de la forma más cómoda posible. 

La metodología que ofrecemos desde Euroinnova está basada en la formación a distancia, por lo que puedes formarte desde cualquier parte del mundo. Da igual que residas en Cádiz, Granada, Guadalajara, Madrid, Barcelona, Pontevedra, Santiago de Chile, CDMX, Guerrero, Chiapas o Perú. Asimismo, contarás con tu tutor personalizado para la resolución de tus preguntas o dudas en un plazo de 24 h a 48 h.

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