Curso en Sport Data Analytics en formación programada online. Formación Bonificada

Curso en Sport Data Analytics

MATRICULACIÓN

Entidad:

Titulacion de INESEM
Duración total:
100 h.
Teleformación:
50 h.
Modalidad:
Online
Precio: 360 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
En el ámbito deportivo, poder diferenciarnos del resto de competidores es un factor clave para obtener el éxito y gracias al análisis de datos se puede conseguir.El Curso en Sports Analytics te prepara para poder extraer la mayor información posible para posteriormente analizar todos los parámetros deportivos deseados y poder sacar conclusiones que mejoren los resultados futuros. Gracias al Big Data, al Business Intelligence y a las diferentes técnicas de análisis de datos, podrás sacar conclusiones importantes que aplicar al ámbito deportivo y que harán la diferencia con los competidores.En INESEM contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia. Además, gracias a las prácticas garantizadas, podrás acceder a un mercado laboral en plena expansión.
OBJETIVOS
  • Utilizar el Big Data para la extracción de información.
  • Gestionar las decisiones estratégicas gracias a sistemas de Business Intelligence.
  • Gestionar la información mediante DataWarehouses y Datamarts.
  • Aprender las principales técnicas de análisis y visualización de datos.
  • Utilizar PowerBI para crear informes y estadísticas profesionales.
  • Aplicar las principales técnicas de análisis de datos al ámbito deportivo.
PARA QUÉ TE PREPARA
El Curso en Sports Analytics te prepara para poder extraer la mayor información posible para posteriormente analizar todos los parámetros deportivos deseados y poder sacar conclusiones que mejoren los resultados futuros. Gracias al Big Data, al Business Intelligence y a las diferentes técnicas de análisis de datos, podrás sacar conclusiones importantes que aplicar al ámbito deportivo y que harán la diferencia con los competidores.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
Este Curso en Sport Analytics está pensado para aquellos profesionales relacionados con el mundo del deporte que quieran mejorar sus resultados gracias al uso de tecnologías actuales para el análisis de datos. También está orientado a analistas de datos que quieran centrar su carrera al ámbito deportivo y ofrecer sus servicios a deportistas y clubes.
Metodología

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de 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. 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. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramienta PowerBI
  1. Visualización de datos
  2. Crear gráficos con los datos seleccionados
  3. Configuración de los gráficos
  4. Filtrado de los gráficos
  5. Enlazar y desenlazar gráficos dentro de la misma hoja
  6. Visualización de medidas
  7. Uso de marcadores
  8. Creación de grupos de datos
  9. Importación de gráficos
  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
Titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
Requisitos Acceso
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
  • Estar trabajando para una empresa privada.
  • Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
  • Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
  • Que la empresa autorice la formación programada
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
Curso en Sport Data Analytics
Duración total:
100 h.
Teleformación:
50 h.
Modalidad:
Online
Precio: 360 €
Bonificable hasta el 100%
MATRICULACIÓN
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Responsable INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES S.A.U. Finalidad Información académica y comercial de nuestros servicios de enseñanza. Legitimación Consentimiento del interesado y ejecución de un contrato en el que el interesado es parte. Destinatarios Encargados del tratamiento para cumplir con las finalidades. Derechos Acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos, como se explica en la información adicional.

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