Sports Bootcamp 2024

Τι θα μάθεις στο Sports Bootcamp:

01

Data Analytics , ML & Big Data

Στον τομέα των Sports Data Analytics, θα μάθεις πώς να εφαρμόζεις τεχνικές ανάλυσης δεδομένων για τη βελτίωση της αθλητικής απόδοσης και τη στρατηγική των ομάδων. Θα χρησιμοποιείς εργαλεία και προγραμματιστικές γλώσσες για την επεξεργασία δεδομένων που σχετίζονται με αθλητικές επιδόσεις, όπως στατιστικά αγώνων, φυσική κατάσταση, και τραυματισμούς. Θα κατανοήσεις τα μοντέλα και αλγορίθμους μηχανικής μάθησης που μπορούν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη και βελτίωση των αθλητικών επιδόσεων.
Επίσης, θα αποκτήσεις ικανότητες στον τομέα της συλλογής δεδομένων από αθλητικά γεγονότα, της ανάλυσης αυτών των δεδομένων για εξαγωγή συμπερασμάτων και της αναπαράστασης των αποτελεσμάτων με βάση τις ανάγκες μιας αθλητικής ομάδας ή οργάνωσης. Θα μάθεις επίσης πώς να διαχειρίζεσαι μεγάλους όγκους δεδομένων και πώς να επικοινωνείς αποτελεσματικά τα ευρήματα σε προπονητές, αθλητές και στελέχη, βοηθώντας τους να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες στα δεδομένα για τη βελτίωση των αθλητικών επιδόσεων και στρατηγικών.

Variables | Tables | Graphs

02

Storytelling | Power BI & Tableau

Ένα από τα σημαντικότερα κομμάτια στον χώρο της ποδοσφαιρικής ανάλυσης είναι η αφήγηση των δεδομένων με τρόπο τέτοιο ώστε να πείσει το επιτελείο της ομάδας για την αξία των ευρημάτων μας. Μέσα από τις δεξιότητες που αποκτάμε στο Storytelling, μαθαίνουμε πώς να παρουσιάζουμε τα ποδοσφαιρικά δεδομένα με ενδιαφέρον και επικοινωνιακό τρόπο, χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το PBI (Power BI) και το Tableau, τα οποία είναι ηγέτες στον τομέα της διαδραστικής οπτικοποίησης ποδοσφαιρικών δεδομένων.

03

DATABASES & SQL

Tα ποδοσφαιρικά δεδομένα συχνά αποθηκεύονται σε βάσεις δεδομένων, και η SQL (Structured Query Language) χρησιμοποιείται για τη διαχείριση, τον τρόπο επιλογής και τον τρόπο ανάκτησης δεδομένων από αυτές τις βάσεις. Στο πλαίσιο του Data Analyst Bootcamp για ποδοσφαιρική ανάλυση, θα μάθεις πώς να διαχειρίζεσαι δεδομένα με τη χρήση ποδοσφαιρικών βάσεων δεδομένων, να σχεδιάζεις και να υλοποιείς βάσεις δεδομένων, καθώς και να εκτελείς προηγμένα SQL Queries για την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών. Η κατανόηση της SQL είναι καίρια για την αποτελεσματική εξαγωγή πληροφοριών από τις ποδοσφαιρικές βάσεις δεδομένων.

04

Python

Στον τομέα των Sports Data Analytics, η Python αποτελεί μια ιδιαίτερα πολύτιμη γλώσσα προγραμματισμού, χάρη στην ευελιξία και την ευανάγνωστη σύνταξή της, καθώς και την ισχυρή κοινότητα υποστήριξης. Στο πλαίσιο τουSports Bootcamp, θα μάθεις πώς να χρησιμοποιείς την Python για να εισάγεις, να καθαρίζεις και να διαχειρίζεσαι ποδοσφαιρικά δεδομένα. Θα εξοικειωθείς με βιβλιοθήκες όπως η Pandas, η οποία διευκολύνει τις διαδικασίες ανάλυσης, καθώς και με τη Matplotlib και τη Seaborn για τη δημιουργία πειστικών γραφικών αναπαραστάσεων των ποδοσφαιρικών δεδομένων.
Η Python ανοίγει ευκαιρίες για προηγμένες τεχνικές στον τομέα της ποδοσφαιρικής ανάλυσης δεδομένων, όπως εξόρυξη δεδομένων και μηχανική μάθηση, που μπορούν να εφαρμοστούν για την ανάλυση της αθλητικής απόδοσης, την ανακάλυψη τάσεων και την προβλεπτική ανάλυση, βοηθώντας τις ομάδες να βελτιώσουν τις στρατηγικές τους και να επιτύχουν υψηλότερα επίπεδα απόδοσης.

05

Personalization of Learning through Projects

Στο Sports Bootcamp, θα έχεις την ευκαιρία να δουλέψεις σε ένα ατομικό project που συνδυάζει όλα τα εργαλεία και τις δεξιότητες που έχεις αποκτήσει καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Αυτό παρέχει μια πλήρη εμπειρία του 'Sports Analytics Lifecycle', από τη συλλογή και τον καθαρισμό των δεδομένων, μέχρι την ανάλυση, την οπτικοποίηση και την τελική παρουσίαση των ευρημάτων. Με αυτόν τον τρόπο, δεν θα αποκτήσεις μόνο θεωρητικές γνώσεις, αλλά και πρακτική εμπειρία και αυτοπεποίθηση στην εφαρμογή όλων των γνώσεων σε πολύπλοκα προβλήματα δεδομένων.

Hard Skills

Tableau
Power BI
SQL
Python
Machine Learning & Big Data
Excel

Tableau

Advanced Visualization & Interactivity

Το Tableau επιτρέπει στα Sports Analytics τη δημιουργία προηγμένων και διαδραστικών οπτικών αναπαραστάσεων δεδομένων, βοηθώντας στην εύκολη ανάλυση και ερμηνεία των αθλητικών επιδόσεων και στατιστικών.

Data Merging

Με το Tableau, η ενσωμάτωση και συγχώνευση δεδομένων από διάφορες πηγές γίνεται απλή και αποτελεσματική, κρίσιμος παράγοντας για την ολοκληρωμένη ανάλυση στα Sports Analytics.

Ευελιξία στην Προσαρμογή Αναφορών

Το Tableau παρέχει την ευελιξία να προσαρμόσεις τις αναφορές και τα διαγράμματα σύμφωνα με τις ειδικές ανάγκες της ανάλυσης στα Sports Analytics, επιτρέποντας μια πιο στοχευμένη και ενημερωτική προσέγγιση.

Power BI

Διαδραστική Οπτικοποίηση Δεδομένων

Στα Sports Analytics, το Power BI προσφέρει δυνατότητες για διαδραστική οπτικοποίηση δεδομένων, επιτρέποντας την εύκολη ανάλυση και κατανόηση των αθλητικών στατιστικών και τάσεων μέσω πολύπλοκων γραφημάτων και διαγραμμάτων.

Ενσωμάτωση και Συγχρονισμός Δεδομένων

Το Power BI διευκολύνει την ενσωμάτωση δεδομένων από πολλαπλές πηγές, σημαντικό χαρακτηριστικό για τα Sports Analytics, επιτρέποντας την απρόσκοπτη συγχρονισμό και ανάλυση δεδομένων από διάφορες αθλητικές πλατφόρμες.

Εύκολη Κατανόηση και Παρουσίαση Δεδομένων

Με το Power BI, η παρουσίαση αθλητικών δεδομένων γίνεται πιο κατανοητή και αποτελεσματική, καθώς προσφέρει εργαλεία για τη δημιουργία ενημερωτικών και αισθητικά ελκυστικών αναφορών και διαγραμμάτων.

SQL

Πολύπλοκα Query

Στα Sports Analytics, το SQL επιτρέπει τα πολύπλοκα Query. Μπορείτε να αναλύσετε αποτελέσματα αγώνων, αθλητικές επιδόσεις και στατιστικά δεδομένα με ακρίβεια και συγκεκριμένο τρόπο.

Οπτικοποίηση Δεδομένων και Αναφορές

Το SQL υποστηρίζει τη δημιουργία αναφορών και την οπτικοποίηση δεδομένων, απαραίτητα για την παρουσίαση αποτελεσμάτων και μετρήσεων στον τομέα των Sports Analytics. Αυτό βοηθά στην κατανόηση και αποτύπωση των τάσεων και στατιστικών.

Ενσωμάτωση δεδομένων

Το SQL διευκολύνει τον συνδυασμό δεδομένων από πολλαπλές πηγές, κρίσιμο στοιχείο για τα Sports Analytics. Αυτό επιτρέπει την ολοκληρωμένη ανάλυση από διάφορες αθλητικές βάσεις δεδομένων.

Python

Πολυμορφική Ανάλυση Δεδομένων

Στα Sports Analytics, η Python επιτρέπει την ανάλυση δεδομένων με πολυδιάστατο τρόπο, από στατιστικές αγώνων μέχρι φυσιολογικές μετρήσεις αθλητών, προσφέροντας πλούσια εικόνα της αθλητικής απόδοσης.

Δυνατότητες Οπτικοποίησης

Με βιβλιοθήκες όπως η Matplotlib και η Seaborn, η Python παρέχει ισχυρές δυνατότητες για τη δημιουργία οπτικοποιημένων δεδομένων, βασικό στοιχείο για την παρουσίαση και ανάλυση αθλητικών στατιστικών και επιδόσεων.

Ενσωμάτωση Μηχανικής Μάθησης

Η Python διαθέτει προηγμένες βιβλιοθήκες για μηχανική μάθηση, όπως το Scikit-Learn, που είναι ιδανικές για την ανάπτυξη προβλεπτικών μοντέλων στον τομέα των Sports Analytics, π.χ. πρόβλεψη τραυματισμών.

ML & Big Data

Predictive Analysis

Στα Sports Analytics, το Machine Learning επιτρέπει την προβλεπτική ανάλυση, όπως την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων αγώνων, την απόδοση των αθλητών και την πιθανότητα τραυματισμών.

Αυτόματη Ανίχνευση Προτύπων

Το Machine Learning επιτρέπει την αυτόματη ανίχνευση προτύπων και τάσεων στα αθλητικά δεδομένα, βοηθώντας στην αναγνώριση σημαντικών παραγόντων που επηρεάζουν τις αθλητικές επιδόσεις.

Βελτίωση Αποφάσεων και Στρατηγικής

Μέσω του Machine Learning, οι αναλυτές στον τομέα των Sports Analytics μπορούν να βελτιώσουν τις αποφάσεις και τις στρατηγικές προπόνησης και αγωνιστικής προετοιμασίας, αξιοποιώντας βαθιά αναλυτικά δεδομένα.

Excel

Βασική Ανάλυση και Επεξεργασία Δεδομένων

Το Excel είναι ένα απαραίτητο εργαλείο για τη βασική ανάλυση και επεξεργασία αθλητικών δεδομένων, προσφέροντας απλές λειτουργίες όπως ταξινόμηση, φιλτράρισμα και απλές στατιστικές αναλύσεις.

Εύκολη Οπτικοποίηση

Στα Sports Analytics, το Excel διευκολύνει την οπτικοποίηση των δεδομένων με τη δημιουργία βασικών διαγραμμάτων και γραφημάτων, βοηθώντας στην κατανόηση και παρουσίαση των στατιστικών.

Προσβασιμότητα

Το Excel χαρακτηρίζεται από την ευρεία διαθεσιμότητα και προσβασιμότητά του, καθιστώντας το ένα βασικό εργαλείο για τους αναλυτές στον τομέα των Sports Analytics, ειδικά για τις αρχικές φάσεις της ανάλυσης δεδομένων.

ΓΙΑΤΙ WORKEARLY

Το Workearly δεν ακολουθεί την παραδοσιακή προσέγγιση των σεμιναρίων, αλλά αντιθέτως, υιοθετεί μια καινοτόμα προσέγγιση που ονομάζεται "Learning with Gamification".  Αυτό φέρνει νέα δυναμική στην εκπαίδευση, καλλιεργώντας ένα περιβάλλον που ενθαρρύνει τη συμμετοχή, τον ανταγωνισμό, και την ανεμπόδιστη προοδευτική μάθηση.

Αληθινά Σενάρια με στοιχεία παιχνιδιού

Η διαδικασία της μάθησης γίνεται πιο ελκυστική όταν συνοδεύεται από στοιχεία παιχνιδιού. Οι εκπαιδευόμενοι βιώνουν τη χαρά της επίλυσης προβλημάτων και της ανάπτυξης νέων δεξιοτήτων με μια δόση διασκέδασης. Το Data Analyst Bootcamp εστιάζει στην πρακτική εφαρμογή της θεωρίας. xρησιμοποιώντας πραγματικά datasets και αληθινά σενάρια.

Κίνητρο
για Πρόοδο 

Μέσω του "Learning with Gamification", οι εκπαιδευόμενοι βρίσκονται σε συνεχή ανταγωνιστικό πνεύμα με τους εαυτούς τους ή μεταξύ τους. Οι πόντοι, τα επίπεδα, και οι επιβραβεύσεις αναδεικνύουν την πρόοδο τους, παρέχοντας κίνητρο για συνεχή βελτίωση. 

Κοινωνική Δικτύωση

Η διασύνδεση μεταξύ των συμμετεχόντων ενθαρρύνεται μέσω  του Linkedin. Η δημιουργία κοινοτήτας μαθητών που ανταλλάσσουν ιδέες και συνεργάζονται είναι το μέλλον στην εκπαίδευση.

Ανακαλύψτε την πλατφόρμα μας :

Write your awesome label here.

Digital Badge & Networking

Write your awesome label here.

Founders

Συχνές Ερωτήσεις

1. Τι είναι τα Sports Analytics;

Τα Sports Analytics αναφέρονται στη χρήση δεδομένων και αναλυτικών τεχνικών για την ανάλυση και τη βελτίωση των αθλητικών επιδόσεων, της στρατηγικής των ομάδων και της υγείας των αθλητών.

2. Ποια είναι τα κύρια εργαλεία που χρησιμοποιούνται στα Sports Analytics;

Κύρια εργαλεία περιλαμβάνουν λογισμικό για στατιστική ανάλυση όπως το R και το Python, προγράμματα οπτικοποίησης δεδομένων όπως το Tableau και το Power BI, καθώς και εξειδικευμένα συστήματα παρακολούθησης αθλητικής απόδοσης.

3. Πώς τα Sports Analytics μπορούν να βελτιώσουν την αθλητική απόδοση;

Τα Sports Analytics βοηθούν στη βελτίωση της αθλητικής απόδοσης μέσω της ανάλυσης των αθλητικών επιδόσεων, της αναγνώρισης περιοχών για βελτίωση, της πρόβλεψης και πρόληψης τραυματισμών, και της ανάπτυξης πιο αποτελεσματικών στρατηγικών προπόνησης.

4. Πώς ενσωματώνονται τα Sports Analytics στις αθλητικές ομάδες και τους οργανισμούς;

Οι αθλητικές ομάδες και οργανισμοί ενσωματώνουν τα Sports Analytics στις διαδικασίες τους μέσω της συλλογής δεδομένων από αγώνες και προπονήσεις, της ανάλυσης αυτών των δεδομένων για στρατηγική και τακτική ανάπτυξη, και της χρήσης των ευρημάτων για να καθοδηγήσουν τις αποφάσεις και τις βελτιώσεις
156a Burnt Oak Broadway
Edgware
England
HA8 0AX
​
Tel: +302102209811
e-learning@workearly.co
Όροι Χρήσης & Προϋποθέσεις |  Όροι Πληρωμής & Υπηρεσίας |   Privacy Policy   |   Cookie policy
Copyright © 2024