مدیریت ورزشی: داده ها و تحلیل ها

خلاصه

از آنجایی که دنیای ورزش های حرفه ای بیش از هر زمان دیگری رقابتی شده است، سازمان ها و ورزشکاران باید به دنبال راه های جدیدی برای برتری نسبت به رقبای خود باشند. علم داده یکی از مهم ترین حوزه های بسیاری از سازمان های ورزشی مدرن به همین دلیل است. به طور خلاصه، تجزیه و تحلیل داده ها به تیم ها یا ورزشکاران اجازه می دهد تا از منابع و استعدادهای خود بهتر استفاده کنند و به طور بالقوه به آنها کمک می کند تا در رقابت شکست بخورند.

ورزش‌ها معمولاً با کوچک‌ترین حاشیه‌ها همراه هستند، و اگر تجزیه و تحلیل داده‌ها بتواند به ورزشکار کمک کند چند ثانیه از زمان خود را کم کند یا به تیم کمک کند استعدادهای برتر را با هزینه کمتری کشف کند، می‌تواند به معنای تفاوت بین موفقیت و شکست باشد. در ورزش حرفه‌ای، درآمد و سود در وهله اول و مهم‌تر از همه به واسطه موفقیت در زمین است. ورزشکاران دستمزد بیشتری دریافت می‌کنند و تیم‌ها درآمد بیشتری از فروش بلیت و حمایت‌های مالی کسب می‌کنند که همگی می‌توانند تحت تأثیر نتایج در زمین قرار بگیرند.

تحلیل داده‌ها به دنبال جمع‌آوری، ثبت و مطالعه داده‌های ورزشی است تا به دنبال الگوها، زمینه‌های قابل بهبود و مزایای خاص باشد. استفاده از داده ها در بسیاری از صنایع مختلف در چند دهه گذشته رشد کرده است. قدرت محاسباتی و بهبود در نحوه جمع‌آوری و درک داده‌ها باعث شده است که شرکت‌های بزرگ بخش‌های تجزیه و تحلیل داده خود را راه‌اندازی کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها نه تنها به شناسایی نقاط قوت و ضعف در زمین کمک می‌کند، بلکه می‌تواند بینش‌هایی در مورد چگونگی بهبود کسب‌وکار از طریق بازاریابی و ابزارهای دیگر ارائه دهد. با کسب‌وکارهای مدرن‌تر که بیشترین استفاده را از داده‌های خود برای رفع کاستی‌ها و استفاده حداکثری از منابع خود می‌کنند، کسب‌وکارهای ورزشی سریعاً دنبال می‌شوند.

پتانسیل تجزیه و تحلیل داده ها تنها با بهتر شدن فناوری بهبود یافته است و امروزه سازمان های ورزشی از تکنیک های مختلفی برای بهبود عملکرد در داخل و خارج از زمین استفاده می کنند. این دوره با هدف ارائه پایه ای بر ایده ها و روش های تجزیه و تحلیل داده های ورزشی، نشان می دهد که چگونه علم داده می تواند در صنعت ورزش اعمال شود.

ریاضیات نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده های ورزشی دارند. آمار اساس بسیاری از پروژه های تجزیه و تحلیل داده ها را تشکیل می دهد و تعداد آمارهای جمع آوری شده در ورزش در طول سال ها افزایش یافته است. هم طرفداران و هم مربیان به آمار علاقه دارند زیرا به ارائه بینش عمیق تر در مورد ورزش کمک می کنند و همچنین به پیش بینی نتایج از طریق احتمال کمک می کنند. علم داده شامل ساختن و آزمایش یک فرضیه با استفاده از داده ها است و تحلیلگران داده باید روش های مختلفی را برای دستیابی به اهداف خود درک کرده و به کار گیرند.

زبان های برنامه نویسی در قلب تجزیه و تحلیل داده ها قرار دارند. زبان هایی مانند Python، R، Scala و SQL به کاربران امکان ذخیره، مرتب سازی و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها را می دهند. این زبان‌ها پردازش، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها را بسیار آسان‌تر می‌کنند، که از قبل به صورت دستی انجام می‌شد. درک اولیه از این زبان ها مهم است و همه تحلیلگران خوب داده باید در برنامه نویسی کامپیوتر مهارت داشته باشند.

تحلیل در زمین به استفاده از داده‌های ورزشی برای بهبود عملکرد در زمین اشاره دارد، و این به فرآیند مهمی در کمک به مربیان برای بهره‌گیری بیشتر از ورزشکاران خود تبدیل شده است. امروزه، مربیان از فناوری مدرن، از جمله دستگاه‌های پوشیدنی و دوربین‌ها، برای ضبط داده‌ها در طول تمرین و مسابقات استفاده می‌کنند، که سپس می‌توانند از آن برای برجسته کردن مناطق بهبود و تصمیم‌گیری تاکتیکی استفاده کنند.

در کنار بهبود عملکردهای ورزشی، داده ها می توانند توسط سازمان های ورزشی برای کسب مزیت رقابتی به روش های دیگر مورد استفاده قرار گیرند. چه از طریق افزایش تعامل طرفداران، جستجوی استعدادهای جدید و یا تصمیم گیری های مدیریت استراتژیک، تجزیه و تحلیل داده ها طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی خارج از میدان را دارد. از طریق تجزیه و تحلیل دقیق داده های کسب و کار، مدیران می توانند تصمیمات بهتری بگیرند که سازمان را به ارتفاعات جدیدی برساند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آینده تجزیه و تحلیل داده ها را نشان می دهد و از فناوری به روش های جدید نه تنها برای تجزیه و تحلیل داده ها بلکه برای پیش بینی الگوها و نتایج آینده استفاده می کند. در حالی که این فناوری هنوز در مراحل اولیه خود است، پتانسیل زیادی برای تغییر کامل چهره تجزیه و تحلیل داده های ورزشی دارد و به مربیان اجازه می دهد آسیب ها را پیش بینی کنند و به جلوگیری از تقلب بین المللی کمک کند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها طیف گسترده‌ای از کاربردها در همه ورزش‌ها دارد، همانطور که می‌توانیم در نمونه‌هایی مانند Oakland Athletics با سابرمتریکس و اینکه چگونه تیم‌هایی مانند بایرن مونیخ تعامل هواداران را بهبود بخشیده و به بازارهای جدید نقل مکان کرده‌اند، مشاهده می‌کنیم. همچنین مورد NBA وجود دارد که با در دسترس قرار دادن داده‌ها برای همه تیم‌ها، هیجان بازی‌هایش را به‌طور قابل توجهی تغییر داده است. انواع سازمان‌های مختلف ورزشی اکنون بهتر از همیشه از داده‌ها استفاده می‌کنند و عملکرد خود را در زمین بهبود می‌بخشند و همچنین پایگاه هواداران و درآمد ایجاد می‌کنند.

تکنولوژی در چند دهه اخیر بسیار پیشرفت کرده است و هر سال که می گذرد به پیشرفت خود ادامه می دهد. همانطور که فناوری جدید توسعه می یابد و فناوری فعلی به نوآوری ادامه می دهد، چهره تجزیه و تحلیل داده ها به طور بالقوه می تواند تغییرات زیادی کند. پیش‌بینی می‌شود حوزه‌هایی مانند اینترنت اشیا، بلاک چین و داده‌های سریع همگی بر حوزه داده‌های ورزشی در سال‌های آینده تأثیر بگذارند و راه‌های جدیدی برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های ورزشی ارائه دهند.

صنعت ورزش برای کار کردن بسیار سودمند است و در نتیجه تقاضا برای موقعیت‌ها زیاد است و رقابت زیادی وجود دارد. پیدا کردن اولین شغل خود در زمینه داده های ورزشی می تواند دشوار باشد، اما اگر روی تحصیلات، تجربه و شبکه حرفه ای خود تمرکز کنید، می توانید کار را بسیار آسان تر کنید. برای موفقیت، باید به کارفرمایان بالقوه نشان دهید که مهارت ها، دانش و تجربه لازم برای موفقیت را دارید. شما می توانید این موارد را از طریق مدرک، دوره های آنلاین، دوره های کارآموزی و حتی کار بر روی پروژه های شخصی خود به دست آورید.

تحلیل داده‌ها در دنیای امروز بیش از هر زمان دیگری مهم است و سازمان‌های ورزشی به طور فزاینده‌ای در تصمیم‌گیری‌های مهم به داده‌ها تکیه می‌کنند. با مطالعه این دوره، شما این شانس را دارید که مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده های ورزشی موفق را توسعه دهید و همچنین در مورد این حوزه جذاب صنعت ورزش اطلاعات بیشتری کسب کنید.

آنچه خواهید آموخت

· تجزیه و تحلیل داده چیست و چرا در ورزش مهم است؟

· آمار و نقش آنها در ورزش

· احتمال چیست و چگونه بر ورزش تأثیر می گذارد

· مبانی علم داده

· پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها

· Scala برای تجزیه و تحلیل داده

· R برای تجزیه و تحلیل داده

· SQL برای تجزیه و تحلیل داده

· تجزیه و تحلیل ویدئو در ورزش

· نحوه استفاده از فناوری پوشیدنی در ورزش

· چگونه می توان از داده ها برای مدل سازی و پیش بینی عملکرد استفاده کرد

· تعامل طرفداران چیست و چگونه می توان آن را ردیابی کرد

· اهمیت داده ها در جستجوی

· چگونه می توان مدیریت استراتژیک را با تجزیه و تحلیل داده ها بهینه کرد

· یادگیری ماشینی برای شناسایی تقلب بازی

· هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به ورزشکاران کمک کند از آسیب‌دیدگی جلوگیری کنند

· آینده هوش مصنوعی در ورزش

· Sabermetrics چگونه تجزیه و تحلیل داده های ورزشی مدرن را آغاز کرد

· گسترش به بازارهای جدید با کمک داده

· NBA چگونه از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کرد

· تاثیر بلاک چین بر آینده تحلیل داده ها

· چگونه اینترنت اشیا می تواند بر آینده داده های ورزشی تأثیر بگذارد

· داده های سریع و معنای آن برای تجزیه و تحلیل ورزشی

· برای شروع تجزیه و تحلیل داده های ورزشی چه آموزشی لازم است

· چگونه در تجزیه و تحلیل داده های ورزشی تجربه کسب کنیم

· چگونه شبکه حرفه ای خود را بسازید

سخنانی از نویسنده، سام مومن:

من اشتیاق واقعی به تدریس دارم! من با افتخار دوره های دانشگاهی را در سوئیس، آمریکا و برزیل تدریس کرده ام. حرفه من بیش از 15 سال در صنعت ورزش با مشاغل در کمیته مناقصه المپیک لندن، UEFA، CSM و TEAM Marketing است. من دارای مدرک کارشناسی ارشد در مدیریت ورزشی و دیپلم آموزش اجرایی در دانشکده بازرگانی هاروارد در زمینه تجارت سرگرمی، رسانه و ورزش هستم. امیدوارم در طول این دوره بتوانید تجربه یادگیری فوق العاده ای داشته باشید! لطفاً در صورت داشتن هرگونه سؤال در تماس با ما دریغ نکنید.

چرا این دوره را انتخاب کنید

این دوره ایجاد شده است تا به شما درک قوی از تجزیه و تحلیل داده های ورزشی و هر چیزی که شامل آن می شود ارائه دهد. با پیشرفت در دوره، می‌توانید در مورد تجزیه و تحلیل داده‌ها، تکنیک‌های درگیر و نحوه استفاده از آنها در صنعت ورزش اطلاعات بیشتری کسب کنید. این شامل یادگیری در مورد نقش ریاضیات در ورزش، انواع زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها و چگونگی تاثیر آن بر تصمیم گیری ها در داخل و خارج از زمین خواهد بود. همچنین می‌توانید در مورد هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در صنعت ورزش، به‌علاوه آینده تجزیه و تحلیل داده‌های ورزشی، و چگونگی بهبود شانس شغلی خود در این زمینه از ورزش بیاموزید.

در طول دوره، شما فقط تئوری تجزیه و تحلیل داده های ورزشی را یاد نخواهید گرفت. همچنین می توانید نمونه های واقعی از نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت ورزش و تأثیری که می تواند داشته باشد را مشاهده کنید. با مشاهده نمونه‌ها و مطالعات موردی تجزیه و تحلیل داده‌ها در عمل، می‌توانید اطلاعات بیشتری در مورد مزایای داده‌های ورزشی و چرایی تبدیل شدن آن به یک موضوع مهم در صنعت بیاموزید.

اگر قصد دارید یک تحلیلگر داده های ورزشی شوید، این دوره راهی عالی برای به دست آوردن پایه مهارت ها و دانش مورد نیاز برای موفقیت ارائه می دهد. این دوره همه چیزهایی را که باید در مورد تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های ورزشی بدانید و چرا اینقدر مهم است به شما آموزش می دهد. نه تنها این، بلکه یک فصل کامل به شروع حرفه شما به عنوان یک تحلیلگر داده های ورزشی، با مشاوره در مورد آموزش، تجربه و شبکه اختصاص داده شده است. پس از اتمام دوره، شما آماده خواهید بود تا اولین گام ها را به سمت یک حرفه موفق در تجزیه و تحلیل داده های ورزشی بردارید.

صنعت ورزش می‌تواند یک منطقه بسیار رقابتی برای یافتن شغل باشد، به همین دلیل مهم است که مطمئن شوید در مقایسه با سایر نامزدها متمایز هستید. این دوره در کنار تئوری، مثال‌هایی از دنیای واقعی ارائه می‌کند تا به شما کمک کند دانشی را که برای تحت تأثیر قرار دادن در مصاحبه خود نیاز دارید، به شما ارائه دهد. شما در مورد طیف گسترده ای از موضوعات یاد خواهید گرفت و درک کاملی از زمینه تجزیه و تحلیل داده های ورزشی به دست خواهید آورد.

در حالی که تحصیلات دانشگاهی اغلب برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده مورد نیاز است، تقاضای فزاینده برای متقاضیان با دانش تکنیک های علم داده می تواند به این معنی باشد که بسیاری از سازمان های ورزشی حرفه ای نیز مایل به پذیرش گزینه های جایگزین هستند. این بدان معنی است که دوره های آنلاین می توانند به همان اندازه مفید باشند، به خصوص اگر قبلاً مدرکی در زمینه دیگری داشته باشید. به شرط داشتن مهارت ها و تجربه مورد نیاز، یافتن شغل به عنوان تحلیلگر داده های ورزشی نباید خیلی چالش برانگیز باشد. این دوره به شما مهارت ها و دانش لازم برای شروع حرفه رویایی خود را به عنوان یک تحلیلگر داده های ورزشی می دهد.