Suchen Sie eine Karriere in der Sportanalyse? Wenn Sie es sind, dann werden Ihnen diese Online-Kurse und Buchressourcen definitiv helfen, ein erfolgreicher Sportdatenanalyse-Profi zu werden.
Die Entwicklung verschiedener statistischer und mathematischer Analysesoftware hat das Wachstum der Datenanalyse in allen Bereichen, einschließlich des Sports, vorangetrieben. Mit Datenanalysen können Profis Wahrscheinlichkeitstheorien und Prognosen eines Spielereignisses erstellen. Die Datenanalyse ist auch für die Rohdatenanalyse nach dem Spiel nützlich.
Wenn Sie Daten, Statistiken, Mathematik und verwandte Programmiertools lieben, müssen Sie bei Ihrem Bestreben erfolgreich sein, ein Sportdatenanalyst zu werden. Um sich den nötigen Schub zu geben, sehen Sie sich einige außergewöhnliche Kurse und Ressourcen an, die unten aufgeführt sind.
Inhaltsverzeichnis
Die Popularität von Datenanalyse und Datenvisualisierung
Die Datenanalyse bietet Ihnen alle Tools, Konzepte und Techniken, die zum Untersuchen von sauberen, formatierten und modellierten Daten erforderlich sind. Das ultimative Ziel ist es, nützliche Informationen zu entdecken und bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
Andererseits ist die Datenvisualisierung eine sinnvolle Möglichkeit, Daten darzustellen, die jeder mühelos verstehen kann. Datenanalyse und Visualisierung gehen also Hand in Hand.
Jüngste Datenanalyse- und Visualisierungsentwicklungen deuten auf ein hohes Beschäftigungspotenzial in diesem Sektor hin.
Darüber hinaus beweisen die folgenden Trends der Datenvisualisierung und -analyse, dass diese Konzepte für jede Branche zur Pflicht werden:
- Videografische und infografische Visualisierung
- Echtzeit- und Live-Visualisierung
- Datendemokratisierung
- Visualisierung sozialer und mobiler Daten
- KI- und ML-basierte Analysen und Visualisierungen
- Cloud-Computing und Hybrid-Cloud-Lösungen für Data Crunching
- Agile Datenanalyse
- Edge-Computing
- Datenstruktur
- Entscheidungsintelligenz durch Engineering
Der Trend der Sportdatenanalyse
Sport ist heute mehr als nur Unterhaltung – es ist ein Milliardengeschäft. Laut der Business Research Company betrug die Marktkapitalisierung des Sportbusiness im Jahr 2020 388,3 Milliarden US-Dollar. Der Bericht prognostiziert, dass sie bis 2025 auf 599,9 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.
Bei so viel Geld im Sport benötigen Sportunternehmen eine genaue Analyse aller Arten von Rohdaten von Sportveranstaltungen. Es hilft den Stakeholdern, Investitionsentscheidungen zu treffen.
Sportanalysen dienen der Geschäftswelt und dem Publikum mit Datenanalysen, Prognosen und Leistungsvorhersagen.
Ein weiterer Bericht von Markets and Markets über Sportanalysen deutet darauf hin, dass die Marktkapitalisierung stetig von 2,5 Milliarden USD im Jahr 2021 auf 8,4 Milliarden USD im Jahr 2026 steigen wird.
Voraussetzungen für Sports Analytics als Karriere
Wenn Sie ein erfolgreicher und angesehener Sportstatistiker werden möchten, müssen Sie die folgenden Fähigkeiten mitbringen:
- Ein klares Verständnis statistischer und mathematischer Konzepte
- Machine Learning und Deep Learning theoretische und praktische Erfahrung
- Diagramme, Grafiken und Tabellen zur Datenvisualisierung
- Praktische Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau, Google Data Studio, Power BI usw.
- R- und Python-Programmierung
- Verständnis für verschiedene Datenbankstrukturen
Abgesehen von den oben genannten technischen Fähigkeiten müssen Sie über einige nicht-technische Fähigkeiten verfügen, die Sie einzigartig machen und Sie von anderen Arbeitssuchenden unterscheiden. Zum Beispiel:
- Unternehmenskommunikation
- Geschäftssinn
- Intuition über Daten
- Zwischenmenschliche Fähigkeiten
- Als Team arbeiten
- Eifrig, Fähigkeiten und Wissen zu verbessern
Bisher haben Sie die Grundlagen der Sportanalyse durchgearbeitet. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um sich über einige berühmte und zuverlässige Online-Kurse zu informieren, die Ihnen helfen werden, Ihre Karriereziele im Bereich der Sportdatenanalyse zu erreichen:
Sportmanagement – Daten und Analysen: Udemy
Du interessierst dich für die Grundkonzepte von Data Analytics und wie du sie am besten praktisch umsetzt? Sie können sich für diesen Udemy-Kurs anmelden. Da dieser Kurs keine Voraussetzungen hat, kann sich jeder dafür entscheiden, sich auf eine Karriere in der Sportdatenanalyse vorzubereiten.
Es hat zehn Vorlesungen, die Themen wie Programmiersprachen für Datenanalyse, On-Field- und Off-Field-Analyse, Datenanalyse-Fallstudien, Statistik, Programmiersprachen für Datenanalyse (Python, Java, Scala, R) und Maschinennutzung behandeln Lernen und KI in der Sportanalyse.
Der Kurs besteht aus 3,5 Stunden On-Demand-Video, auf das Sie über Ihr Smartphone oder Ihren Fernseher zugreifen können. Darüber hinaus erhalten die Teilnehmer lebenslangen Zugriff auf 2 herunterladbare Ressourcen. Udemy bietet Ihnen auch ein Zertifikat als Nachweis für den Abschluss des Kurses an.
Spezialisierung Sportleistungsanalyse: Coursera
Mit diesem Coursera-Kurs werden Sie mithilfe genauer Sportdaten zum Experten für prädiktive Sportanalysen. Nach Abschluss können die Teilnehmer die Leistung von Spielern und Teams anhand der Prinzipien der Sportanalyse vorhersagen.
Der Kurs lehrt Sie, Methoden und Techniken in Sportdatensätzen zu implementieren. So können Sie Ihre Analyse erhalten, anstatt sich auf die Datenverarbeitung durch andere zu verlassen. Wenn Sie Trainer, Sportmanager, Physiotherapeut oder Sportfan sind, hilft Ihnen der Kurs dabei, die Leistung von Sportlern zu verstehen und Spielergebnisse vorherzusagen.
Sie können diesen Online-Kurs in 7 Monaten absolvieren, wenn Sie wöchentlich etwa 6 Stunden investieren. Diese Kurssprache für Fortgeschrittene ist Englisch, und die Teilnehmer sollten mit Python vertraut sein, bevor sie sich für diesen Kurs entscheiden.
Sportanalyse – Datengesteuerte Entscheidungsfindung: edX
Dieser edX-Kurs befähigt seine Teilnehmer, datengetriebene Entscheidungen im Sportbereich zu treffen. Es lehrt Sie, Daten, Fakten und Metriken genau zu verwenden, um Probleme zu identifizieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Hier lernen Sie die Konzepte der Sportanalyse kennen und verstehen den Zweck der Sportanalyse. Dieser Kurs beinhaltet auch die Strategien und Ideen der Analytik und ihre Auswirkungen auf den Sport.
Es berührt auch verschiedene Aspekte der professionellen Sportbranche, wie Datenerfassung, wichtige Sportmetriken, Faktenfindung und Datenvisualisierung, um Ihnen die strategische Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Sie können diesen Leitfaden im Selbststudium in 4 Wochen absolvieren, wenn Sie 3-5 Stunden pro Woche investieren. Die Unterrichtssprache ist Englisch, und edX empfiehlt Ihnen, SPRT1x Sport Management Foundations zu absolvieren, bevor Sie sich für diesen Kurs anmelden.
Kurs in Datenanalyse im Sport Online: Johan Cruyff Institute
Da die Sportbranche die Datenanalyse für bessere Vorhersagen und Strategieentwicklung schnell einsetzt, sollten Sie auch über ausreichende Kenntnisse darüber verfügen, um auf dem Markt relevant zu bleiben. Dieser Kurs des Johan Cruyff Institute bietet Ihnen einen vollständigen Überblick über die digitale Transformation in dieser Branche.
Der Kursinhalt umfasst Daten im Sport, Leistungsanalysen, Verwendung von potenziellen Blockchain-Fällen, Fan-Engagement-Daten und -Analysen, Verwendung von KI und maschinellem Lernen in der Sportvorhersage und wie Sie Ihre Analysedaten generieren.
Wenn die Teilnehmer die Vorteile der Datenanalyse kennenlernen, können sie diese richtig implementieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Es ist ein Drei-Credit-Programm, das in 5 Wochen abgeschlossen werden kann.
Mathematik hinter Moneyball: Coursera
In diesem Coursera-Kurs lernen Sie, wie Sie Wahrscheinlichkeit, Mathematik und Statistik für Spielstrategien und Teamauswahl in beliebten Sportarten wie Baseball, Football und Basketball einsetzen. Es bietet Ihnen Trendfähigkeiten, einschließlich MS Excel, Wahrscheinlichkeit, Statistiken und Analysen.
Sie können jederzeit mit diesem Online-Kurs beginnen und ihn in Ihrem eigenen Tempo absolvieren. Es ist auch möglich, die Frist zurückzusetzen und damit fortzufahren, wenn Sie frei sind. Jedes Lernmodul besteht aus Videoressourcen, Lesungen und Tests, um Ihr Lernen zu bewerten.
Es ist ein Anfängerkurs, für den sich jeder ohne Vorkenntnisse entscheiden kann. Die Gesamtkursdauer beträgt ca. 65 Stunden, die Sprache ist Englisch. Untertitel sind jedoch in Französisch, Spanisch, Portugiesisch (europäisch) und Russisch verfügbar.
Grundlagen der Sportanalyse: Michigan Online
Dieser Kurs von Michigan Online bietet Ihnen eine Einführung in die Mannschaftsleistungsanalyse im Sport mit Python. Es vermittelt Ihnen spezifische Methoden und Techniken, die Sie implementieren können, um Vorhersagedaten für Sportdatensätze zu generieren. Die Kurssprache ist Englisch, die Dauer beträgt sechs Wochen.
Ziel ist es, Ihnen die Verwendung von Regressionsanalysen anhand von Beispieldatensätzen aus den besten Ligen der Welt beizubringen, darunter NFL, NBA, NHL, IPL und EPL. Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer ihre Vorstellungen von Leistung erforschen und zu Sportanalysatoren werden.
Fußballanalytiker (Stufe 1): Soccer Hub
Dieser Soccer Hub-Kurs ermöglicht es Ihnen, das Spielergebnis bereits vor Beginn anhand von Statistiken und Datenanalysen vorherzusagen. Sie können diesen Online-Kurs sofort beginnen und Ihre Karriere auf die nächste Stufe bringen.
Es konzentriert sich auf die Fußballspielanalyse und behandelt Themen wie Spielanalysemodelle, Spielentwicklung, strukturelle und funktionelle Dimensionen und Wege, ein vernünftiger Spielbeobachter zu werden.
Dieser Kurs für Fortgeschrittene umfasst 5 Stunden On-Demand-Video. Jeder Teilnehmer erhält lebenslang vollen Zugriff auf die Lernressourcen. Die Kurssprache ist Englisch, außerdem erhalten Sie nach Abschluss dieses Kurses ein Abschlusszertifikat.
Die oben genannten Online-Kurse werden Ihnen durch Schulungen, objektives Lernen und Zertifizierungen helfen, in Ihrer Karriere als Sportanalytiker voranzukommen. Sie können sich jedoch auch von Online-Büchern beraten lassen, wenn Sie gerne Bücher lesen, um neue Fähigkeiten und Technologien zu erlernen.
Nachfolgend finden Sie einige herausragende Bücher, die Sie bei Amazon auschecken können:
Geldball: Amazon
Der nationale US-Bestseller Michael Lewis konzentriert sich auf Baseballspielkonzepte von Clubs wie Oakland A, Teammanagern wie Billy Beane und vielen anderen Baseballtheoretikern. Dieses Amazon-Buch zielt darauf ab, die Dateneinblicke zu liefern, die ein Verein, ein Manager und einzelne Spieler benötigen, um in ihrer Baseballkarriere erfolgreich zu sein.
Sportanalyse: Amazon
Die Big-Data-Revolution beeinflusst die Sportbranche, indem sie neue Datenanalysekonzepte und -tools für Spieler, Manager, Geschäftsleute und Spielverbände bietet. Zum ersten Mal hat Sport Analytics 1st Edition alle neuesten Trends in der Sportanalyse zusammengestellt und an einem Ort zusammengefasst, damit Sie sie auf Ihre Strategie anwenden können.
Analytische Methoden im Sport: Amazon
Ein weiteres wichtiges Buch für Sportdatenanalysten ist dieses Amazon eTextbook, das auch im Hardcover- und Taschenbuchformat erhältlich ist. Das Buch behandelt verschiedene statistische Verfahren zur Analyse von Daten nach dem Spiel.
Es zeigt Ihnen auch die Verwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie im Sport, Methoden zur Zusammenfassung von Daten für Sportprofis, Illustrationen von Datenanalysemethoden unter Verwendung realer Daten und vieles mehr.
Sport Business Analytics: Amazon
Sport Business Analytics hilft Ihnen, eine systematische und optimierte Analysestrategie zu entwickeln. Außerdem führt es Sie durch die Implementierung eines solchen Sportanalysemodells, um einen Wettbewerbsvorteil im Sportspektrum zu erzielen.
Sie können auch großartige praktische Erkenntnisse aus exklusiven Fallstudien der Tampa Bay Buccaneers, Orlando Magic, der Aspire Group und der Duke University gewinnen.
Sport Analytics – Eine angewandte Einführung: Amazon
Wenn Sie ein neuer Sportdatenanalyse-Profi sind, müssen Sie sich dieses Amazon-Buch ansehen. Es wird Ihnen helfen, eine analytische Grundlage zu entwickeln, bevor Sie sich in dieses komplexe Feld der Datenverarbeitung begeben.
Es vermittelt Ihnen die theoretischen und praktischen Überlegungen zu verschiedenen Methoden wie gewichtetes Plus-Minus, DOVA, OPS und mehr.
Ins Spiel einsteigen: Amazon
Das Amazon-Buch „Get in the Game“ bietet Ihnen exklusive Erkenntnisse des berühmten Mathematik-Popularisierers Tim Chartier. Tim beriet verschiedene internationale und nationale Sportkomitees wie NBA, NFL, US Olympic Committee usw. im Bereich Sportanalyse.
Es vereinfacht komplexe mathematische und statistische Verfahren und reduziert sie auf einfache Münzwürfe und Wahrscheinlichkeitsdaten.
Das Statistikspiel: Amazon
Dieses Amazon Kindle-Buch (auch als Taschenbuch erhältlich), The Stats Game, hilft Ihnen, die Sportkarriere Ihres Lieblingssportlers zu bewerten und die Spielstrategien jedes Sportteams zu verstehen. Es wird Ihnen auch helfen, die Leistung Ihrer Lieblingssportmannschaft in der nächsten Saison vorherzusagen.
Sportanalyse in der Praxis mit R: Amazon
Dieses Amazon-Buch lehrt Sie, Sportdaten mit der führenden Open-Source-Datenanalysesoftware und der Sprache R zu kombinieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten. Das Buch eignet sich für viele Sportarten wie Cricket, Baseball, Basketball, Fußball, Tennis und mehr.
Es zeigt einige Codierungsbeispiele in R für Sportanalysen. Darüber hinaus werden Sie auch einige hilfreiche Fallstudien entdecken.
Letzte Worte
Sportanalyse ist einer der bestbezahlten Berufe im Datenanalysespektrum. Teamsponsoren, Manager und Clubbesitzer suchen jetzt nach den besten Datenwissenschaftlern, die dem Team helfen können, das richtige Sportdatenanalysesystem zu entwickeln und zu implementieren.
Wenn Sie also auch von dieser Karriere begeistert sind, gehen Sie die oben genannten Lernressourcen durch. Sie können auch eine Zertifizierung erhalten, indem Sie einen der oben genannten Online-Kurse abonnieren, um nachzuweisen, dass Sie die erforderlichen Fähigkeiten mitbringen.
Sie könnten auch an einer RBT-Zertifizierung interessiert sein, um Karrieremöglichkeiten als Techniker für angewandte Verhaltensanalyse (ABA) zu erkunden.