Diplomado en Big Data Aplicado al Deporte

TECH

Diplomado

Online

$ 519.995 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    150h

  • Duración

    6 Semanas

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

TECH - Universidad Tecnológica

La recopilación e interpretación de Big Data es una herramienta fundamental en el periodismo, y en el sector deportivo en concreto es de primera necesidad para el profesional manejarlo correctamente. Este programa es la mejor herramienta de especialización que puede escoger el alumno para especializarse en en este sector. Con la última tecnología educativa, el prestigio de TECH y la metodología 100% online más efectiva del mercado académico actual, el egresado adquirirá unas competencias y habilidades únicas. En tan solo 6 semanas de duración y con el contenido teórico-práctico más completo accederá a los contenidos más exclusivos y actualizados para su especialización.

Información importante

Documentación

  • 95diplomado-big-data-aplicado-al-deporte.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos generales
Š Compilar, gestionar e interpretar datos relevantes a través de herramientas digitales específicas
Š Dominar herramientas y recursos para visualizar datos de forma clara y atractiva
Š Analizar en profundidad eventos deportivos
Š Establecer relaciones con las principales fuentes del periodismo deportivo de investigación

Objetivos específicos
Š Analizar el deporte desde la perspectiva del Periodismo de Datos
Š Seleccionar las fuentes de datos apropiadas para la elaboración de noticias específicas sobre estadísticas
Š Fundamentar informaciones u opiniones con datos relevantes
Š Compilar, tratar, gestionar, filtrar y comparar estadísticas
Š Acceder, discriminar y publicar información confidencial y filtraciones

El Diplomado de Big Data Aplicado al Deporte está dirigido a obtener un grado de especialización que permita al profesional de periodismo desarrollar su carrera en esta área de forma óptima. Para ello se ha desarrollado el imprescindible contenido teórico que servirá como fundamentación a la práctica, que se desarrollará de forma intensiva a lo largo de todo el programa.

Este Diplomado en Big Data Aplicado al Deporte contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno, recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Diplomado en Big Data Aplicado al Deporte
N.º Horas Oficiales: 150 h.
Avalado por la NBA

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente,
calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los
siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google
Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Internet
  • Cursos online
  • Interpretación
  • Análisis de datos
  • Minería
  • Profesional
  • Deporte
  • Prensa
  • Estadística

Profesores

Carlos Morales

Carlos Morales

Analista de baloncesto en ESPN

Carlos Pérez Zorrilla

Carlos Pérez Zorrilla

Profesor

Martin Alvaro

Martin Alvaro

Analista y comentarista de baloncesto con amplia trayectoria

Temario

Módulo 1. Periodismo de datos y de investigación

1.1. El periodismo de datos

1.1.1. La documentación periodística
1.1.2. La infografía
1.1.3. El Fact Cheking
1.1.4. La representación gráfica
1.1.5. La importancia actual del periodismo de datos

1.1.5.1. Hitos de la materia en los últimos años

1.2. La estadística

1.2.1. Concepto y usos
1.2.2. Objetivos de la estadística
1.2.3. Tipos de estadística
1.2.4. Aplicación al periodismo

1.2.4.1. Aplicación al periodismo deportivo

1.3. Análisis inteligente de datos

1.3.1. Clasificación inteligente de datos
1.3.2. Minería de datos

1.4. Formato de periodismo de datos

1.4.1. Internet, prensa, Tv, radio
1.4.2. Principales herramientas para cada medio.
1.4.3. ¿Cómo elaborar un reportaje de datos para web y papel?

1.5. Introducción al Big Data

1.5.1. Definición

1.5.1.1. Las V’s del Big Data
1.5.1.2. El análisis predictivo
1.5.1.3. Moneyball
1.5.1.4. Big Data en el deporte

1.6. Herramientas de análisis e interpretación de datos

1.6.1. Excel
1.6.2. Sap Predictive Analytics
1.6.3. Sas Analytics
1.6.4. Qlik View
1.6.5. Tableau Public
1.6.6. Penatho
1.6.7. Klipfolio
1.6.8. Sisense
1.6.9. Cyfe
1.6.10. Power BI

1.7. Inteligecia artificial

1.7.1. La importancia de la inteligencia artificial
1.7.2. La inteligencia artificial en el deporte
1.7.3. La inteligencia artificial en el Periodismo Deportivo

1.8. Machine Learning

1.8.1. Machine Learning en el deporte
1.8.2. Machine Learning en el periodismo
1.8.3. Artificial Neuronal Networks
1.8.4. Deep Learning
1.8.5. Glosario de términos relacionados

1.9. Fuentes de información de datos en el deporte

1.9.1. Fuentes de información de datos en el fútbol

1.9.1.1. Transfermarkt
1.9.1.2. Sofascore
1.9.1.3. WhoScored
1.9.1.4. Stats Zone
1.9.1.5. Football-line ups
1.9.1.6. Soccer Association
1.9.1.7. World Referee
1.9.1.8. WyScout
1.9.1.9. Instat Scout
1.9.1.10. Profootball DB

1.9.2. Fuentes de información de datos en otros deportes

1.10. El periodismo de investigación

1.10.1. Características del periodista de investigación
1.10.2. Cualidades del periodista de investigación
1.10.3. La relación con las fuentes

1.10.3.1. Los clubes
1.10.3.2. Los deportistas
1.10.3.3. Las instituciones
1.10.3.4. El director deportivo
1.10.3.5. Los agentes de los deportistas
1.10.3.6. El mercado de fichajes

1.10.4. La filtración

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