Real Madrid Graduate School Universidad Europea

Spezialisierung „Máximo rendimiento y tecnología en el deporte“

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Real Madrid Graduate School Universidad Europea

Spezialisierung „Máximo rendimiento y tecnología en el deporte“

Tecnología Avanzada y Analítica en el Fútbol.

Domina la analítica, la IA y los datos que definirán el futuro del fútbol.

Marisa Sáenz

Dozent: Marisa Sáenz

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Analizar datos de fútbol con analítica moderna, tracking y técnicas de ML.

  • Aplicar herramientas de IA para scouting, evaluación del rendimiento y análisis táctico.

  • Comprender las tecnologías emergentes que definirán el futuro del fútbol y la inteligencia deportiva.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Advanced Analytics
  • Kategorie: Analysis
  • Kategorie: Analytical Skills
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Data Literacy
  • Kategorie: Data Sharing
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Digital Analysis
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: People Analytics
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Statistical Visualization
  • Kategorie: Technical Communication
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Web Scraping

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: JSON

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Unterrichtet in Spanisch
Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Real Madrid Graduate School Universidad Europea.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Comprender la evolución de la analítica desde los primeros pioneros hasta los sistemas modernos del fútbol.

  • Explorar cómo los clubes usan datos para scouting, táctica y ventaja competitiva.

  • Conocer las bases de los datos de eventos, tracking, xG, xT y los modelos de valor modernos.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Analytics
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Spatial Analysis
Kategorie: Learning Styles
Kategorie: Case Studies
Kategorie: Communication
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: People Analytics
Kategorie: Analysis
Kategorie: Data Sharing
Kategorie: Innovation
Kategorie: Performance Reporting
Kategorie: Leadership
Kategorie: Mathematical Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Digital Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Aplicar conceptos estadísticos clave (medias, distribuciones, variabilidad) a datos de fútbol.

  • Comprender los tipos de datos (conteo, eventos, tracking, esqueleto) y su impacto en el análisis.

  • Utilizar Python, APIs y herramientas de visualización para procesar y comunicar insights futbolísticos.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Probability
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Data Capture
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: JSON
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Performance Measurement
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Analysis
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Manipulation

Was Sie lernen werden

  • Aplicar métodos analíticos a casos reales de scouting, rendimiento y estrategia de club.

  • Utilizar métricas avanzadas, sistemas de clasificación y visualizaciones para evaluar jugadores y equipos.

  • Comprender predicción, analítica en medios y la psicología detrás de los datos.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Integration
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Analysis
Kategorie: Innovation
Kategorie: Databases
Kategorie: Report Writing
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Case Studies
Kategorie: Media and Communications
Kategorie: Analytical Skills

Was Sie lernen werden

  • Explorar cómo la IA, el ML y el tracking transformarán el futuro del análisis futbolístico.

  • Comprender LLMs, wordalisation y flujos de scouting automatizados.

  • Descubrir cómo el aprendizaje supervisado y por refuerzo impulsa sistemas tácticos y de rendimiento de nueva generación.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Emerging Technologies
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Innovation
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Automation
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Analytics

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Dozent

Marisa Sáenz
Real Madrid Graduate School Universidad Europea
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen