Objetivos
- Obtener competencias para convertirse en un experto del Big Data y en Inteligencia Artificial del sector deportivo.
- Adquirir las herramientas necesarias para el análisis de datos en el contexto deportivo, haciendo uso de las aplicaciones más utilizadas y adquiriendo una visión global y transversal del ecosistema de los datos aplicado al deporte.
- Aprenderá el funcionamiento de la industria deportiva desde su interior. Este curso ofrece la posibilidad de formarse y especializarse en una de las profesiones con más demanda, como es el análisis avanzado de los datos y su aplicación con Inteligencia Artificial, sin perder el vínculo con el deporte como actividad de ocio y físicamente saludable.
Resultados de aprendizaje
- Elaborar informes sobre resultados de tratamientos.
- Almacenamiento de datos.
- Principios de la inteligencia artificial.
- Ingeniería de datos.
- Buscar en bases de datos.
Plan de estudios
- Módulo 1. Sports analytics.
- Módulo 2. Tratamiento del dato.
- Módulo 3. Análisis y reporte de datos.
- Módulo 4. Aplicación práctica, sports analytics.
- Módulo 5. Machine Learning.
Acceso y admisión de estudiantes
| Requisitos de acceso | Perfil recomendado | Criterios de admisión |
|---|---|---|
| Edad comprendida entre 25 y 64 años. | Abierto a todo tipo de público interesado | Orden de preinscripción. |
En caso de que el número de solicitudes supere el número de plazas ofertadas, se establecerá un proceso de selección basado en los requisitos arriba señalados.
Sistema de evaluación
- Cuestionarios y test de evaluación, al final de cada módulo.
- Trabajo final, al finalizar todos los módulos.
Horarios y lugares de impartición

Formación asíncrona
Matrículas gratuitas
Esta microcredencial es gratuita si se acredita documentalmente alguno de los siguientes supuestos:
- Ser perceptor del Ingreso Mínimo Vital (IMV).
- Estar en situación de desempleo.
- Tener un grado de discapacidad igual o superior al 33%.
- Tener la condición de víctimas de la violencia de género.
Coordinador
- Félix J. López Iturriaga (felix.lopez@uva.es)
Equipo docente
- Félix J. López Iturriaga
- Julio Torres Blanco
- Mar Fernández Gómez

