L’obiettivo del corso è quello illustrare le potenzialità dell'innovazione tecnologica data driven per lo sport management basata sull'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e l'Internet of Things.
Nel corso saranno presentati i nuovi paradigmi di analisi e interpretazione dei dati sportivi, con l’obiettivo di illustrare le potenzialità e il valore delle migliori tecniche e strumenti disponibili al giorno d’oggi.
Il corso è interattivo e sarà erogato contemporaneamente sia in presenza che in live streaming, nella sede del Salento Biomedical District e su Microsoft Teams.
Il corso prevede la presenza (di persona presso il SBD) di prestigiosi esperti del settore che interverranno con contributi sui temi trattati: Ferdinando De Giorgi, coach professionista pallavolo; Matteo Camoni, match e data analyst di calcio; Simone Bertino, maestro nazionale FITP e PTR professional (tennis).
Il corso è erogato dall'Università del Salento in collaborazione con Inmatica che, quale PMI (piccola e media impresa) innovativa, è in grado di mettere a disposizione gli strumenti, i servizi e le tecnologie atte al raggiungimento degli obiettivi specifici, avendo maturato negli anni una competenza di dominio significativa. Inmatica esprime grande soddisfazione per la definizione di un accordo pubblico-privato destinato a creare i presupposti, per la prima volta in Italia, per un'efficace svolta formativa e organizzativa nelle società sportive in tema di innovazione tecnologica data driven.
L'obiettivo specifico del corso è quello di illustrare le potenzialità dell'innovazione tecnologica data driven per lo sport management, basata sull'analisi dei dati, sull’intelligenza artificiale e l'Internet of Things.
Obiettivi formativi:
- Diventerai consapevole di quanto sia sempre più necessario e strategico agganciare il core business di una società sportiva ai temi legati all'innovazione tecnologica data driven, comprendendo il valore inestimabile dei dati e di come dagli stessi si possa estrarre "conoscenza” per favorire le decisioni strategiche;
- Avrai appreso le potenzialità e le modalità di utilizzo nello sport management delle metodologie e delle tecniche legate all’Artificial Intelligence – in particolare del machine learning – e all’utilizzo di dispositivi e sensori cooperanti in un contesto di Internet of Things (IoT), con un’attenzione particolare alla tecnologia indossabile, che migliora sensibilmente le performance degli atleti;
- Avrai modo di conoscere i principali KPI (Key Performance Indicator) legati alle prestazioni degli atleti, ovvero gli indici di efficienza e performance fisico/atletica e tecnico/tattica, comprendendo come sarà possibile individuare nuovi KPI personalizzati da implementare ad hoc attraverso strumenti tecnologici avanzati;
- Avrai appreso i concetti peculiari relativi all’analisi dimensionale nello sport per estrarre valore dai dati (analisi uni, bi e multidimensionale) con la capacità di saper individuare le giuste dimensioni di analisi;
- Avrai modo di scoprire le potenzialità e l’innovatività del software AI4Soccer, un prodotto proprietario di Inmatica basato sull'Intelligenza Artificiale e progettato per supportare il lavoro degli staff tecnici di società calcistiche;
- Potrai ascoltare e interagire con prestigiosi professionisti del settore, che avranno modo di descrivere quanto siano determinanti le scelte fatte nel mondo dello sport con l’ausilio dei dati;
Il corso è pensato per illustrare ai decision maker o ai vari stakeholder che operano in ambito sportivo i vantaggi di una innovazione tecnologica data driven, con i suoi potenziali impieghi in attività di sviluppo di una società sportiva o di altre realtà legate al mondo dello sport.
Il corso di formazione è destinato principalmente agli studenti che intendono intraprendere una carriera in società sportive, ai dirigenti sportivi e agli staff tecnici, ai medici dello sport e ai preparatori atletici, agli esperti ed osservatori di scouting, ma potrà interessare anche le testate giornalistiche che intendono approfondire i temi dell’analisi dati in ambito sportivo al fine di offrire servizi specifici ai propri utenti.
Non sono necessari particolari prerequisiti, ma è preferibile avere una buona conoscenza dell’ambito sportivo e del management sportivo in generale.
I workshop/approfondimenti si pongono come obiettivo quello di dare la possibilità ai partecipanti di poter applicare gli strumenti teorici illustrati durante il corso. Verrà proposto di simulare uno studio di fattibilità per uno specifico caso d’uso di analisi dati, finalizzato al raggiungimento di obiettivi in un particolare ambito sportivo.
A tale scopo, nella prima parte del Workshop i partecipanti saranno divisi in gruppi di lavoro, ciascuno dei quali dovrà fissare l’ambito sportivo e gli obiettivi del proprio caso d’uso. In base a questi dovranno essere individuati uno o più parametri di interesse funzionali all’analisi in questione. Quindi ciascun gruppo di lavoro passerà a descrivere:
- la fase di acquisizione dei dati dettagliando le tecniche, le tecnologie e le metodologie da adottare (IoT, data loading, data mining, data extraction);
- la fase di raccolta e trasformazione dei dati (data aggregation, data transformation);
- la fase conclusiva di analisi ed interpretazione dei dati, nonché quella di estrazione delle informazioni di interesse (correlazione parametri, information extraction and visualization, knowledge extration, pattern recognition, prediction, data driven decision making)
Nella seconda parte del workshop ciascun gruppo esporrà il proprio lavoro ai partecipanti, con l'obiettivo di sedimentare e a mettere in pratica i concetti teorici presentati nei moduli didattici del corso.
PRESENTAZIONE DEL CORSO
martedì 26 novembre 10:30 - 11:00
MODULO 1
Business intelligence e data analytics nello sport
martedì 26 novembre 11:00 - 13:00
- Introduzione alla digital transformation
- Valore “data driven decision making” e business intelligence;
- Data mining, information e knowledge extraction per la profonda comprensione degli eventi;
- Interpretazione dei dati:
- Correlazione di grandezze: attenzione al BIAS;
- Il vero valore del fattore umano;
- Ricerca e validazione di pattern ricorrenti;
- Business intelligence nello sport:
- Off-field applications: sales, brand improvement, fan engagement;
- On-field applications: analisi fisico/atletica e tecnico/tattica;
- Data visualization;
- Organizzazione e rappresentazione di fatti ed eventi;
- Strumenti grafici di rappresentazione nel calcio;
- AI4Soccer
MODULO 2
AI e Internet of Things applicate allo sport
martedì 26 novembre 14:00 -16:00
- Dalla comprensione del passato alla predizione del futuro;
- Cos’è l’IoT;
- Gli obiettivi dell’IoT nello sport e nella salute;
- Massimizzazione delle performance;
- Prevenzione degli infortuni (cinestesia delle catene muscolari);
- Il caso Milan Lab e i dati dagli studi FIFA e UEFA;
- Device IoT nel calcio:
- Wearable devices: frequenza cardiaca, frequenza respiratoria e saturazione dell’ossigeno;
- Devices per estrazione di dati ambientali;
- GPS;
- Video riprese e video tracking;
- Verso il modello Digital Twin;
MODULO 3
Statistica e analisi dimensionale
martedì 26 novembre 16:00 - 18:00
- Fondamenti di statistica;
- Analisi dimensionale;
- Analisi uni-dimensionale, bi-dimensionale e multi-dimensionale (cubo OLAP);
- Dimensione temporale: dimensione temporale verticale e orizzontale;
- Scelta delle dimensioni di analisi: il valore aggiunto dell’analista;
- Grana delle dimensioni e aggregazione delle misure;
- Grana dimensione temporale;
- Grana dimensione spaiale;
- Grana giocatori: squadra, reparti e singolo giocatore;
- Metriche analisi fisico/atletica;
- Metriche analisi tecnico/tattica;
MODULO 4
Analisi econometrica della performance sportiva
mercoledì 27 novembre 09:00 - 11:00
- Introduzione ai metodi econometrici;
- Breve panoramica delle tecniche econometriche principali (regressione lineare, analisi delle serie storiche, modelli di regressione logistica);
- Importanza dell'econometria nell'analisi dei dati calcistici;
- Applicazione dei metodi econometrici nel calcio;
- Valutazione delle prestazioni dei giocatori - Analisi delle prestazioni individuali (passaggi, gol, tiri, assist);
- Uso della regressione per identificare i fattori che influenzano le prestazioni dei giocatori;
- Valutazione delle strategie di squadra - analisi delle tattiche di gioco con dati econometrici - modellazione delle strategie vincenti e delle loro variabili chiave;
- Esiti finanziari nel calcio;
- Esempi pratici e casi di studio;
- Analisi di dataset reali relativi a giocatori e squadre;
- Discussione di casi di studio in cui i metodi econometrici hanno informato il processo decisionale nella gestione sportiva;
- Strumenti per l'analisi dei dati calcistici (introduzione ai software utilizzati nell'econometria sportiva);
APPROFONDIMENTO: TENNIS con SIMONE BERTINO
Approccio tecnologico dal tennis junior a quello professionistico, come i video e le statistiche ci aiutano a facilitare lo sviluppo dei giocatori
mercoledì 27 novembre 11:00 - 13:00
- Introduzione a cura del prof. Giuseppe Gioffredi, Università del Salento;
- Video e statistiche per migliorare la performance durante gli allenamenti e i match;
- Applicazioni e software che permettono di individuare gli indicatori di performance;
- Come usare questi dati per creare report specifici sull'avversario e sul proprio atleta;
APPROFONDIMENTO: CALCIO con MATTEA CAMONI
Match analysis: un modo diverso di vedere il campo
mercoledì 27 novembre 14:00 - 16:00
- Le competenze di un match analyst nel calcio;
- Tecnica e tattica;
- Tecnologie a supporto;
- Capacità di relazionarsi;
- Approccio e fluso del lavoro;
- Analisi video;
- Riprese allenamenti o partite;
- Utilizzo di software ad hoc;
- Droni;
- Analisi dei dati statistici;
- Lettura ed esportazione dei dati;
- Creazione indici;
- Reportistica ad hoc;
- Preparazione della gara: analisi delle costanti di gioco, fase di non possesso della palla, fase di possesso, palle inattive, studio dei singoli giocatori;
- Esempio di analisi dei dati
MODULO 5
Analisi fisico/atletica e tecnico/tattica nel calcio
mercoledì 27 novembre 16:00 - 18:00
-
Metriche per l’analisi fisico/atletica e tecnico/tattica e KPI, Key Performance Indicator;
-
KPI fisico-atletici;
-
Energy cost;
-
Metabolic power;
-
Equivalent distance e Equivalent distance index;
-
Anaerobic index;
-
KPI tecnico-tattici per organizzare la fase difensiva:
-
Tiri a rete;
-
Avvio e progressione azione: passing network ed errori di costruzione;
-
Correlazione aree attacchi subiti con aree in cui ci sono maggiori errori nei passaggi;
-
Aree con maggior frequenza di cross effettuati e percentuale di successo;
-
KPI tecnico-tattici per organizzare la fase offensiva;
-
Tiri a rete;
-
Avvio e progressione azione: passing network ed errori di costruzione
-
Correlazione aree attacchi subiti con aree in cui ci sono maggiori errori nei passaggi
-
Aree con maggior frequenza di cross effettuati e percentuale di successo
MODULO 6
Applicazione pratica nel calcio: piattaforma Inmatica AI4Soccer
giovedì 28 novembre 09:00 - 11:00
- Trasformazione e aggregazione dei dati;
- Integrazione sorgenti dati e Correlazione metriche ricorrenti;
- AI4Soccer;
- Estrazione e calcolo dati grezzi e atomici tramite AI e computer vision;
- Trasformazione e aggregazione automatica dei dati;
- Scelta dinamica della grana temporale;
- Scelta dinamica della grana dei giocatori;
- Filtraggio dimensionale;
- Predicati di filtraggio basati su metriche;
- Filtraggio globale vs filtraggio specifico;
- Individuazione di pattern ricorrenti;
APPROFONDIMENTO: PALLAVOLO con FERDINANDO DE GIORGI
Match analysis: un modo diverso di vedere il campo
giovedì 28 novembre 11:00 - 13:00
- Introduzione ai dati;
- Principi e metodologie di analisi dei dati nella pallavolo;
- Data visualization;
- Match analysis: analisi delle fasi di gioco attive e passive, analisi dei fondamenti e della tecnica dei giocatori, analisi degli aspetti tattici e di prestazione dei giocatori e della squadra;
- Strumenti e tecnologie a supporto;
WORKSHOP FINALE
Applicwzioni pratiche e lavoro di gruppo con i docenti Inmatica
giovedì 28 novembre 14:00 - 16:00
- Applicazione dei paradigmi e degli strumenti teorici illustrati durante il corso;
- Simulazione di studi di fattibilità per uno specifico caso d’uso di analisi dati per il raggiungimento di obiettivi arbitrari in un particolare ambito sportivo;
- Definizione di gruppi di lavoro per ambiti sportivi;
- Definizione di obiettivi per ciascun caso d’uso;
- Fase finale di brainstorming;
Costo euro 244. Iscrizioni su corsi.inmatica.com, scadenza lunedì 25 novembre 2024 ore 13:00. Ulteriori informazioni organizzative e logistiche necessarie per la partecipazione al corso saranno comunicate a tutti gli iscritti (in presenza e da remoto) via email dopo la scadenza delle iscrizioni.
Telefono: 0832 29 36 51
WhatsApp/Telegram: 351 85 20 107
Email: sportdata.analytics@unisalento.it