给运动员一个数据驱动的优势

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你如何应用数据科学来帮助运动员和运动队提高他们的比赛水平?

约翰·杨(John Young)实现了许多数据分析师的梦想。

在经历了16年的精英体育教练生涯后,他在中央海岸水手足球俱乐部(Central Coast Mariners Football Club)担任首席分析师和数据科学家。在两年的时间里,他协助所有球队对球员的表现进行评估和分析,并为球员设定目标,规划赛季。杨现在是一名体育数据科学家,为澳大利亚和美国的几支不同的体育球队提供咨询服务,其中包括一支美国国家橄榄球联盟(NFL)的球队。同时,他还完成了在体育领域应用深度学习的博士学位。

他的核心职责是快速处理每场比赛的千兆字节数字数据,创造性地收集其他球队的数据,并挖掘这些数据,为教练组提供见解,所有这些都基于数据和体育科学最佳实践。

杨研究的数据是至关重要的,因为它可以帮助减少受伤,提高成绩,并延长运动员的职业生涯。

虽然他的办公环境可能与典型的数据科学家不同,但他的角色有相似之处。数据负荷很重要:每款游戏需要分析1800亿字节的数据,包括心率、皮肤温度、出汗和每个玩家的步态信息。

杨的贡献的关键在于他能够从数据中看到教练、运动员或其他观察者不会注意到的东西。他花了大量的时间来理解对数据提出什么问题,然后确定重要的数据点,从而消除猜测、假设或假设。

他的目标是向教练组提供数据驱动的见解,而不仅仅是通过观看比赛或表演视频和评估球员数据来了解。这些见解有助于为球员、训练、球队和比赛策略提供信息,并为俱乐部制定招募计划。

收集和管理生物特征、空间、位置、速度和游戏统计数据的工具

希捷区域副总裁Robert Yang表示:“职业体育说到底是一项业务,就像任何企业一样,决策者都希望他们的数据科学家能够确保他们代表业务采取的行动是基于数据驱动的洞察力、评估和结论。”“就数据科学家而言,他们必须应对非常高的期望,因为他们必须处理大量的数据,并迅速得出相关的、以行动为导向的见解。”

随着收集生物特征、空间、位置、速度、游戏统计等数据的工具,Young不断利用大容量数据存储,并依赖其不断前进的技术。

杨元庆表示,数据科学应用的爆炸式增长,促使他的团队和希捷的更大机构每天都在了解、学习和应用该领域的新知识。他说:“随着我们继续开发新的、更先进的数据存储和访问解决方案,我们当然会考虑各种各样的数据用户。”“随着数据科学家的角色比以往任何时候都多,技术解决方案必须跟上数据存储、可访问性、安全性、容量和可伸缩性的要求,以帮助他们应对使大量数据可用和有益的挑战。”

什么技能对一个体育数据科学家是重要的

根据Young的观点,如果你想成为一名体育数据科学家,仅仅是一个优秀的数据计算者是不够的。沟通技巧和帮助教育他人如何解释和理解数据发现的能力也至关重要。有趣的是,教练经验并不是必不可少的,事实上,缺乏某项运动的经验可能是一个好处,因为它确保了数据的偏差很小。

在体育数据科学领域还处于早期阶段,美国32支NFL球队中只有两支聘用了数据分析人员,当地足球联赛的球队中有四支聘用了数据分析人员。但包括约翰·杨(John Young)在内的参与者发现,当他们寻求捕捉、收集和分析数据的替代方法时,对自己的需求越来越大,这些方法使他们能够在体育领域进行所谓的“深度学习”。

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2018 - 06 - 21 - t15:17:36 + 0

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