{"id":19818,"date":"2022-10-12T17:46:49","date_gmt":"2022-10-12T21:46:49","guid":{"rendered":"https:\/\/noti-america.com\/site\/principal\/?p=19818"},"modified":"2022-10-12T17:46:49","modified_gmt":"2022-10-12T21:46:49","slug":"el-futuro-del-futbol-es-hoy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/principal\/2022\/10\/12\/el-futuro-del-futbol-es-hoy\/","title":{"rendered":"El futuro del f\u00fatbol es hoy"},"content":{"rendered":"<p dir=\"auto\" style=\"text-align: justify;\" data-pm-slice=\"1 1 []\">Vivimos tiempos emocionantes para los deportes, ya que los conocimientos innovadores sobre salud y entrenamiento est\u00e1n aprovechando mejor que nunca los datos y la tecnolog\u00eda. Esto es parte de por qu\u00e9 han surgido las empresas especialistas en Big Data dentro del mundo del f\u00fatbol, trabajan para usar #bigdata para revolucionar la forma en que apoyamos a los equipos de f\u00fatbol.<\/p>\n<p dir=\"auto\" style=\"text-align: justify;\">El auge del an\u00e1lisis de datos La capacidad de recopilar, almacenar y procesar cantidades masivas de informaci\u00f3n de diferentes fuentes ha permitido a los equipos deportivos predecir el rendimiento de los jugadores mejor que nunca. Hoy en d\u00eda es posible que los equipos deportivos profesionales utilicen el an\u00e1lisis predictivo para optimizar el entrenamiento. La tecnolog\u00eda ha cambiado la forma en que se gestionan muchos aspectos de los deportes. Por ejemplo, las herramientas de recopilaci\u00f3n de datos han transformado el proceso de reclutamiento al rastrear el desempe\u00f1o de los posibles reclutas a lo largo del tiempo. El an\u00e1lisis de datos permite a los equipos monitorear y analizar el entrenamiento, los costos, el comportamiento y el rendimiento de los jugadores (Holland et al., 2007).<\/p>\n<p dir=\"auto\" style=\"text-align: justify;\">El an\u00e1lisis deportivo es un campo en crecimiento que utiliza datos para hacer predicciones sobre el rendimiento de los jugadores con el fin de optimizar los resultados de \u00e9xito. En el deporte profesional, los an\u00e1lisis se utilizan con fines de identificaci\u00f3n y marketing de talentos, as\u00ed como para formaci\u00f3n de equipos y desarrollo de jugadores. En los Estados Unidos, la palabra de moda <a href=\"https:\/\/www.driblab.com\/es\/\">soccer analytics<\/a>\u00a0es un t\u00e9rmino para el uso de estad\u00edsticas avanzadas en los deportes para connotar que un equipo o jugador es \u00abanal\u00edtico\u00bb.<\/p>\n<p dir=\"auto\" style=\"text-align: justify;\">Para mejorar las m\u00e9tricas de predicci\u00f3n de resultados, existen dos m\u00e9todos principales: 1) Emplear t\u00e9cnicas anal\u00edticas avanzadas como el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo, pero m\u00e1s com\u00fanmente 2) Analizar datos hist\u00f3ricos. El primer enfoque requiere un poder de c\u00f3mputo significativo que a menudo limita su aplicaci\u00f3n a peque\u00f1as empresas o entornos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p dir=\"auto\" style=\"text-align: justify;\">El an\u00e1lisis de datos o <a href=\"https:\/\/www.driblab.com\/\">football analytics<\/a>\u00a0tambi\u00e9n permite a los clubes y ligas controlar los h\u00e1bitos de sus jugadores, para que sepan cu\u00e1ndo un jugador est\u00e1 a punto de fallar o necesita m\u00e1s ayuda. Estos conocimientos \u00fatiles son el resultado del uso de big data , que es el proceso de recopilar, almacenar y analizar datos. La evoluci\u00f3n de los grandes datos El an\u00e1lisis de datos existe desde hace bastante tiempo, pero el big data es un fen\u00f3meno relativamente nuevo. A fines de la d\u00e9cada de 1990 y principios de la de 2000, se utilizaron macrodatos para analizar los registros de los pacientes. El proceso de an\u00e1lisis de registros de pacientes inicialmente se limitaba a cu\u00e1ntos pacientes hab\u00eda en una base de datos y cu\u00e1ntos de ellos ten\u00edan una determinada condici\u00f3n o diagn\u00f3stico. Sin embargo, para el a\u00f1o 2000, fue posible analizar puntos de datos como el \u00edndice de masa corporal (IMC) o la presi\u00f3n arterial. .<\/p>\n<p dir=\"auto\" style=\"text-align: justify;\">Hoy en d\u00eda, los grandes datos se han utilizado para desarrollar estrategias de juego generadas por computadora y perfiles de compradores de viviendas. Hay muchas formas diferentes en que la aplicaci\u00f3n de big data puede ser una ventaja para las organizaciones. Por ejemplo, en un art\u00edculo de Michael Morello y Andrea Vahlkamp, \u00abThe Future of Big Data and Predictive Analytics\u00bb, analizan c\u00f3mo el an\u00e1lisis predictivo se est\u00e1 volviendo m\u00e1s relevante para las empresas que est\u00e1n aumentando el uso de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vivimos tiempos emocionantes para los deportes, ya que los conocimientos innovadores sobre salud y entrenamiento est\u00e1n aprovechando mejor que nunca los datos y la tecnolog\u00eda. 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