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Conoce el futuro de Sports Analytics – @Theu

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Los deportes modernos tienen que ver con los datos. Los estudiantes de la Universidad de Utah demostraron su potencial como futuros analistas deportivos al ganar el Sportsmedia Technology 2024 Data Challengeuna competencia que brinda a los aspirantes a analistas la oportunidad de mostrar su talento y red con los líderes de la industria. Compitiendo contra 232 participantes de 6 países, Kendall Ruth, Josh Southwick y Douglas Fenwick ganaron la categoría de estudiantes de posgrado utilizando datos de béisbol de ligas menores del mundo real para proporcionar información innovadora sobre el juego.

De izquierda a derecha, los ganadores del maestro de ciencias profesionales, Kendall Ruth, Douglas Fenwick y Josh Southwick.

El equipo estudió información detallada de tono por lanzamiento desde el momento en que la pelota dejó la mano del lanzador hasta la conclusión de cada jugada. Desarrollaron un método para crear “informes de exploración” para los bateadores, lo que analiza las tendencias en su swing e identificando las competencias … o la falta de ellas. Su objetivo era usar datos sin procesar para apoyar el entrenamiento y el desarrollo de los jugadores mediante la creación de recomendaciones especializadas para cada bateador.

Los ganadores están persiguiendo un Professional Science Master (PSM), Un programa que enfatiza las habilidades prácticas y el desarrollo profesional para que las personas avancen sus carreras en los campos STEM. PSM ofrece cuatro vías clave de desarrollo profesional, incluidas la biotecnología, la gestión de recursos de la tierra, la ciencia ambiental y la ciencia computacional y de datos, el área de interés para los ganadores. La victoria de este equipo es un testimonio de sus talentos y las habilidades que han perfeccionado a través del programa.

Attheu habló con el equipo esta primavera para discutir su victoria y su participación en PSM.

¿Cuáles son sus antecedentes y por qué está involucrado en PSM?

Josh Southwick: “Me gradué con mi licenciatura en química, y había conseguido un trabajo en Biomérieux Salt Lake City. Muchos de mis compañeros y compañeros de trabajo habían hecho el programa PSM, y pensé que es hora de mejorar mi educación y agregar sobre grandes datos y habilidades de codificación obteniendo una maestría en ciencias de datos”.

Kendall Ruth: “En 2023, obtuve mi título en informática y quería continuar con mi educación. Pensé que (PSM) sería bueno para mí continuar aumentando mis habilidades de ciencia de datos. Soy el que está en el equipo más interesado en la ciencia de los datos deportivos, por lo que hicimos este proyecto (SMT)”.

Douglas Fenwick: “He trabajado como científico de datos con la Fuerza Aérea desde 2018. Decidí obtener mi maestría con el programa PSM porque la combinación de experiencia en ciencia de datos con experiencia profesional me atrajo realmente.

Un análisis de cómo un bateador golpeó las bolas y los consejos sobre cómo mejorar.

Ejemplo del informe de bateo del equipo que los entrenadores pueden usar para atacar las deficiencias en el juego de un bateador cuando se enfrentan a los lanzadores izquierdos y diestros.

¿Por qué ciencia de datos?

Piedad: “La mayor parte de mi interés vino de los deportes. Siempre he visto deportes, toqué un montón cuando era más joven y me di cuenta de que mi primera introducción a la ciencia de datos en los deportes fue a través de la película Moneyball. Creo que tengo una mente muy analítica que está construida para mirar los números, encontrar tendencias y crear modelos”.

Fenwick: “Originalmente me metí en estadísticas, que está bastante cerca de la ciencia de datos. Parecía muy útil en varios campos, y eso me atrajo bastante. Una vez que comencé a trabajar, comencé a ver la ciencia de datos como una aplicación de estadísticas”.

Southwick: “Con mis antecedentes científicos, siempre me han gustado cosas muy estructuradas, pero también me gusta ese elemento de lo desconocido. Entonces, cuando obtengo un conjunto de datos complicado, es casi como tratar de resolver un rompecabezas. ¿Cómo hago todo esto para hacer inferencias inteligentes?”

¿Cómo te ayudó PSM a ganar la competencia?

Fenwick: “PSM brilla debido a cómo aprendimos a comunicarnos. Ya sea en forma escrita o en una presentación. Parte de nuestro éxito (en SMT) definitivamente se debe al hecho de que tomamos clases juntos sobre cómo presentar y comunicarnos de manera efectiva”.

Southwick: “Esa es una gran razón por la que ganamos. Tenemos esta combinación de habilidades blandas con las habilidades técnicas, y comunicamos (nuestras ideas) mejor que los otros equipos. Esa fue una gran ventaja para nosotros”.

Piedad: “Hicimos nuestra presentación a una audiencia que no estaba en la industria del deporte. Parte de lo que PSM nos enseñó es cómo presentar los hallazgos científicos a las personas de muchos orígenes, para que todos pudieran entender”.

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