Este curso forma parte de Programa especializado: Sports Performance Analytics

4.7
estrellas
37 calificaciones

Stefan Szymanski

2306 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Sports Performance AnalyticsUniversidad de Míchigan

Acerca de este Curso

8074 vistas recientes

The book Moneyball triggered a revolution in the analysis of performance statistics in professional sports, by showing that data analytics could be used to increase team winning percentage. This course shows how to program data using Python to test the claims that lie behind the Moneyball story, and to examine the evolution of Moneyball statistics since the book was published. The learner is led through the process of calculating baseball performance statistics from publicly available datasets. The course progresses from the analysis of on base percentage and slugging percentage to more advanced measures derived using the run expectancy matrix, such as wins above replacement (WAR). By the end of this course the learner will be able to use these statistics to conduct their own team and  player analyses.

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Curso 2 de 5 en

Programa especializado: Sports Performance Analytics

Aprox. 28 horas para completar

Inglés (English)

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Programa especializado: Sports Performance Analytics

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Inglés (English)

Instructor

Calificación del instructor

4,63/5 (12 calificaciones)

Stefan Szymanski

Stephen J. Galetti Professor of Sport Management

School of Kinesiology

14.543 alumnos

3 cursos

Ofrecido por

Universidad de Míchigan

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

6 horas para completar

Week 1

6 horas para completar

5 videos (Total 61 minutos), 10 lecturas, 3 cuestionarios

5 videos

Introduction to Moneyball6mReproducing Table 1 of Hakes and Sauer - Part 118mReproducing Table 1 of Hakes and Sauer - Part 212mReproducing Table 1 of Hakes and Sauer- Part 312mReproducing Table 1 of Hakes and Sauer - Part 49m

10 lecturas

Course Syllabus10mHelp Us Learn More About You5mWeek 1 - Assignment Overview10mAssignment - Part 110mSample Notebook - Part 110mAssignment - Part 210mSample Notebook - Part 210mAssignment - Part 310mSample Notebook - Full Sample10mWeek 1 R Content10m

3 ejercicios de práctica

Week 1 - Quiz 130mWeek 1 - Quiz 230mWeek 1 - Quiz 330m

Semana2

Semana 2

6 horas para completar

Week 2

6 horas para completar

6 videos (Total 57 minutos), 8 lecturas, 3 cuestionarios

6 videos

Reproducing Table 3 of Hakes and Sauer- Part 19mReproducing Table 3 of Hakes and Sauer- Part 25mReproducing Table 3 of Hakes and Sauer- Part 310mReproducing Table 3 of Hakes and Sauer- Part 410mReproducing Table 3 of Hakes and Sauer- Part 510mReproducing Table 3 of Hakes and Sauer- Part 610m

8 lecturas

Moneyball Week 2 - Assignment Overview10mAssignment - Part 110mSample Notebook - Part 110mAssignment - Part 210mSample Notebook - Part 210mAssignment - Part 310mSample Notebook - Full Sample10mWeek 2 R Content10m

3 ejercicios de práctica

Week 2 - Quiz 130mWeek 2 - Quiz 230mWeek 2 - Quiz 330m

Semana3

Semana 3

6 horas para completar

Week 3

6 horas para completar

6 videos (Total 55 minutos), 9 lecturas, 3 cuestionarios

6 videos

Moneyball update Part 15mMoneyball update Part 26mMoneyball Update Part 39mMoneyball Update Part 412mMoneyball Update Part 58mMoneyball Update Part 613m

9 lecturas

Moneyball Week 3 - Assignment Overview10mAssignment - Part 110mSample Notebook - Part 110mAssignment - Part 210mSample Notebook - Part 210mAssignment - Part 310mSample Notebook - Part 310mSample Notebook in R10mWeek 3 R Content10m

3 ejercicios de práctica

Week 3 - Quiz 130mWeek 3 - Quiz 26mWeek 3 - Quiz 330m

Semana4

Semana 4

6 horas para completar

Week 4

6 horas para completar

4 videos (Total 44 minutos), 9 lecturas, 3 cuestionarios

4 videos

Beyond Moneyball: Run expectancy Part 110mBeyond Moneyball: Run Expectancy Part 212mBeyond Moneyball: Run expectancy Part 311mBeyond Moneyball: Run expectancy Part 49m

9 lecturas

Moneyball Week 4 - Assignment Overview10mAssignment - Part 110mSample Notebook - Part 110mAssignment - Part 210mSample Notebook - Part 210mAssignment - Part 310mSample Notebook - Part 310mSample Notebook in R10mWeek 4 R Content10m

3 ejercicios de práctica

Week 4 - Quiz 130mWeek 4 - Quiz 230mWeek 4 - Quiz 330m

Reseñas

4.7

5 reseña

5 stars
75,67 %
4 stars
21,62 %
1 star
2,70 %

Principales reseñas sobre MONEYBALL AND BEYOND

por MH17 de mar. de 2022

An excellent way to develop Python skills to interesting topics.

por JL28 de jun. de 2022

Some baseball concepts are complex for european people. But the content of the course is really interesting and very well explained.

por JB25 de ago. de 2021

I learned a lot about baseball and the Python language. Thank you for the great course.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Sports Performance Analytics

Sports analytics has emerged as a field of research with increasing popularity propelled, in part, by the real-world success illustrated by the best-selling book and motion picture, Moneyball. Analysis of team and player performance data has continued to revolutionize the sports industry on the field, court, and ice as well as in living rooms among fantasy sports players and online sports gambling.

Drawing from real data sets in Major League Baseball (MLB), the National Basketball Association (NBA), the National Hockey League (NHL), the English Premier League (EPL-soccer), and the Indian Premier League (IPL-cricket), you’ll learn how to construct predictive models to anticipate team and player performance. You’ll also replicate the success of Moneyball using real statistical models, use the Linear Probability Model (LPM) to anticipate categorical outcomes variables in sports contests, explore how teams collect and organize an athlete’s performance data with wearable technologies, and how to apply machine learning in a sports analytics context. This introduction to the field of sports analytics is designed for sports managers, coaches, physical therapists, as well as sports fans who want to understand the science behind athlete performance and game prediction. New Python programmers and data analysts who are looking for a fun and practical way to apply their Python, statistics, or predictive modeling skills will enjoy exploring courses in this series.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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