Uno de los objetivos de este blog, como os proponía en el artículo de presentación de la pasada semana, es que este blog tenga un perfil colaborativo. No serán únicamente mis datos y mis inquietudes las que muevan sus contenidos ya que estoy convencido de que vuestra curiosidad nos ofrecerá estupendas posibilidades de descubrir lo que el análisis predictivo de datos nos puede dar en el ámbito del deporte.
El mundo del deporte está lleno de datos, de información y muchos la guardamos, incluso sin darnos cuenta, en nuestros diarios de entrenamiento, en nuestros gadgets, sobre todo los últimos “wereables”, en nuestro día a día de trabajo como entrenadores, técnicos o como meros aficionados al deporte.
En la mayoría de ocasiones tenemos muchos más datos de los que necesitamos o somos capaces de manejar por lo que solemos simplificar con aquellos que consideramos que nos ayudan, de forma más o menos intuitiva, a tomar las decisiones adecuadas en nuestro entrenamiento, sin embargo, estoy convencido de que con herramientas como BigML y el análisis predictivo de datos podemos “atrevernos” a exprimir todos esos datos.

Por ejemplo, cuando llegáis a casa tras vuestro entrenamiento de carrera ¿Qué información miráis o cuál es la que os pide el entrenador? Los tiempos de las series, el ritmo medio del rodaje, pulso medio o la recuperación, el parcial más rápido, … tenemos a nuestra disposición decenas de datos diferentes que, en la mayoría de ocasiones no sabemos cómo interpretar: tiempo de apoyo, cadencia, índices de entrenamiento o fatiga, …
Toda esa información y más la tenemos en nuestra mano pero nos es muy complicado poderla procesar y que nos den una información relevante de nuestro entrenamiento, si hemos trabajado lo suficiente, si nos hemos pasado, si mañana estaremos mejor o peor, si tenemos mayor riesgo de sobrecarga o lesión, etc.
Además, esto no sólo ocurre en nuestros deportes, en deportes colectivos como el fútbol, y otros también, se han desarrollado sistemas para el análisis completo del juego mediante imágenes que permiten una recogida de datos exahustiva tanto en entrenamientos como en competición.
Por ejemplo en el fútbol, una empresa como PROZONE Sports desarrolla, a través de una plataforma de captación de imágenes con 8 cámaras en un campo de fútbol, un software que es capáz de medir y analizar una inmensa cantidad de información sobre cada partido, de uno y otro equipo, desde la posición de cada jugador en cada instante de juego, su velocidad, sus posiciones relativas, desarrollo de acciones tácticas defensivas y ofensivas y un largo etcétera que suponen, para los equipos técnicos y entrenadores, una auténtica revolución.
Una ingente cantidad de información que hay que analizar y saber aprovechar en beneficio de tu equipo tanto para correcciones tácticas como para el trabajo físico para evaluar y optimizar el trabajo antes y después de los partidos.

Con herramientas como BigML y un conocimiento específico de esa información que puede ser relevante podríamos trabajar en base a esos datos en busca un análisis predictivo de patrones, anomalías o información relevante que nos ayude o, incluso, si se pudiera volcar en tiempo real a través de alguna APP, obtener información inmediata que nos permita mejorar en nuestra toma de decisiones, desde la optimización de los entrenamientos para nuestra maratón de primavera como para el próximo equipo campeón de la Champions League.
Esta próxima semana, los días 15 y 16 de septiembre, participaré en el Valencia Summer School in Machine Learning dónde espero desarrollar mis conocimientos sobre esta herramienta y sobre el tratamiento de los datos.
Llevo ya en la recámara varios archivos de datos con los que trabajar, y a finales de septiembre espero colgaros por aquí algún ejemplo de lo que se puede hacer con ellos.
Sin embargo, estoy seguro de que alguno de vosotros no le importaría que exprimiéramos un poco sus datos con un gran número de expertos que se darán cita en Las Naves, en Valencia, por lo que no tenéis más que poneros en contacto conmigo y me los llevo bajo el brazo para contaros lo que hemos podido hacer con ellos.
Si quieres sólo tienes que ponerte en contacto