스포츠 데이터 분석 분야에 관심이 있으신가요? 그렇다면, 이 온라인 강좌와 도서 자료들이 스포츠 데이터 분석 전문가로 성공하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
다양한 통계 및 수학적 분석 소프트웨어의 발전은 스포츠를 포함한 여러 산업 분야에서 데이터 분석의 성장을 촉진했습니다. 데이터 분석을 통해 전문가들은 게임 이벤트의 확률을 예측하고, 경기 후 원시 데이터를 심층적으로 분석할 수 있게 되었습니다.
데이터, 통계, 수학 및 관련 프로그래밍 도구에 대한 열정이 있다면, 스포츠 데이터 분석가로서 성공적인 커리어를 쌓을 수 있습니다. 필요한 전문 지식을 얻기 위해 아래 소개된 다양한 강좌와 자료들을 살펴보시기 바랍니다.
데이터 분석 및 시각화의 중요성
데이터 분석은 데이터를 조직하고, 형식화하며, 모델링하는 데 필요한 핵심 도구, 개념 및 기술을 제공합니다. 궁극적인 목표는 유용한 정보 발굴을 통해 의사 결정 과정을 지원하는 것입니다.
데이터 시각화는 데이터를 이해하기 쉬운 형태로 표현하는 효과적인 방법입니다. 따라서 데이터 분석과 시각화는 서로 보완적인 관계를 가지고 있습니다.
최근 데이터 분석 및 시각화 분야의 발전은 이 분야의 높은 고용 가능성을 시사합니다.
다음과 같은 데이터 시각화 및 분석 트렌드는 이러한 개념이 다양한 산업 분야에서 필수적으로 자리매김하고 있음을 보여줍니다.
- 비디오 그래픽 및 인포그래픽 시각화
- 실시간 및 라이브 시각화
- 데이터 민주화
- 소셜 및 모바일 데이터 시각화
- AI 및 ML 기반 분석 및 시각화
- 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 및 하이브리드 클라우드 솔루션
- 애자일 데이터 분석
- 엣지 컴퓨팅
- 데이터 패브릭
- 엔지니어링을 통한 의사 결정 인텔리전스
스포츠 데이터 분석의 최신 동향
오늘날 스포츠는 단순한 엔터테인먼트를 넘어 수십억 달러 규모의 산업으로 성장했습니다. Business Research Company에 따르면, 2020년 스포츠 비즈니스 시장 규모는 3,883억 달러에 달했으며, 2025년까지 5,999억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.
스포츠 산업에 막대한 자금이 투자됨에 따라, 스포츠 이벤트에서 생성되는 모든 종류의 원시 데이터에 대한 정확한 분석이 필요합니다. 이는 이해 관계자들이 투자 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.
스포츠 분석은 데이터 분석, 예측 및 성과 예측을 통해 비즈니스 커뮤니티와 팬들에게 서비스를 제공합니다.
Markets and Markets의 스포츠 분석 보고서에 따르면, 시장 규모는 2021년 25억 달러에서 2026년 84억 달러로 지속적으로 성장할 것으로 전망됩니다.
스포츠 분석 커리어 준비를 위한 필수 조건
성공적이고 존경받는 스포츠 통계 전문가가 되기 위해서는 다음과 같은 기술 역량을 갖추어야 합니다.
- 통계 및 수학 개념에 대한 깊이 있는 이해
- 머신 러닝 및 딥 러닝 이론 및 실무 경험
- 데이터 시각화를 위한 차트, 그래프 및 테이블 작성 능력
- Tableau, Google Data Studio, Power BI 등과 같은 BI 도구 사용 경험
- R 및 Python 프로그래밍 능력
- 다양한 데이터베이스 구조에 대한 이해
위의 기술 역량 외에도, 차별화된 경쟁력을 갖추기 위해서는 다음과 같은 소프트 스킬도 중요합니다.
- 비즈니스 커뮤니케이션 능력
- 비즈니스 통찰력
- 데이터에 대한 직관력
- 뛰어난 대인 관계 기술
- 팀워크 능력
- 새로운 기술과 지식을 배우려는 적극적인 자세
지금까지 스포츠 분석 분야의 기본 사항을 살펴보았습니다. 이제 스포츠 데이터 분석 분야에서 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 신뢰할 수 있는 온라인 강좌를 살펴볼 차례입니다.
스포츠 관리 – 데이터 및 분석: Udemy
데이터 분석의 기본 개념과 실제 적용 방법에 대해 배우고 싶으신가요? 그렇다면 이 Udemy 강좌를 추천합니다. 이 강좌는 선수 수준에 상관없이 스포츠 데이터 분석 전문가를 목표로 하는 모든 사람에게 열려 있습니다.
이 강좌는 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어, 현장 및 현장 외 분석, 데이터 분석 사례 연구, 통계, 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어(Python, Java, Scala, R) 및 스포츠 분석에 머신 러닝 및 AI를 활용하는 방법과 같은 주제를 다룹니다.
총 3.5시간 분량의 주문형 비디오 강의로 구성되어 있으며, 스마트폰 또는 TV를 통해 편리하게 시청할 수 있습니다. 또한, 2개의 다운로드 가능한 자료를 평생 동안 이용할 수 있으며, 강좌 수료 시 Udemy 인증서가 발급됩니다.
스포츠 성과 분석 전문화: Coursera
이 Coursera 강좌를 통해 정확한 스포츠 데이터를 사용하여 예측 스포츠 분석 전문가로 거듭날 수 있습니다. 수강 후, 스포츠 분석 원리를 활용하여 선수 및 팀 성과를 정확하게 예측할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
이 강좌는 스포츠 데이터 세트에 분석 방법과 기술을 적용하는 방법을 가르쳐주므로, 다른 사람의 데이터 처리 결과에 의존하지 않고 직접 분석을 수행할 수 있습니다. 코치, 스포츠 매니저, 물리 치료사 또는 스포츠 팬이라면, 이 강좌를 통해 선수 경기력을 이해하고 경기 결과를 예측하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
매주 6시간 정도 투자하면 7개월 안에 온라인 강좌를 완료할 수 있습니다. 이 중급 수준의 강좌는 영어로 진행되며, 수강생은 파이썬(Python)에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
스포츠 분석 – 데이터 기반 의사 결정: edX
이 edX 강좌는 스포츠 분야에서 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 데이터를 정확하게 활용하여 문제점을 파악하고 혁신적인 해결책을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다.
스포츠 분석 개념을 배우고 스포츠 분석의 목적을 명확히 이해할 수 있습니다. 강좌 내용에는 분석 전략 및 아이디어뿐만 아니라 스포츠 산업에 미치는 영향도 포함됩니다.
또한, 데이터 수집, 중요한 스포츠 지표, 사실 확인 및 데이터 시각화와 같은 프로 스포츠 산업의 다양한 측면을 다루므로, 전략적 의사 결정을 보다 쉽게 내릴 수 있습니다.
주당 3~5시간 투자하면 이 자기 주도형 강좌를 4주 안에 완료할 수 있습니다. 교육 언어는 영어이며, edX에서는 이 강좌 수강 전에 SPRT1x 스포츠 관리 기초 과정을 먼저 이수하는 것을 권장합니다.
스포츠 온라인 데이터 분석 과정: Johan Cruyff Institute
스포츠 산업은 더 나은 예측과 전략 개발을 위해 데이터 분석을 적극적으로 활용하고 있습니다. 따라서, 시장 경쟁력을 유지하기 위해서는 데이터 분석에 대한 충분한 지식을 갖추는 것이 중요합니다. 요한 크루이프 연구소(Johan Cruyff Institute)에서 제공하는 이 강좌는 스포츠 산업의 디지털 전환에 대한 완전한 시각을 제공합니다.
강좌 내용은 스포츠 데이터, 성과 분석, 블록체인 잠재적 활용 사례, 팬 참여 데이터 및 분석, 스포츠 예측에서 AI 및 머신 러닝 활용, 분석 데이터 생성 방법 등을 다룹니다.
데이터 분석의 이점을 이해하고 나면, 이를 올바르게 적용하여 최상의 결과를 도출할 수 있습니다. 5주 안에 완료할 수 있는 3학점 프로그램입니다.
머니볼 뒤에 숨겨진 수학: Coursera
이 Coursera 강좌는 야구, 축구, 농구와 같은 인기 스포츠에서 확률, 수학 및 통계를 활용하여 게임 전략 및 팀 선발에 활용하는 방법을 알려줍니다. MS Excel, 확률, 통계 및 분석을 포함한 최신 기술을 제공합니다.
이 온라인 강좌는 원하는 시간에 시작하여 원하는 속도로 완료할 수 있습니다. 마감 시간을 재설정하고 여유가 있을 때 진행할 수도 있습니다. 각 학습 모듈은 비디오 자료, 읽기 자료 및 학습 평가 퀴즈로 구성되어 있습니다.
별도의 선수 수준 조건 없이 누구나 선택할 수 있는 초급 수준의 강좌입니다. 전체 강좌 시간은 약 65시간이며, 영어로 진행됩니다. 자막은 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어(유럽), 러시아어로 제공됩니다.
스포츠 분석의 기초: Michigan Online
미시간 온라인(Michigan Online)에서 제공하는 이 강좌는 파이썬(Python)을 사용하여 스포츠 팀 성과 분석에 대한 소개를 제공합니다. 스포츠 데이터 세트에 대한 예측 데이터를 생성하기 위해 적용할 수 있는 구체적인 방법과 기술을 배울 수 있습니다. 강좌는 영어로 진행되며, 총 6주 동안 진행됩니다.
이 강좌는 NFL, NBA, NHL, IPL 및 EPL과 같은 세계 최고의 리그에서 제공하는 예시 데이터 세트를 활용하여 회귀 분석을 가르치는 데 중점을 둡니다. 이 강좌를 마치면 선수 경기력에 대한 아이디어를 탐구하고 스포츠 분석 전문가로 성장할 수 있습니다.
축구 분석가(레벨 1): Soccer Hub
Soccer Hub의 이 강좌를 통해 통계 및 데이터 분석을 사용하여 경기 시작 전 결과를 예측할 수 있습니다. 이 온라인 강좌를 통해 경력을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.
이 강좌는 축구 경기 분석에 중점을 두고 있으며, 게임 분석 모델, 게임의 진화, 구조적 및 기능적 차원, 합리적인 게임 관찰자가 되는 방법과 같은 주제를 다룹니다.
이 중급 수준의 강좌는 총 5시간 분량의 주문형 비디오 강의로 구성되어 있습니다. 수강생은 학습 자료를 평생 이용할 수 있으며, 강좌 수료 시 인증서를 받게 됩니다. 강좌는 영어로 진행됩니다.
위의 온라인 강좌들은 교육, 객관적인 학습 및 인증을 통해 스포츠 분석 경력을 발전시키는 데 큰 도움이 될 것입니다. 또한 새로운 기술과 지식을 습득하기 위해 도서를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.
다음은 아마존(Amazon)에서 구매할 수 있는 뛰어난 도서 목록입니다.
머니볼: 아마존
마이클 루이스(Michael Lewis)의 미국 국내 베스트셀러인 이 책은 오클랜드 A(Oakland A)와 같은 야구 클럽, 빌리 빈(Billy Beane)과 같은 팀 매니저 및 여러 야구 이론가의 야구 게임에 대한 접근 방식을 보여줍니다. 이 책은 구단, 감독 및 선수가 야구 경력에서 성공하는 데 필요한 데이터 기반 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.
스포츠 분석: 아마존
빅 데이터 혁명은 스포츠 산업에 새로운 데이터 분석 개념과 도구를 제공하며, 이는 선수, 감독, 비즈니스 전문가 및 게임 협회에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 책은 스포츠 분석의 최신 동향을 한곳에 모아 전략적 활용을 위한 지침을 제공합니다.
스포츠의 분석 방법: Amazon
스포츠 데이터 분석가를 위한 또 다른 중요한 참고 자료로, 하드커버 및 페이퍼백 형식으로도 제공되는 아마존 이텍스트북(eTextbook)입니다. 이 책은 경기 후 데이터를 분석하기 위한 다양한 통계적 방법을 설명합니다.
또한, 스포츠에서 확률 이론의 활용, 스포츠 전문가를 위한 데이터 요약 방법, 실제 데이터를 사용한 데이터 분석 방법의 사례 등을 자세히 보여줍니다.
스포츠 비즈니스 분석: 아마존
이 책은 체계적이고 효율적인 분석 전략을 개발하는 데 도움을 줍니다. 또한, 스포츠 분석 모델을 구현하여 경쟁 우위를 확보하는 방법을 제시합니다.
템파베이 버커니어스(Tampa Bay Buccaneers), 올랜도 매직(Orlando Magic), Aspire Group 및 듀크 대학교(Duke University)에서 진행한 독점적인 사례 연구를 통해 실질적인 학습 경험을 제공합니다.
스포츠 분석 – 응용 소개: Amazon
스포츠 데이터 분석 분야를 처음 접하는 사람이라면, 이 책을 통해 분석적 토대를 다지는 데 도움을 받을 수 있습니다.
가중치 플러스 마이너스(Weighted Plus-Minus), DOVA, OPS와 같은 다양한 방법론에 대한 이론적 및 실제적 고려 사항을 제공합니다.
게임 시작: 아마존
이 책은 유명한 수학 대중화가인 팀 차티어(Tim Chartier)의 독점적인 학습 내용을 제공합니다. 팀은 NBA, NFL, US 올림픽 위원회(US Olympic Committee)를 포함한 다양한 국제 및 국내 스포츠 위원회에 스포츠 분석에 대한 자문을 제공했습니다.
복잡한 수학 및 통계 절차를 단순화하여, 동전 던지기와 같은 간단한 확률 데이터로 설명합니다.
통계 게임: 아마존
이 책은 좋아하는 선수의 스포츠 경력을 평가하고 스포츠 팀의 경기 전략을 이해하는 데 도움을 줍니다. 또한, 다음 시즌에 좋아하는 스포츠 팀의 성과를 예측하는 데에도 유용합니다.
R: Amazon에서 실제 스포츠 분석
이 책은 스포츠 데이터를 최고의 오픈 소스 데이터 분석 소프트웨어 및 언어인 R과 결합하여 실행 가능한 통찰력을 얻는 방법을 알려줍니다. 크리켓, 야구, 농구, 축구, 테니스 등 다양한 스포츠에 적용 가능합니다.
스포츠 분석을 위한 R 코딩 예제를 제공하며, 유용한 사례 연구도 소개합니다.
마지막 단어
스포츠 분석은 데이터 분석 분야에서 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나입니다. 팀 스폰서, 매니저 및 클럽 소유주는 올바른 스포츠 데이터 분석 시스템을 개발하고 구현하는 데 도움을 줄 수 있는 최고의 데이터 과학자를 찾고 있습니다.
스포츠 분석 분야에 관심이 있으시다면, 위에서 소개한 학습 자료들을 살펴보시기 바랍니다. 온라인 강좌를 통해 필요한 기술을 습득하고 인증을 받을 수도 있습니다.
ABA(응용 행동 분석) 기술자로서의 경력 전망에 관심이 있다면, RBT 자격증에 대해 알아보는 것도 좋은 방법입니다.