Dedika je platforma za učenje skozi prakso: na primer, kako pripraviti poslovno ponudbo, postati manikerka ali uporabljati novo orodje. Ne glede na tvoj cilj, najboljša vsebina o tej temi že obstaja. A pogosto je v tujem jeziku, draga, razpršena po spletu, brez vaj za vadbo ali pa je del predolgega tečaja, ki ni primeren za tiste z natrpanim urnikom. Zato ima Dedika svoj pristop: poiščemo gradivo, kjerkoli je, izberemo tisto, kar je smiselno za tvoj cilj, ga pregledamo s pomočjo strokovnjakov, ki so na voljo za vprašanja, in pripravimo praktične naloge, da se učiš skozi delo. Ti si najpomembnejši na svoji poti in nihče te ne pozna bolje: izberi vsebino in trajanje tečaja, ali boš učil z ali brez interneta in v katerem formatu. Lahko je video, besedilo, avdio ali povzetek. Po tvoji meri, samo s tistim, kar ti ustreza. Tukaj je vsak trenutek tvoje predanosti pomemben in hitreje prideš do bistva.

Tečaji so sestavljeni iz najboljše vsebine na svetu na določeno temo: videi, avdio posnetki, članki in knjige. Vsa ta vsebina je opremljena s povzetki, podcasti (za knjige in članke) ter prepisi (za videe in avdio posnetke). Sami izberete, kako želite vsebino spremljati. Vsako gradivo ima posebna vprašanja za utrjevanje znanja. Poleg tega je tečaj sestavljen iz poglavij, ki jih izberete sami, kar vam omogoča, da se učite le tistega, kar je pomembno za vas. Na koncu vsakega poglavja je praktični projekt, povezan z vašo stroko, kjer lahko vadite naučeno.

Naši tečaji vključujejo povzetek na koncu vsakega poglavja, ki ga lahko prenesete kot PDF in natisnete.

Več kot 2 milijona študentov po vsem svetu

Prisotni v več kot 180 državah

Certifikat veljaven v vaši državi

Domov

...

Tečaj košarkarske analitike

Vsi tečaji

Šport in telesna vzgoja

Šport

Tečaj košarkarske analitike

Za vse ravni

Tečaj košarkarske analitike

Obvladaš analitične okvire, ki jih uporabljajo vodstva klubov NBA in strokovni štabi za ocenjevanje igralcev, sestavljanje postav in sprejemanje pametnejših odločitev med tekmo. Ta tečaj te popelje od osnovnega statističnega besedišča vse do aplikacij strojnega učenja in konstrukcije modelov za nabor. Ne glede na to, ali si prizadevaš za kariero v košarkarskih operacijah ali želiš izostriti svojo tekmovalno prednost, je to najbolj celovit program košarkarske analitike, ki je na voljo.

Dedika za podjetja

Kaj se boste naučili:

Naučil/-a se boš meriti učinkovitost metov z uporabo modelov pričakovanih točk, ocenjevati napadalno in obrambno zmogljivost na ravni posesti ter presojati vrednost posameznega igralca z naprednimi sestavljenimi metrikami. Tečaj zajema optimizacijo postave, modeliranje verjetnosti zmage in analitiko odločitev med tekmo, da boš lahko kvantificiral/-a vpliv vsake taktične izbire. Razvil/-a boš tudi veščine v Pythonu ali R-ju za pridobivanje in analizo podatkov, ustvarjal/-a vizualizacije na ravni objav ter uporabil/-a strojno učenje za razvrščanje igralcev in napovedovanje zmogljivosti. Skavting, modeliranje naborov in vrednotenje pogodb zaokrožujejo učni načrt, zasnovan tako, da te pripravi na resnične vloge v košarkarski analitiki.

Kako praktično študirate Tečaj košarkarske analitike

Kako vadite Tečaj košarkarske analitike

Za vas, ki ste podjetje in želite usposobiti svojo ekipo

Na Dedika za podjetja je tečaj prilagojen z vajami in primeri iz vašega lastnega poslovanja, tako kot vaša podjetja potrebujejo.

Kliknite tukaj

Vsebina tečaja

8 Poglavji • 40 Uč lekcijeTrajanje med 4 in 360 urami (vi se odločite)

Poglavje 1Poglej podrobnosti

Temelji košarkarske analitike

Uč lekcija 1 • Viri podatkov in metode zbiranja
Pregleduje zapise dogodkov igre, sledilne kamere in nosljive senzorje kot primarne vire podatkov. Študenti razumejo izvor podatkov in njegov vpliv na zanesljivost.
Uč lekcija 2 • Uvod v analitično razmišljanje v košarki
Oblikuje hipotezno usmerjeno raziskovanje in zavedanje o velikosti vzorca kot temeljni navadi analitika. Pripravi študente, da se izognejo pogostim napakam pri interpretaciji športnih podatkov.
Uč lekcija 3 • Osnovno statistično izrazoslovje
Opredeljuje preštevalne statistike, statistične kazalnike na enoto in mere učinkovitosti, ki se uporabljajo skozi celoten tečaj. Zagotavlja skupni jezik, potreben za vse nadaljnje analize.
Uč lekcija 4 • Pojmi posesti in poteka igre
Razloži posest kot temeljno enoto košarkarske analize. Povezuje štetje posesti z izračuni ofenzivnega in defenzivnega indeksa.
Uč lekcija 5 • Zgodovina in razvoj košarkarskih podatkov
Sledi razvoju analitike od okvirjev statistike do sodobnih sledilnih sistemov. Utemeljuje, zakaj so odločitve, podprte s podatki, preoblikovale upravljanje kadra in strategij.

Poglavje 2Poglej podrobnosti

Učinkovitost meta in kakovost meta

Uč lekcija 1 • Analiza lokacije meta in cone
Uporablja podatke o conah igrišča za prepoznavanje območij z visoko in nizko vrednostjo meta. Povezuje pogostost lokacij s filozofijo napada ekipe.
Uč lekcija 2 • Dejanski odstotek meta in učinkovit odstotek meta iz igre
Izpelje formuli za TS% in eFG% ter pojasni njuno prednost pred surovim FG%. Študenti uporabijo obe metriki za primerjavo igralcev z različnimi profili metov.
Uč lekcija 3 • Pričakovane točke in modeli kakovosti meta
Predstavi modele pričakovanih točk na met (xPPS), ki vključujejo razdaljo, kot in bližino branilca. Študenti razlikujejo med kakovostjo meta in spretnostjo metalca.
Uč lekcija 4 • Analiza metov pod pritiskom proti odprtim metom
Kvantificira, kako obrambni pritisk vpliva na učinkovitost meta z uporabo sledilnih podatkov. Omogoča vrednotenje kakovosti ustvarjanja meta onkraj surovih zadetkov.
Uč lekcija 5 • Tradicionalne metrike meta
Pregleda odstotek meta iz igre, stopnjo prostih metov in stopnjo meta za tri točke kot osnovne mere. Izpostavi njihove omejitve ob uporabi brez konteksta.

Poglavje 3Poglej podrobnosti

Metrike ofenzivnega sistema

Uč lekcija 1 • Mreže asistenc in gibanje žoge
Kartira povezave asistenc za razkrivanje središč ustvarjanja in vzorcev gibanja žoge. Povezuje gostoto mreže z ofenzivno učinkovitostjo.
Uč lekcija 2 • Vrednotenje ofenzivne tranzicije
Meri pogostost, hitrost in učinkovitost tranzicije glede na napad v postavljeni igri. Prepoznava kadrovske in slogovne dejavnike uspešnosti hitrih protinapadov.
Uč lekcija 3 • Metrike razmika in ravnotežja na igrišču
Uporablja sledilne koordinate za kvantificiranje razmika na igrišču in njegovega vpliva na učinkovitost prodorov. Prikazuje, kako kadrovske odločitve spremenijo ofenzivno geometrijo.
Uč lekcija 4 • Ofenzivni indeks in njegove sestavine
Opredeljuje ofenzivni indeks kot dosežene točke na 100 posesti in ga razstavi na dejavnike meta, izgubljenih žog, skoka v napadu in prostih metov. Gradi diagnostični okvir.
Uč lekcija 5 • Analitika na ravni akcij in "pick-and-roll"
Razčlenjuje izide kritja "pick-and-roll" z uporabo podatkov o tipu akcije. Študenti ločeno ocenjujejo učinkovitost vodje žoge in postavljavca blokade.

Poglavje 4Poglej podrobnosti

Defenzivna analitika in metrike

Uč lekcija 1 • Pomoč v obrambi in ekipne rotacije
Analizira pozicioniranje na strani pomoči in časovno usklajenost rotacij z uporabo prostorskih sledilnih podatkov. Razkriva, kako koordinacija ekipe krepi ali spodkopava individualno obrambno spretnost.
Uč lekcija 2 • Individualne defenzivne metrike
Pregleduje DRTG, defensivne win shares in sledilne podatke o medsebojnih dvobojih za vrednotenje igralcev. Obravnava težavnost izolacije individualnega obrambnega vpliva.
Uč lekcija 3 • Zunanja obramba in kritje na žogi
Vrednoti zunanje branilce z uporabo sledilnih podatkov o medsebojnih dvobojih in nasprotnikovih razlikah pri metu. Povezuje zmogljivost na žogi z zahtevami ekipne obrambne sheme.
Uč lekcija 4 • Defenzivni indeks in ekipna obramba
Opredeljuje defenzivni indeks kot prejete točke na 100 posesti in ga povezuje s štirimi defenzivnimi dejavniki. Vzpostavlja diagnostično izhodišče na ravni ekipe.
Uč lekcija 5 • Zaščita obroča in blokiranje metov
Kvantificira zaščito obroča z uporabo nasprotnikovega FG% pri obroču in stopnje blokad. Razlikuje med odvračalnimi učinki in dejanskim številom blokad.

Poglavje 5Poglej podrobnosti

Vrednotenje igralcev in metrike vrednosti

Uč lekcija 1 • Metrike "vse-v-enem" in sodobni okviri
Predstavi LEBRON, EPM in podobne sodobne metrike "vse-v-enem", ki združujejo sledilne podatke in podatke o dogodkih igre. Študenti ocenjujejo njihovo napovedno veljavnost.
Uč lekcija 2 • Profiliranje igralcev glede na vlogo
Razvršča igralce v funkcionalne vloge z uporabo statističnih profilov namesto tradicionalnih položajev. Omogoča bolj natančno analizo sestave kadra.
Uč lekcija 3 • Sestavljene metrike, osnovane na okvirju statistike
Izpelje kazalnik učinkovitosti igralca (PER), win shares in box plus-minus iz podatkov okvirja statistike. Izpostavi predpostavke in znane slepe pege vsake metrike.
Uč lekcija 4 • Kontekstualne prilagoditve pri vrednotenju igralcev
Uporabi prilagoditve za uporabo, tempo in kakovost soigralcev na surove metrike igralcev. Ustvarja pravičnejše primerjave med ekipami in obdobji.
Uč lekcija 5 • Metrike plus-minus in njihove različice
Razloži surovi plus-minus, prilagojeni plus-minus in regularizirani prilagojeni plus-minus. Študenti razumejo, kako vsaka različica nadzoruje kakovost soigralcev in nasprotnikov.

Poglavje 6Poglej podrobnosti

Analitika postav in rotacij

Uč lekcija 1 • Načela sestave postave
Prepozna komplementarnost veščin, razmik in obrambno vsestranskost kot stebre sestave postave. Povezuje analitične ugotovitve s praktičnimi kadrovskimi odločitvami.
Uč lekcija 2 • Neto indeks in zmogljivost postave
Opredeljuje neto indeks kot razliko med ofenzivnim in defenzivnim indeksom za neko postavo. Uveljavlja ga kot primarno valuto za vrednotenje postav.
Uč lekcija 3 • Zmogljivost v zaključkih in postave z visokim vložkom
Izolira podatke o zmogljivosti v času zaključka za prepoznavanje zanesljivih kombinacij postav z visokim vložkom. Obravnava izzive velikosti vzorca pri analizi končnice tekme.
Uč lekcija 4 • Metode optimizacije rotacij
Uporablja zgodovinske podatke o postavah in simulacijo za preizkušanje vzorcev rotacij pred uporabo na tekmi. Zmanjšuje odvisnost od odločitev o menjavah, ki temeljijo zgolj na intuiciji.
Uč lekcija 5 • Prilagoditve postav glede na specifičnega nasprotnika
Prilagodi izbiro postav za izkoriščanje specifičnih slabosti nasprotnika, prepoznanih s skavtinškimi podatki. Premošča analitiko in delovne tokove priprave na tekmo.

Poglavje 7Poglej podrobnosti

Strategija igre in analitika odločanja med tekmo

Uč lekcija 1 • Modeli verjetnosti zmage
Pojasnjuje, kako se razlika v rezultatu, čas in posest združijo za oceno verjetnosti zmage v realnem času. Zagotavlja temelj za vso analizo odločanja med tekmo.
Uč lekcija 2 • Analitika odmora in trenerske zahteve po pregledu
Vrednoti vpliv uporabe odmora in odločitev o trenerski zahtevi po pregledu na verjetnost zmage. Zagotavlja okvir za ohranjanje virov visoke vrednosti.
Uč lekcija 3 • Odločitveni okvir za met za dve proti metu za tri točke
Kvantificira razlike v pričakovani vrednosti med vrstami metov v različnih stanjih igre. Usmerja trenerje, kdaj dati prednost obsegu poskusov za tri točke.
Uč lekcija 4 • Pričakovana vrednost odločitev o osebnih napakah
Izračuna pričakovane točke iz strategij namernega osebnega napaka v scenarijih končnice. Primerja taktiko "hack-a-player" z alternativnimi obrambnimi pristopi.
Uč lekcija 5 • Strategija tempa in izbire meta
Modelira, kako manipulacija tempa in izraba ure za met vplivata na pričakovane izide točkovanja. Povezuje strateške izbire tempa z ranljivostmi nasprotnika v dvobojih.

Poglavje 8Poglej podrobnosti

Skavting, novačenje in analitika nabora

Uč lekcija 1 • Analitika testiranj in fizičnih preizkusov
Analizira meritve testiranj in podatke atletskih testov kot dopolnitev posnetkov tekme in statistik. Kvantificira, katere fizične lastnosti so povezane z zmogljivostjo na ravni lige NBA.
Uč lekcija 2 • Prosti igralci in vrednotenje pogodb
Ocenjuje tržno vrednost igralca z uporabo metrik zmogljivosti in konteksta omejitve plač. Prepoznava precenjene in podcenjene proste igralce glede na pričakovano storilnost.
Uč lekcija 3 • Gradnja modela za nabor
Gradi napovedne modele za nabor z uporabo starosti, atletskih sposobnosti, metrik spretnosti in zgodovinskih primerljivih igralcev. Prepoznava, kateri vložki najbolj zanesljivo napovedujejo profesionalni uspeh.
Uč lekcija 4 • Sestava kadra in analiza prileganja ekipi
Vrednoti, kako statistični profil kandidata dopolnjuje obstoječe potrebe kadra in zahteve sistema. Daje prednost vrednosti, prilagojeni prileganju, pred surovo lestvico talenta.
Uč lekcija 5 • Statistična pretvorba za univerzitetne in amaterske igralce
Pretvarja univerzitetne in mednarodne statistike v predvidene profesionalne ustreznice z uporabo prevajalnih faktorjev. Zmanjšuje pristranskost pri ocenjevanju zaradi razlik v ravni tekmovanja.

Certifikacija

Vaš veljaven certifikat o zaključku

Ta tečaj je namenjen vam:

Ambiciozni analitik: želi strukturirano pot v profesionalne košarkarske operacije.
Podatkovni strokovnjak: želi preusmeriti obstoječe tehnične veščine v športno industrijo.
Visokošolski košarkarski trener: potrebuje objektivne metrike za dopolnitev ocenjevanja posnetkov tekem.
Športni novinar: želi dodati statistično globino poročanju o igralcih in ekipah.
Zavzet navijač: hrepeni po globljem analitičnem pogledu onkraj tradicionalnih statistik.
Tekmovalec v fantazijski košarki: želi podatkovno podprte prednosti pred manj obveščenimi nasprotniki.

Kaj pravijo naši učenci

Vaše predavanja so popolna. Kupil sem enoletni paket in končno imam priložnost spremljati različne teme, ki me zanimajo, ne da bi moral menjati platformo... hvala za vse, kar počnete, že sem vas priporočil drugim ljudem...