University of Michigan
运动表现分析 专项课程
University of Michigan

运动表现分析 专项课程

利用真实体育数据进行预测性体育分析. 利用体育分析原理预测球员和团队的表现。

Stefan Szymanski
Youngho Park
Wenche Wang

位教师:Stefan Szymanski

18,351 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.5

(248 条评论)

中级 等级

推荐体验

4 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 了解如何构建预测模型来预测球队和球员的表现。

  • 了解运动员表现和比赛预测背后的科学原理。

  • 以实际方式应用 Python、统计或预测建模技能。

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 University of Michigan 获得职业证书

专业化 - 5门课程系列

您将学到什么

  • 使用 Python 分析体育运动中的团队表现。

  • 成为体育分析的生产者,而不是消费者。

您将获得的技能

类别:回归分析
类别:Python 程序设计
类别:相关性分析
类别:描述性统计
类别:数据清理
类别:统计方法
类别:数据分析
类别:概率与统计
类别:统计分析
类别:Matplotlib
类别:数据操作
类别:散点图
类别:统计假设检验
类别:数据可视化
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:Pandas(Python 软件包)
钱球及其他

钱球及其他

第 2 门课程28小时

您将学到什么

  • 使用 Python 对数据进行编程,以测试 Moneyball 故事背后的说法。

  • 利用统计数据对自己的球队和球员进行分析。

您将获得的技能

类别:数据分析
类别:统计分析
类别:统计
类别:Python 程序设计
类别:数据操作
类别:分析
类别:概率与统计
体育数据预测模型

体育数据预测模型

第 3 门课程33小时

您将学到什么

  • 了解如何使用 Python 生成职业体育比赛结果预测。

您将获得的技能

类别:回归分析
类别:预测建模
类别:预测
类别:数据处理
类别:风险模型
类别:市场数据
类别:Pandas(Python 软件包)
类别:道德标准与行为
类别:概率与统计
类别:概率
类别:Python 程序设计
类别:分析
类别:数据分析
可穿戴技术和运动分析

可穿戴技术和运动分析

第 4 门课程28小时

您将学到什么

  • 了解如何利用可穿戴设备帮助确定训练和表现的特征。

您将获得的技能

类别:运动科学
类别:预防伤害
类别:生理学
类别:数据分析
类别:数据驱动的决策制定
类别:运动训练
类别:分析
类别:运动医学
类别:数据收集
类别:Python 程序设计
类别:机器学习
类别:医疗设备和技术
类别:生命体征
类别:高级分析
类别:健康技术
体育分析中的机器学习入门

体育分析中的机器学习入门

第 5 门课程12小时

您将学到什么

  • 了解如何利用分类和回归技术对体育活动和赛事进行体育分析。

您将获得的技能

类别:监督学习
类别:机器学习
类别:Machine Learning 方法
类别:Scikit-learn (机器学习库)
类别:分类与回归树 (CART)
类别:Python 程序设计
类别:机器学习算法
类别:预测分析
类别:随机森林算法
类别:统计机器学习
类别:分析
类别:数据分析
类别:应用机器学习
类别:预测建模
类别:功能工程

获得职业证书

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位教师

Stefan Szymanski
University of Michigan
3 门课程29,365 名学生
Youngho Park
University of Michigan
1 门课程6,543 名学生

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自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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