Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/foundations-sports-analytics
최근 몇 년간 스포츠 분석의 중요성이 증가하면서, 데이터 분석 기술을 배우고 활용하려는 많은 분들이 있습니다. 저는 Coursera에서 제공하는 ‘스포츠 분석의 기초: 데이터, 표현 및 모델’ 과정을 수강해보았고, 이 과정이 왜 추천하는 가치가 있는지에 대해 이야기해볼까 합니다.
강의 개요
이 과정은 파이썬을 사용하여 스포츠 팀 성과를 분석하는 방법을 소개합니다. 수강생들은 다양한 기법을 배우고, 이러한 분석 기법을 통해 스포츠 데이터에서 이야기 구조를 추출하는 방법을 알게 될 것입니다. 이 과정의 주요 초점은 회귀 분석을 통해 팀 및 선수의 성과 데이터를 분석하는 것입니다. NFL, NBA, NHL의 예를 활용합니다.
강의 내용
강의는 여러 주제로 나뉘어 있습니다. 첫 번째 주는 스포츠 분석의 기본을 다루며, 팀 스포츠에서 승리를 모델링하는 피타고리안 기대치를 계산하는 간단한 예를 소개합니다. MLB, NBA, NHL, EPL, IPL 다섯 개 리그의 예제를 통해 배우게 됩니다.
두 번째 주는 데이터 소스를 다루며, 기본적인 파이썬 코드와 데이터 정제 및 준비 방법을 배웁니다. 세 번째 주는 스포츠 데이터 시각화를 위한 예제를 통해 데이터의 공간 분포와 선수의 기여도를 시각화하는 방법을 배웁니다.
특히, 회귀 분석의 기초를 다루는 네 번째 모듈은 NHL 및 IPL 데이터를 사용하여 팀 승률에 영향을 미치는 성과 요인을 식별합니다. 이후의 과정에서는 NBA, NHL, EPL, IPL에서 급여 지출과 성과 간의 관계를 분석합니다.
강의 중 가장 흥미로운 부분 중 하나는 농구에서의 ‘핫 핸드’ 개념을 다루는 마지막 주입니다. 이 주에서는 NBA 샷 로그 데이터를 사용하여 핫 핸드 현상을 분석하고, 조건부 확률과 자기상관 계수를 계산하는 방법을 배우게 됩니다.
결론
이 과정은 스포츠 분석에 관심이 있는 누구에게나 추천합니다. 데이터 과학의 기초부터 시작해 스포츠에 적용할 수 있는 다양한 기법을 배울 수 있기 때문에, 처음 시작하는 분에게도 심화 학습을 원하는 분에게도 적합합니다. 각 주마다 실습이 포함되어 있어 자신이 배운 이론을 실제로 적용해볼 기회도 많습니다. 따라서, 스포츠에 대한 사랑과 데이터 분석에 관심이 있는 분이라면 이 과정을 수강해 보시길 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/foundations-sports-analytics