Ce cours fait partie de la Spécialisation Sports Performance Analytics

4.8
étoiles
19 évaluations

Peter F. Bodary

1 992 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Sports Performance AnalyticsUniversité du Michigan

À propos de ce cours

5 914 consultations récentes

Sports analytics now include massive datasets from athletes and teams that quantify both training and competition efforts.  Wearable technology devices are being worn by athletes everyday and provide considerable opportunities for an in-depth look at the stress and recovery of athletes across entire seasons.  The capturing of these large datasets has led to new hypotheses and strategies regarding injury prevention as well as detailed feedback for athletes to try and optimize training and recovery.
This course is an introduction to wearable technology devices and their use in training and competition as part of the larger field of sport sciences.  It includes an introduction to the physiological principles that are relevant to exercise training and sport performance and how wearable devices can be used to help characterize both training and performance.  It includes access to some large sport team datasets and uses programming in python to explore concepts related to training, recovery and performance.

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Cours 4 sur 5 dans le

Spécialisation Sports Performance Analytics

Niveau intermédiaire

Learners should have some familiarity with Python before starting this course. We recommend Python for Everybody Specialization.

Approx. 28 heures pour terminer

Anglais

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Spécialisation Sports Performance Analytics

Niveau intermédiaire

Learners should have some familiarity with Python before starting this course. We recommend Python for Everybody Specialization.

Approx. 28 heures pour terminer

Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,2/5 (5 évaluations)

Peter F. Bodary

Clinical Assistant Professor of Applied Exercise Science and Movement Science

School of Kinesiology

1 992 étudiants

1 cours

Offert par

Université du Michigan

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

5 heures pour terminer

Introduction to Wearable Technology

5 heures pour terminer

4 vidéos (Total 16 min), 7 lectures, 3 quiz

4 vidéos

Welcome to the Course!3 min

Introduction to Wearable Technology4 min

Wearable Technology Sensors4 min

The Wearables of Athletics5 min

7 lectures

Wearable Technologies Course Syllabus10 min

Help Us Learn More About You10 min

Introduction to the Gamut Workbook10 min

More About Sensors15 min

Jumping Into the G-Vert15 min

Week 1 - Assignment Instructions10 min

Week 1 - Sample Notebook10 min

2 exercices pour s'entraîner

Do You Know Your Wearables?30 min

Analyzing an Entire Season of Jumping in Volleyball30 min

Semaine

Semaine 2

7 heures pour terminer

External Loads of Wearable Technology

In this module, we will focus on what we have introduced as “external” measures. We will point out some of the (inaccurate) assumptions that are made regarding external measures of “load” and “effort”. In addition, we will outline how the continuous use of wearable devices has led to new opportunities for quantifying effort as well as (in theory) reducing injury and improving performance. We will finish by describing the “acute to chronic workload” and the reasons it has gained a lot of attention in the past several years.

7 heures pour terminer

3 vidéos (Total 20 min), 3 lectures, 5 quiz

3 vidéos

External Loads of Wearable Technology6 min

Training and Performance Measures6 min

Predicting and Preventing Injury7 min

3 lectures

Machine Learning with Boxing: Identifying Striking Patterns30 min

Week 2 - Assignment Instructions10 min

Week 2 - Sample Notebook10 min

3 exercices pour s'entraîner

Do You Know Your External Wearables?30 min

Machine Learning and ACWR30 min

Applying ACWR to a Soccer Team Dataset (Part 2)30 min

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

Internal Measures of Wearable Technology

In this module, we will dive more into the physiology of training and recovery, focusing on what we have introduced as “internal” measures. We will further explore the use of internal sensors to provide a glimpse of how the individual athlete is responding to the stress induced by training and/or competition. We will also highlight the pros and cons of using internal measures to evaluate individual and team training and recovery.

5 heures pour terminer

5 vidéos (Total 37 min), 2 lectures, 3 quiz

5 vidéos

Internal Measures of Wearable Technology6 min

Is HR a Passé Measure of Stress? What Can Other Measures Add?14 min

What Is So Magical About Heart Rate Variability?8 min

Evaluating Multiple Internal Measures -- Which Is Best?2 min

Difference Between Chest-Strap and Wrist-Strap HR Data4 min

2 lectures

Week 3 - Assignment Instructions10 min

Week 3 - Sample Notebook10 min

2 exercices pour s'entraîner

Internal Measures and the Information They Provide 30 min

Evaluating Game Intensity (Part 2)30 min

Semaine

Semaine 4

6 heures pour terminer

Combination of Internal and External Wearable Technology

In this module, we combine external and internal measures to provide a much more nuanced look at training and recovery. The external measures can provide a highly quantified evaluation of the movements and motions that have taken place, while the internal measures provide feedback about how the athlete is tolerating the training. Combining them can be instrumental for evaluating performance improvements and preventing or reducing overuse injuries.

6 heures pour terminer

3 vidéos (Total 22 min), 5 lectures, 3 quiz

3 vidéos

Benefits of Combining Internal and External Meaures6 min

Evaluating External Load Relative to the Internal Load9 min

Evaluating Internal and External Measures Together to Determine Metrics5 min

5 lectures

Estimation of Fitness (Firstbeat Method)30 min

Garmin Metrics10 min

Stryd10 min

Week 4 - Assignment Instructions10 min

Week 4 - Sample Notebook10 min

2 exercices pour s'entraîner

Internal and External Metrics30 min

Calculate a "Training Intensity Variable" Using External Load and HR Data for a Field Hockey Team (Part 2)30 min

Avis

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3 stars
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Meilleurs avis pour WEARABLE TECHNOLOGIES AND SPORTS ANALYTICS

par SM24 nov. 2021

Love this course, love the content, love the assignments and Peter is great at explaining the terms and concepts

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À propos du Spécialisation Sports Performance Analytics

Sports analytics has emerged as a field of research with increasing popularity propelled, in part, by the real-world success illustrated by the best-selling book and motion picture, Moneyball. Analysis of team and player performance data has continued to revolutionize the sports industry on the field, court, and ice as well as in living rooms among fantasy sports players and online sports gambling.

Drawing from real data sets in Major League Baseball (MLB), the National Basketball Association (NBA), the National Hockey League (NHL), the English Premier League (EPL-soccer), and the Indian Premier League (IPL-cricket), you’ll learn how to construct predictive models to anticipate team and player performance. You’ll also replicate the success of Moneyball using real statistical models, use the Linear Probability Model (LPM) to anticipate categorical outcomes variables in sports contests, explore how teams collect and organize an athlete’s performance data with wearable technologies, and how to apply machine learning in a sports analytics context. This introduction to the field of sports analytics is designed for sports managers, coaches, physical therapists, as well as sports fans who want to understand the science behind athlete performance and game prediction. New Python programmers and data analysts who are looking for a fun and practical way to apply their Python, statistics, or predictive modeling skills will enjoy exploring courses in this series.

Foire Aux Questions

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Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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