Sports analytics

Enseignants

Benoit Nicolas; Hardwick Robert (coordinateur(trice));

Langue
d'enseignement

Français

Préalables

Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Thèmes abordés

• Analyse des disciplines sportives
• Planification et suivi de la charge d’entraînement : différents modèles
• Analyse des performances spécifiques pour en déduire des conclusions en terme d’entraînement ou de planification de la performance
• Identification des hauts potentiels sportifs : définition du potentiel sportif, âge chronologique, âge biologique, âge relatif, biochronologique, âge biologique, âge relatif, bio--banding.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

Repérer les indicateurs de performance d’une discipline envisagée (1.1,1.5) Choisir les outils de suivi les plus pertinents et les appliquer en fonction de la discipline envisagée (1.1,1.5, 1.10) Analyser les performances des athlètes et des équipes (1.5, 1.10, 2.1, 4.1, 7.2) Établir un plan d’entraînement en fonction de lacunes identifiées tout en choisissant les modèles les plus adaptés et évaluer ce plan (1.5,2.4,2.5,4.1, 4.4,7.2) Élaborer/mettre en oeuvre/Se positionner par rapport à l’établissement d’une politique d’identification de hauts potentiels sportifs (2.5,4.1,4.4,7.2)

Contenu

Ce cours prolonge les apprentissages développés dans le cours LEPHY2152 "Data Science" et suppose la maîtrise des compétences qui y sont associées.
Le cours vise à développer les compétences nécessaires à la mise en œuvre d'une démarche complète de Sports Analytics dans le domaine de l'activité physique et du sport. Les étudiants apprendront à exploiter des données sportives afin de produire des informations utiles à la compréhension des performances et au soutien de la prise de décision. Le cours couvre les principales étapes du cycle analytique, incluant la définition d'une problématique, la collecte et la préparation des données, l'analyse statistique, la visualisation des résultats ainsi que leur diffusion auprès des utilisateurs concernés. 
Les étudiants approfondiront leur maîtrise de R et RStudio pour la gestion et l'analyse de données sportives, la création d'indicateurs de performance, le reporting automatisé et le développement d'outils interactifs. À travers la réalisation d'un projet appliqué, ils mobiliseront ces compétences dans un contexte réel afin de concevoir une solution analytique répondant aux besoins d'un acteur du terrain sportif.

Méthodes d'enseignement

Cours magistraux - travaux pratiques

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Autres infos

Le projet est réalisé par groupes de 2 à 3 étudiants. Le travail consiste à transformer un jeu de données sportives en informations utiles pour la prise de décision dans un contexte d’entraînement, de performance ou de suivi des sportifs. 
Les étudiants peuvent choisir le domaine sportif, le jeu de données ainsi que le format de restitution (rapport analytique sous Quarto/RMarkdown, dashboard interactif ou application Shiny). 
Ce cours est strictement réservé aux étudiants FSM, son accès n'est pas possible aux autres étudiants UCLouvain.

Faculté ou entité
en charge

> FSM