开始日期: 2024-07-06

　　课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

　　适合人群

　　适合年级 (Grade): 高中生/大学生

　　适合专业 (Major): 体育管理、管理学、数据科学等专业或希望修读相关专业的学生;具备良好统计、代数知识基础的学生优先

　　建议预修专业基础课程：《学术方法论与学术沟通礼仪》、《机器学习的数学基础：线性代数》、《Python编程与数据处理》

　　导师介绍

　　Lorena

　　南加州大学 (USC)教授

　　导师现任南加州大学商学院教授，所教授课程为数据科学，商业分析，数据决策分析等，其研究领域涵盖体育赛事运作和管理、运动表现分析、体育领域的性别和种族平等、体育场馆和设施的规划和设计、以及职业体育市场营销和商业策略等方面。

　　在加入南加州大学之前，Lorena Martin教授是多家职业体育团队的高管，包括NBA洛杉矶湖人队的运动表现分析总监、MLB美国职业棒球大联盟某球队高效表现总监，负责开发定制训练/康复方案及训练管理，帮助球队提升运动表现。

　　教授曾获得美国体育管理协会(NASM)颁发的“杰出校友”称号，以表彰她在职业体育领域的卓越成就和贡献。教授著作有《运动损伤预防与康复》，《提高运动坚持力》以及《运动表现测量与分析》等，并多受邀在国际会议上就体育科学/管理、运动分析等主题发表演讲。

　　Professor Lorena teaches courses that range from introductory statistics to statistical computing and data visualization in USC Marshall School of Business. Prior to USC, she was the Director of Sports Performance Analytics for the LA Lakers and Director of High Performance for an MLB team. She is a contributing author of Sports Injury Prevention and Rehabilitation 2nd edition, Improving Exercise Adherence, and sole-authored, Sports Performance Measurement and Analytics. As an academic, she received funding from the NHLBI, NCI, and NIMHD for researching how health behaviors and analytics can help reduce health disparities.

　　任职学校

　　南加州大学(University of Southern California，USC)创立于1880年，坐落于美国加州洛杉矶市中心，是全球领先私立研究型大学，美国最具多元化学府之一，广受全球博才智杰推崇。南加州大学是美国大学协会(AAU;研究型大学联盟，会员门槛极高，被许多机构视为衡量大学学术研究和品质的基准)的成员，在2020年U.S.News全美大学综合排名中位列第22。南加州大学商学院作为美国西海岸最为知名的商学院之一，在商业、会计、管理等领域有着良好的教学经验。根据2016-2020年UTD全球商学院科研排名百强榜，南加州大学马歇尔商学院位列全球第6名。

　　项目背景

　　从板球到冰球、棒球到篮球，体育项目的数字化转型正如火如荼地进行。球会、球队、联盟、广播公司、场地运营商和运动员逐渐看到分析技术的价值，并正致力实现。计算机视觉、机器学习、先进无线连接和可穿戴传感器等技术正改变运动员训练、比赛和经营事业生涯的方式。但是，这种数据爆炸的情况正带来不同的新问题，包括如何最好地使用数据，以及如何以合乎道德规范的方式使用。本项目则从数据科学的角度出发，探索数据科学如何应用于体育领域。

　　The digital transformation of sports is rapidly unfolding, spanning from cricket to ice hockey, baseball to basketball. Clubs, teams, leagues, broadcasters, venue operators, and athletes are increasingly recognizing the value of analytical technologies and are committed to its realization. Technologies such as computer vision, machine learning, advanced wireless connectivity, and wearable sensors are reshaping the ways in which athletes approach training, competition, and their professional careers. However, this surge in data presents new challenges, including how to best harness the information and how to ethically utilize it. This project, approaching from the perspective of data science, delves into how data science is applied in the field of sports.

　　项目介绍

　　本项目从体育管理与数据科学的角度出发，首先讲解数据科学这一方式如何和体育产业相结合，其次会向同学们介绍目前用于体育数据分析的软件或编程语言(以Python为例)，同时也会讲解Python编程语言的基础入门，最后学生将通过实际案例数据分析，深刻体会数据科学如何帮助体育团队取得更高胜率。

　　This program approaching from the perspectives of sports management and data science, begins by elucidating how the methodology of data science intertwines with the sports industry. Subsequently, it introduces students to the current software or programming languages utilized for sports data analysis, with Python as the exemplar. Additionally, fundamental entry into the Python programming language will be covered. Ultimately, students will gain a profound understanding of how data science can significantly contribute to enhancing the success rate of sports teams through practical case studies in data analysis.

　　项目大纲

　　数据科学与体育管理Introduction to Sports Data Science and Management Important

　　运动数据分析工具及技巧 Concepts and Tools for Sports Data Analysis

　　基于Python的数据分析Introduction to Python for Sports Data Analysis

　　如何评估运动表现How to Evaluate Sports Performace

　　体育数据科学的未来前景 Future of Sports Data Science and Management

　　项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

　　论文辅导 Project Deliverables Tutoring

　　项目收获

　　7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时

　　项目报告

　　优秀学员获主导师Reference Letter

　　EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)

　　结业证书

　　成绩单

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