안녕하세요! 이지업입니다.

 

급격한 성장세를 보이고 있는 빅데이터 분야!

다양한 곳에서 활용되는 것을 쉽게 볼 수 있는데요~

오늘 이지채널 에서는 스포츠 분야에서 활용되고 있는

빅데이터에 대한 다양한 내용을 다루어 보고자 합니다~!!

 

'스포츠. 다양한 컨텐츠로 거듭나다.'

 

초창기 스포츠 분야에서 빅데이터를 활용하는 범위라면

크게 선수들의 기량과 경기력 향상이 주를 이루었는데요~

지금에 비하면 1차원적인 구성이었지만,

경기의 핵심이 되는 선수들의 분석을 통해

승부를 끌어가는 전술적 이해도 상승, 효과적 관리로

연결시켜 파악할 수 있었죠!

간단하게 마라톤으로 비유해볼까요?

아득히 머-언 옛날.

그러니까, 오직 인간의 힘과 의지만을 가지고서

42.195km를 쉴새없이 달려갔던 역사의 시간을 지나,

어떤 템포와 호흡을 가져가면서

코스를 어떤 식으로 공략할 것인지를

분석하게 된 것이 초창기였다고 볼 수 있어요~

하지만, 현재의 활용범위는 정말 무궁무진 합니다!

경기중인 선수가 활동하고 있는 기후와 환경, 지면의 분석.

보폭별 체력 소모량, 컨티션 분석을 통한 부상 위험 대비.

앞 선수와의 간격과 페이스를 통한 순위 예측 등

보다 세부적이고 정밀하게 활용 가능한 수준이에요!~

 

전달을 위한 사투의 역사에서 출발하여 선의에 경쟁으로 발전했다면,

본격적인 데이터로 예측 가능한 모든 수를 고려하는 것이 요즘의 추세에요!
 

 

이러한 점들은 이미 다양한 종목에서 두각을 나태내기 시작했는데요~

축구의 경우, 정밀 분석을 통한 하위 전력팀이나 국가들의 전반적인 실력 평준화 라던지,

선수의 활동 범위, 패스 및 히트맵(활동량) 측정과 분석을 통한

효율적 전술 운용 및 범위 확대. 기대득점 분석.

패스의 횟수와 슈팅의 각도. 경합 상활별 대응관리 등

이제는 많이 뛰고 많이 차는 것으로 끝나는 것이 아닌,

보다 효율적인 움직임과 활동성을 관리하는 주요한 도구가 되었어요!

 

 

이지업클래스에서 제공 중인 스포츠 분야빅데이터 분석 이야기 -야구편-

오늘의 내용을 더욱 쉽게 이해하실 수 있는 재미있는 강의에요!

 

 

 

'데이터 분석! 뜨거운 감자로 떠오르다!!'

 

정밀한 분석과 대응이 가능해진 것은,

기술의 발전과 함께 보편화 된 스마트 디바이스의 활용도 한몫했다고 하네요.

여기에 SNS를 통한 대중들의 다양한 정보 검색 및 반영으로 인해

이제는 단순 경기의 승/패를 말하는 것을 떠나 하나의 컨텐츠로써

급부상하고 있는 것이 바로 스포츠 분야의 빅데이터 활용이에요!

경기 뿐만이 아닌 일반 실생활에서도 스포츠 분야의 빅데이터 활용은

여러 방면에서 쉽게 접할 수 있는데요~

운동을 좋아하시는 분들이 자주 애용하시는 다양한 운동 앱 (사이클, 러닝 등)을 통해

나의 운동 지수를 분석하고 평균 운동시간 측정. 칼로리 소모량.

누적 경사면. 최고 시속과 평균시속. 코스 데이터 및 레코드 기록을 통한 순위 정보를

제공해줌으로써 운동하면서 기록해놓은 자료들이 다양한 범위에서

통계와 분석으로 이어지고 있어요!~

 

 

(열심히 하면 뿌듯하지만, 일단... 하기 싫은게 문제겠죠....ㅜ)

 

 

이처럼 다방면에서 주목받고 있는 빅데이터가

스포츠 직무분야에서 인력을 충원하는 상황인데요~

한국데이터산업진흥원에서 공개한

2020년도 데이터 산업 현황조사 자료에 따르면,

2019년도 데이터 직무 인력 대비

14.5%의 증가 추세를 보이고 있어요!!

여기에 데이터직무 인력과 시범조사로 실시한

일반산업을 포함하는 전산업의 경우,

마찬가지로 2019년도 대비 14.8%의 증가세를 보이고 있습니다~

 

 

'명확한 기준과 목표를 가지고 준비하자!!'

 

 

이처럼 스포츠 분야의 빅데이터는 흥미로운 소재인 것이 분명하지만

아이러니하게도 일반적인 접근이 어렵다는 시선 또한 공존해요ㅜ

대체 어디서부터 준비해야 하고, 공부해야 되는지가 참으로

막막하고 범위 또한 너무도 방대하다는게 큰 이슈겠죠??

그래서!~ 간략하게 정리해보고자 해요!

앞서 소개해드린 스포츠 분야를 기준으로 정리해보면,

크게 데이터 사이언티스트 분야와 데이터 분석가로 나눌 수 있어요.

(물론 데이터 엔지니어 분야도 포함되지만 여기서는 생략할께요!~)

먼저, 통계와 머신러닝등의 이론을 전문성으로 하는 분석 모델 개발이란

역활을 맞는 데이터 사이언티스트 분야는,

대표적으로 파이썬이나 R과 같은 프로그래밍 언어가 필수에요!

여기에 전공분야로 준비해본다면 수학,물리,경제 분야를 꼽아볼 수 있고

거기에 컴퓨터 과학 분야도 도움되는 전공입니다~

문제 정의와 데이터 탐색을 통한 보고서 및 시각화 활용.

분석 결과를 토대로 해결책을 제시하는 데이터 분석가 분야는,

전반적으로 통계와 관련된 기술이 필요해요!

대표적으로 R이 있고, SASS,SPSS,STATA등이 있어요~

전공분야로 세워볼 것은 경영과 경제분야 등이

도움되실만한 전공입니다~!

 

 

(천리길도 한걸음부터! 결국 목표와 비전부터 세우는게 중요해요!!~)

 

 

어떠한 분야로 기술을 배워가고 공부해가느냐를 따지는 것도 중요하지만,

그보다 우선시 생각해볼 것은, '목표'가 분명해야 된다는 것이겠죠?

구체적인 목표와 비전을 기반하여, 차분한 준비와 단계별 학습이 중요하다 생각됩니다~

데이터를 통해 다양한 원인과 해결책을 제시할 수 있는 매력적인 빅데이터 분야!

막연한 생각으로 고민하고 계신다면??

단계별로 성장을 돕는 강의를 통해

폭넓은 빅데이터의 세계로 입문해 보시는 것은 어떨가요?~

 

 

이지업에서 언제든 도와드리겠습니다!!

 

 

 

쉽게 배우고 알차게 쓰자!

모두를 위한 IT클래스!!

 

 

 

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