B3207
スポーツのデータサイエンス
DATA SCIENCE FOR SPORTS 		特設科目
Special Seminars
2 単位
実施形態 完全オンライン
開催日程 秋学期 木曜日１時限
担当教員 永野 智久（ナガノ トモヒサ）
関連科目
開講場所 SFC
授業形態 講義、実習・演習、グループワーク
履修者制限

履修人数を制限する

受入学生数（予定）：約 80 人
選抜方法：課題提出による選抜

【課題内容】
以下の3つの課題について答えてください。

*字数については上限下限はありませんが、文字の量で合否を判断することはしません。ただし、説明が不足して伝わらないものは選考の対象とならない場合があります。

*参照したWEBサイトがあれば必ずURLを明記すること。

*この講義でデータサイエンス科目を履修しないと進級できないということを書いても選考には考慮されません。



【1】スポーツとデータ、スポーツアナリティクスについて、各自で定義し、最近のあなたが注目している話題(スポーツに限定しなくてもよい)について述べてください。



【2】スポーツを(a)伝える(見せる)、(b)する、(c)支えるのどの立場になって、データを活用し、これまで以上にスポーツの価値を高めることができそうですか? あなた自身のアイデアを書いてください。



【3】率直な履修動機を述べてください。(体育会に所属している方は、部名を明記すること。その他、競技に高いレベルで取り組んでいる場合も明記してください。)

◯エントリー〆切日時：2020年9月28日（月） 17:00
◯履修許可者発表日時：2020年9月30日（水） 17:00

◯テキスト入力

Only the selected students can take this course.

Number of students in the class (scheduled) : About 80
Pre-registration screening by submitted an assignment

【ASSIGNMENT】
以下の3つの課題について答えてください。

*字数については上限下限はありませんが、文字の量で合否を判断することはしません。ただし、説明が不足して伝わらないものは選考の対象とならない場合があります。

*参照したWEBサイトがあれば必ずURLを明記すること。

*この講義でデータサイエンス科目を履修しないと進級できないということを書いても選考には考慮されません。



【1】スポーツとデータ、スポーツアナリティクスについて、各自で定義し、最近のあなたが注目している話題(スポーツに限定しなくてもよい)について述べてください。



【2】スポーツを(a)伝える(見せる)、(b)する、(c)支えるのどの立場になって、データを活用し、これまで以上にスポーツの価値を高めることができそうですか? あなた自身のアイデアを書いてください。



【3】率直な履修動機を述べてください。(体育会に所属している方は、部名を明記すること。その他、競技に高いレベルで取り組んでいる場合も明記してください。)

* Schedule: TBD
履修条件

 

 

「データサイエンス基礎」の単位を修得していること。またはデータサイエンス科目認定試験に合格していること。

In order to register the Subjects of Data Science, students need to earn credits for "Basics of Data Science" or pass the "Data Science Qualification Examination"
使用言語 日本語
連絡先 tomoh@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ
同一科目

 

 
学生が利用する予定機材/ソフト等

 

 
設置学部・研究科 総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名

 
大学院プロジェクトサブメンバー

 

 
ゲストスピーカーの人数 2
履修選抜・課題タイプ=テキスト登録可 true
履修選抜・選抜課題タイプ=ファイル登録可 false
GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/07/21 22:35:11

科目概要

東京五輪を目前に、国内でも多くのテクノロジーがスポーツで活用され、スポーツアナリティクスが注目を集めている。2018サッカーW杯ロシア大会でも、リアルタイムでのデータ活用が解禁されたことから、スポーツアナリティクスがますます注目を集めている。野球・サッカー・ラグビー・アメフトなどのメジャースポーツだけでなく、個人競技やマイナー競技、アマチュアスポーツなど、スポーツの様々な場面でデータ分析とその可視化が行われており、ビジネスにもなっている。
この授業では、スポーツをする・支える・伝えるという観点から、スポーツアナリティクスを体系的に学ぶ。

In this lesson, we learn "sports analytics" from a multifaceted perspective.

授業シラバス

主題と目標／授業の手法など

2020東京五輪を前に、国内でも多くのテクノロジーがスポーツで活用され、スポーツアナリティクスが注目されている。2018サッカーW杯ロシア大会でも、リアルタイムでのデータ活用が解禁されたことから、スポーツアナリティクスがますます注目を集めている。
この授業では、スポーツをする・支える・伝えるという観点から、スポーツアナリティクスを体系的に学ぶ。野球・サッカー・ラグビー・アメフト・テニスなどのメジャースポーツだけでなく、個人競技やマイナー競技、アマチュアスポーツなど、スポーツの様々な場面でデータ分析と可視化が行われており、ビジネス分野からの関心も寄せられている。
本講義は、講義・グループワーク・ゲストスピーカー・学生による発表からなる。
スポーツを「する・支える・伝える」という観点から、実践的なスポーツアナリティクスを体系的に学ぶことを目標とする。

Purpose of this lecture is to learn and to exercise sports data analytics.

教材・参考文献

進行状況に応じて随時指定します

提出課題・試験・成績評価の方法など

出席、中間レポート、最終レポート。発表会での評価。

Attendance, mid-term report, final report and final presentation

履修上の注意

 

 

授業計画

第1回 イントロダクション
[Introduction]

スポーツアナリティクスの最新動向

第2回 スポーツアナリティクス概論
[Outline of sports data analytics]

「する」「みる」「支える」の各方面に対する具体的なアナリティクスの紹介、考え方の整理などを紹介する。次回に向けたチームビルディングを行う。

第3回 野球のデータ収集・分析体験　〜秋の慶早戦で勝利するためには？〜
[Data collection and analysis of baseball]

「するスポーツ」に対するアナリティクス体験。主に野球部の強化に有効な知識を得るために、野球のデータ入力、分析を行う予定。

第4回 サッカーのデータ収集・分析体験　〜日本代表戦のレビューコラムを書こう〜
[Data collection and analysis of soccer ]

「みるスポーツ」に対するアナリティクス体験。メディアで活用できるデータの解析＆表現を考える。日本代表(またはJリーグ)のサッカーの試合を対象にする予定。データの入力は一部にして、実際の記事執筆にはDSデータを活用。残り時間で分析実習に向けた分析企画書を記入する。

第5回 スポーツアナリティクスのテクニックⅠ　〜データ収集・分析〜
[Techniques of sports data analytics (1)]

実際のデータ収集の考え方や分析のテクニックを紹介。後半は学生の分析企画書を紹介しながら、実習のチームビルディングまでを行い、チームが作られたところから実習開始。

第6回 グループワーク　〜データ収集・分析の計画を立てる〜
[Group work]

誰のどのような問題を解決するために、どのようなデータを収集し、分析、表現をするのかを設計する。設計ができたところから各自調査し、データ収集＆分析を行う。

第7回 グループごとの中間発表
[Mid-term presentatin]

現時点で考えていることを中間的に発表。

第8回 スポーツアナリティクスのテクニックⅡ　〜情報伝達の事例〜
[Techniques of sports data analytics (2)]

「する」「みる」「支える」の各意思決定者に対してどのようなアウトプットを行っていたか、どのような点に注意してプレゼン資料を作っていたかなどを紹介する。後半はグループ作業の続き。

第9回 【ゲスト講演】座談会Ⅰ　
[Guest lecture and discussion]

現場アナリストの本音 (or 最終発表に向けたグループワーク)

第10回 スポーツアナリティクス発表会(1)
[Final presentation (1)]

最終発表会 (進捗によっては発表準備orゲスト講演に充てるかもしれません)

第11回 スポーツアナリティクス発表会(2)
[Final presentation (2)]

最終発表会

第12回 スポーツアナリティクス発表会(3)
[Final presentation (3)]

最終発表会

第13回
[Group work]

グループワーク

第14回
[Group work]

グループワーク

第15回
[Group work]

グループワーク

15回目に相当するその他の授業計画

最終発表会の最優秀者を中心に、スポーツアナリティクスカンファレンス(講義内で紹介)での発表をお願いするかもしれません。また履修者は同カンファレンスに一部参加することもオススメします。

Several finalist of final presentation may be assigned to have a presentation at Sports Analytics Conference 2017 at Tokyo