Искусственный интеллект в спортивной аналитике
Программа для тех, кто хочет работать на стыке технологий и спорта. Научим строить системы анализа данных, которые реально используют клубы и федерации в Казахстане и за его пределами.
Что на самом деле значит работать с данными в спорте
Многие думают, что спортивная аналитика — это просто статистика матчей. На деле это сложная система, где нужно понимать и алгоритмы, и специфику конкретного вида спорта.
Видеоаналитика в реальном времени
Современные системы отслеживают до 25 параметров каждого игрока одновременно — от скорости бега до зон активности. Мы учим создавать модели компьютерного зрения, которые справляются с этой задачей даже на недорогом оборудовании.
Прогнозирование травм
Через анализ биомеханики и нагрузок можно заранее увидеть риски. Звучит как фантастика, но технология уже работает в топовых клубах Европы. У нас есть специальный модуль, где разбираем эти подходы.
Тактический анализ через нейросети
Можно ли научить алгоритм понимать, какая тактика сработает против конкретного соперника? Можно, если правильно подготовить данные и обучить модель на исторических матчах. Именно этим занимаются аналитики в профессиональных клубах.
Индивидуальные метрики спортсменов
Каждый игрок уникален, и общие метрики не всегда показательны. Мы учим создавать персонализированные системы оценки, которые учитывают стиль игры, позицию и физические особенности конкретного атлета.
Инструменты, с которыми вы будете работать — ничего лишнего
Python и библиотеки для ML
Основа всего — PyTorch для глубокого обучения, scikit-learn для классических моделей, pandas для работы с таблицами. Никаких экзотических фреймворков, только проверенные решения, которые используют в индустрии.
Системы компьютерного зрения
OpenCV и YOLO для распознавания объектов на видео. Мы не тратим время на теорию — сразу работаем с записями реальных матчей и учимся извлекать нужную информацию из видеопотока.
Визуализация и дашборды
Plotly и Dash для создания интерактивных отчётов, которые понятны тренерам и спортивным директорам. Данные бесполезны, если их нельзя донести до людей, принимающих решения.
Как построена программа и почему именно так
Это не типичный онлайн-курс, где смотришь видео и решаешь тесты. У нас практические задания с первой недели, работа с реальными данными и регулярные созвоны с преподавателями, которые работают в спортивной аналитике.
Что вы сможете делать после программы
Конкретные навыки, которые можно сразу применить — без воды про "понимание основ" и "базовые знания". Только то, за что реально платят работодатели.
Собирать и обрабатывать спортивные данные
Работа с API спортивных лиг, парсинг статистики, очистка данных и подготовка датасетов для моделей. Вы научитесь находить данные там, где их, кажется, нет.
Строить предсказательные модели
От простой линейной регрессии до сложных ансамблей и нейросетей. Главное — понимать, когда какой метод применять, и уметь объяснить результаты заказчику.
Разрабатывать системы видеоанализа
Трекинг объектов, распознавание действий игроков, автоматическая генерация отчётов. Это самые востребованные навыки на рынке спортивной аналитики прямо сейчас.
Создавать аналитические продукты
Не просто модели, а готовые решения с понятным интерфейсом. Дашборды, автоматические отчёты, интеграция с существующими системами клуба — всё, что нужно для внедрения.
Набор открыт до 15 февраля 2026
Мест немного, потому что мы работаем с каждым студентом индивидуально. Если вам интересна тема — лучше не тянуть с решением. Программа стартует в начале марта.
