Máster en Big Data Deportivo
El Máster en Big Data y Análisis de Datos en el Deporte de la Escuela Universitaria Real Madrid Universidad Europea es una formación intensiva de 9 meses diseñada para quienes buscan liderar la transformación digital de la industria deportiva. A través de un enfoque integral y aplicado, te formarás en cada etapa del ciclo del dato: desde su recogida e interpretación hasta su visualización, modelado y comunicación estratégica.
¿Qué aprenderás durante el programa?
- Programación con R y Python, enfocada al tratamiento y modelado de datos deportivos.
- Machine learning para predecir patrones de comportamiento y rendimiento en deportistas y equipos.
- Computer vision, aplicado al análisis automático de imágenes y vídeo en contextos deportivos.
- Inteligencia táctica para interpretar el juego y optimizar estrategias competitivas a partir de datos.
- Scouting basado en datos, aprendiendo a identificar talento y evaluar el potencial de jugadores mediante métricas objetivas, algoritmos de rendimiento y modelos predictivos.
- Análisis de ticketing y fan engagement para comprender el comportamiento del aficionado, optimizar precios, aforo y estrategias de fidelización.
Vive la experiencia Real Madrid. Realizarás tus prácticas en el Real Madrid C.F., uno de los clubes más innovadores del mundo en el uso del dato. Además, durante el programa tendrás la oportunidad de elegir un viaje internacional, donde podrás conocer de primera mano cómo trabajan el dato y la toma de decisiones otros países.
Ver la versión del máster en inglés: Máster in Sports Analytics
Título propio emitido por Universidad Europea de Madrid
Clases en Español | Villaviciosa de Odón | Inicio: 20 oct. 2025 | Facultad de Medicina, Salud y Deportes | Escuela Universitaria Real Madrid Universidad Europea |
Un máster que lidera rankings para que tú lideres el deporte
Ranking de Shanghái
Nuestra Facultad está posicionada entre las 25 mejores del mundo, de acuerdo con el prestigioso Academic Ranking of World Universities elaborado por Ranking de Shanghái 2024.
Premio Nacional del Deporte
La Escuela Universitaria Real Madrid Universidad Europea fue galardonada con el Premio Nacional del Deporte "Copa Stadium" 2018 por su contribución a la educación, investigación y profesionalización del deporte a nivel nacional e internacional.
Descubre cómo será tu experiencia estudiando el Máster en Big Data Deportivo
Plan de estudios
Un programa único con un plan de estudios desarrollado por profesionales de los principales clubes a nivel español y europeo.
Estructura del plan de estudios
Módulo 1 - Introducción al ecosistema deportivo (3 ECTS)
- Visión integral de las estructuras organizativas en clubes deportivos profesionales.
- Roles, departamentos y procesos clave en la gestión moderna del deporte.
- La transversalidad de los datos: cómo impactan en la toma de decisiones a todos los niveles (deportivo, médico, económico, comunicacional).
- Introducción a la cultura data-driven y su adopción en organizaciones deportivas.
- Casos reales de estructuras organizadas en torno al dato en diferentes deportes.
Módulo 2 - Fundamentos de la sports analytics (6 ECTS)
- Evolución histórica de la analítica deportiva: del análisis observacional al machine learning.
- Principios básicos de estadística y su aplicación al deporte.
- Tipologías de datos deportivos (tracking, eventing, biométricos, GPS, etc.).
- Introducción a los procesos ETL y al ciclo de vida del dato en el contexto deportivo.
- Ejemplos de toma de decisiones basada en datos en distintos departamentos del club.
Módulo 3 - Gestión y arquitectura de bases de datos deportivas (6 ECTS)
- Fundamentos del diseño y administración de bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL).
- Diseño de estructuras para almacenar y consultar datos deportivos de forma eficiente.
- Introducción al lenguaje SQL aplicado a bases de datos deportivas.
- Integración de datos de distintas fuentes y proveedores (tracking, scouting, plataformas externas).
- Protocolos de seguridad y privacidad en la gestión de datos de deportistas.
Módulo 4 - Programación aplicada a la analítica deportiva: R, Python y herramientas avanzadas de visualización (12 ECTS)
- Introducción práctica a R y Python para el análisis y modelado de datos deportivos.
- Limpieza, transformación y análisis de datos con tidyverse y pandas.
- Implementación de modelos predictivos y descriptivos con scikit-learn y caret.
- Visualización avanzada: generación de dashboards con ggplot2, plotly, seaborn y librerías interactivas.
- Fundamentos de Tableau y Power BI para informes rápidos y visualización ejecutiva.
- Automatización de informes gráficos y creación de reportes personalizados para clubes y federaciones.
Módulo 5 - Computer vision e inteligencia artificial en el deporte (6 ECTS)
- Fundamentos de visión por computador aplicada al análisis de vídeo y tracking.
- Detección de eventos, poses y patrones de comportamiento en imágenes deportivas.
- Desarrollo de modelos de deep learning con frameworks como TensorFlow y PyTorch.
- Aplicaciones reales de IA en scouting, táctica y rendimiento físico.
- Casos de estudio de uso de IA en fútbol, baloncesto, tenis y otros deportes.
Módulo 6 - Inteligencia táctica: análisis de juego y rendimiento deportivo (6 ECTS)
- Fundamentos del análisis táctico y de rendimiento en deportes.
- Diseño y análisis de métricas avanzadas individuales y colectivas.
- Identificación de patrones de juego y tendencias tácticas mediante datos.
- Evaluación del rendimiento a través de KPIs específicos por rol y estilo de juego.
- Desarrollo de informes tácticos y presentaciones para cuerpos técnicos.
- Casos reales de análisis táctico en clubes y selecciones.
Módulo 7 - Decisiones estratégicas: scouting y dirección deportiva basados en datos (6 ECTS)
- Fundamentos del scouting moderno: data scouting, visual scouting y modelos híbridos.
- Diseño de perfiles de jugador y modelos de adecuación táctica.
- Evaluación de talento mediante modelos predictivos y simulación de escenarios.
- Construcción de plantillas y planificación de mercados basados en datos.
- Herramientas para la toma de decisiones deportivas a medio y largo plazo.
- Casos de éxito en el uso de datos en la dirección deportiva.
Módulo 8 - Data en la gestión del negocio deportivo y data storytelling (6 ECTS)
- Modelos de negocio en la industria deportiva: fuentes tradicionales y emergentes de ingresos (ticketing, derechos de medios, patrocinio, hospitality, comercio digital).
- Visualización ejecutiva y narrativa para la alta dirección: KPIs financieros y dashboards ejecutivos.
- Data storytelling para dirección ejecutiva y marketing.
- Analítica de redes sociales, plataformas digitales y OTT.
- Embudos de conversión y activación basada en datos.
- Taller final: Informe ejecutivo de negocio digital.
Módulo 9 - Trabajo Final de Máster (TFM) (6 ECTS)
- Desarrollo grupal de un proyecto aplicado a un caso real.
- Acompañamiento y supervisión metodológica por parte de docentes y tutores.
- Evaluación final.
Módulo 10 - Prácticas profesionales (3 ECTS)
Lo que aprenderás semestre a semestre
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Parte 1 - Conviértete en especialista en datos y análisis deportivo
Este máster te prepara para liderar proyectos de análisis, scouting y toma de decisiones estratégicas en cualquier disciplina deportiva. Aprenderás a transformar grandes volúmenes de datos en información clave para optimizar el rendimiento, detectar talento y mejorar la gestión de organizaciones deportivas.
- Dominarás la gestión de datos deportivos, desde su recolección y limpieza hasta su estructuración, visualización y aplicación práctica.
- Aprenderás a programar y utilizar herramientas avanzadas como Python, R, Power BI o Tableau, aplicando técnicas de machine learning e inteligencia artificial para el análisis de patrones de juego y rendimiento.
- Desarrollarás modelos predictivos y sistemas de seguimiento, mejorando la planificación táctica, el rendimiento individual y colectivo, así como la identificación de talento.
- Profundizarás en la arquitectura y seguridad de bases de datos, asegurando el uso ético y legal de la información en el deporte.
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Parte 2 - Transforma el deporte a través de experiencias reales
Aplicar tus conocimientos en proyectos y prácticas reales, trabajando con tecnología de vanguardia y rodeado de expertos de la industria, potenciando tu perfil profesional a nivel global.
- Trabajarás en proyectos reales y en un Trabajo Fin de Máster orientado a resolver retos actuales de organizaciones deportivas.
- Tendrás acceso a laboratorios e instalaciones de alto rendimiento y aprenderás de profesionales de referencia, incluyendo especialistas vinculados al ecosistema Real Madrid.
- Realizarás prácticas profesionales en el Real Madrid C.F.
Empresas colaboradoras
Durante el programa, tendrás la oportunidad de conectar con empresas líderes en la industria, trabajando de cerca con profesionales de referencia y aprendiendo a través de casos reales y experiencias prácticas.
Claustro
Simone di Camillo
Director del Máster en Big Data y Análisis de Datos en el Deporte. Es Tactical Video Coach y Football Data Scientist, y desde octubre de 2023, es Academic Coordinator en la Escuela Universitaria Real Madrid Universidad Europea.
Dra. Mª Luisa Martín de San Pablo Sánchez de Rojas
Profesora en la Facultad de Medicina, Salud y Deportes. Departamento de Ciencias del Deporte.
Co-Directora Máster de Formación Permanente en Big Data y Análisis de Datos en el Deporte EURM. Coordinadora Titulación - Responsable Modelo Académico EURM.
Investigadora en el Grupo de investigación DATAFOOT - UEM & en el Grupo de investigación Tecnología e IA aplicada.
Nuestro profesorado
- Raúl Peláez
Ingeniero informático y referente mundial en análisis de datos aplicado al fútbol. Exresponsable de Análisis, Tecnología e Innovación del FC Barcelona, donde integró datos, vídeo y rendimiento. Hoy lidera Kynisca Sports, especializada en soluciones de Sports Data para clubes profesionales. - Anselmo Ruiz de Alarcón Quintero
Licenciado en Ciencias del Deporte y Máster en Actividad Física y Salud, especialista en análisis de datos aplicados al fútbol y al balonmano. Profesor e investigador, transforma información táctica y física en indicadores que optimizan el rendimiento y la toma de decisiones. - Ignacio Soria Ramírez
Experto en analítica, modelización y visualización de datos, con amplia experiencia en transformación digital. Combina visión estratégica y aplicación práctica de Big Data y Business Intelligence para conectar gestión, rendimiento y análisis deportivo. - Bruno Jalón Stampa
Experto en Python y desarrollo de herramientas para el análisis deportivo. Formador y desarrollador con trayectoria sólida, lidera proyectos tecnológicos innovadores en fútbol. Su trabajo combina programación avanzada, automatización y visualización de datos aplicadas al aprendizaje práctico. - Jesús Lagos Milla
Socio fundador de ScoutAnalyst y profesor en la Escuela Universitaria Real Madrid – Universidad Europea. Especialista en Big Data, geomarketing y visualización deportiva, convierte grandes volúmenes de datos en insights tácticos y estratégicos aplicables al rendimiento de clubes. - Josselin Juncker
Analista de rendimiento y consultor en metodología de entrenamiento y desarrollo de jugadores. Miembro del área de análisis de la SD Ponferradina, aporta una visión internacional sobre cómo los datos potencian la preparación táctica y el rendimiento individual. - Valery Zúñiga Kondrashov
Ingeniero de datos con enfoque interdisciplinar entre tecnología, ciencia y deporte. Especialista en programación, procesamiento y simulación avanzada, desarrolla soluciones que integran ingeniería e innovación en el análisis del rendimiento deportivo. - Carlos García Urbino
Responsable de Innovación en BeSoccer, una de las principales plataformas globales de datos futbolísticos. Con experiencia en producto, comunicación y tecnología, ofrece una visión integral sobre la gestión, distribución y valor de los datos en el ecosistema digital del fútbol. - Miguel Ferreira
Analista de datos del primer equipo del Sporting Clube de Portugal, especializado en preparación táctica, rendimiento y análisis de rivales. Su experiencia en la élite europea aporta una visión práctica del uso del dato en el alto rendimiento competitivo. - Xavi Camps Ortin
Experto en scouting y análisis de talento con amplia experiencia en el Levante UD y otros clubes españoles. Especialista en identificar y evaluar jugadores, combina observación cualitativa y métricas objetivas para optimizar la gestión deportiva y el reclutamiento. - Pablo Quíntela
Jefe de Proyectos en Mercanza y Head Teacher del programa de Data & Analytics – Power BI en ThePower. Docente en el Máster en Big Data, Análisis del Juego y Scouting Deportivo. Especialista en Power BI, Qlik y Tableau. - Rubén Saveedra
Responsable de Métrica Sports. - Paolo Galli
Licenciado en Derecho y MBA, con más de diez años de experiencia en ventas SaaS y desarrollo de negocio en mercados internacionales. Especialista en impulsar el crecimiento, liderar estrategias B2B y gestionar alianzas estratégicas con clientes corporativos y actores clave del sector. - Sebastián Salcedo
Profesional del análisis de datos con experiencia en los sectores financiero, comercial y deportivo. Especialista en transformar información compleja en insights accionables mediante Power BI, Python, R y Tableau. - Juan Pablo Maza
Analista de rendimiento en fútbol con dominio de videoanálisis y Big Data (Stats Perform, Opta, StatsBomb). Especialista en Python, Jupyter Lab y R. - Federico Salvá
Analista de datos con enfoque en estrategia y sports analytics. Creador de ScoutVision, plataforma de análisis y visualización para scouting y rendimiento. Experto en Python, SQL, Tableau y Power BI.
CV del claustro
Consultar aquí
Admisiones
Comienza tu futuro en Universidad Europea
Elegir qué estudiar es una de las decisiones más importantes, por ello disponemos de un proceso y un equipo asesor que te ayudará a guiarte en este camino.
En 3 pasos puedes convertirte en un alumno de Universidad Europea.
1
Pruebas de acceso
Inicia tu proceso llamando a 911128850 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.
2
Reserva de plaza
Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.
3
Matrícula
Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.
Perfil de nuevo ingreso y vías de acceso al título
El Máster de Formación Permanente en Big Data y Análisis de Datos en el Deporte está especialmente indicado a:
- Entrenadores y preparadores físicos de fútbol.
- Coordinadores de clubs y escuelas de fútbol.
- Coordinadores de metodología y captación de fútbol.
- Exfutbolistas.
- Licenciados o graduados en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte.
Requisitos de acceso
Para el acceso, el estudiante deberá obligatoriamente cumplir alguno de los siguientes requisitos:
- Estar en posesión de un título de Técnico Deportivo Superior en Fútbol (el alumno puede estar cursando el curso de Técnico Deportivo durante el máster) conforme al sistema educativo español o conforme a sistemas educativos ajenos al sistema educativo español o conforme al sistema Educativo de UEFA (mínimo: Licencia A - UEFA) o conforme al nuevo Sistema Educativo FIFA (mínimo: Licencia A - FIFA).
- Graduados en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte (CCAFYD) o Bachelor Degree in Sport Sciencies with Honors on Football y graduados en Ciencias de la actividad Física y del Deporte de países extranjeros acorde a su sistema educativo superior.
- Graduados en Gestión Deportiva.
- Ex jugadores de Fútbol Profesional.
- Directores Deportivos o Directores de Canteras de Fútbol.
- Otros profesionales del Fútbol con experiencia demostrable en la Dirección o Captación de jugadores.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es el big data deportivo?
El big data es un término que se refiere a la recopilación, tratamiento y presentación a través de informes de datos masivos. En el deporte, se trata de la recopilación de datos suministrados generalmente por sistemas de tracking para la monitorización de los datos producidos en el terreno de juego, para posteriormente depurarlos, analizarlos y obtener conclusiones aplicables al rendimiento del deportista o del equipo.
¿Cómo influye el big data en el deporte?
Si bien su implementación ha sido más lenta y tardía que en otros sectores productivos, la llegada del big data a la industria del deporte es imparable, y su desarrollo e implementación es cada vez más habitual. En los deportes de equipo, sobre todo en el fútbol, cada vez tiene más transcendencia como un valor añadido tanto a las direcciones deportivas como a los cuerpos técnicos. Para los deportes individuales juega un papel muy importante, sobre todo de cara a la mejora del rendimiento del deportista.
¿Qué se estudia en un Máster en Big Data Deportivo?
Lo primero, se sumerge al alumno en la nomenclatura básica a utilizar, para trabajar durante el máster con una metodología común. Posteriormente se implementan los principales softwares de análisis de big data, para que el alumno sea capaz de ser autosuficiente en el manejo de estos programas para recopilar, depurar, analizar y presentar los datos masivos producidos en un evento. Y finalmente, se profundiza en el conocimiento del big data en la maximización del rendimiento en el deporte (a través de la monitorización de la carga) y la prevención de lesiones; el análisis del juego técnico-táctico (individual y colectivo) y el scouting y fichajes para la dirección deportiva. Una estructura de aprendizaje y profundización progresiva como la del Master en Big Data, Análisis de Juego y Scouting en Fútbol de la Escuela Universitaria Real Madrid - Universidad europea
¿Por qué estudiar un máster en big data, análisis del juego y scouting?
Porque es un sector en alza con muchísima demanda. No solo dentro del mundo del fútbol sino para cualquier deporte. Si bien, y como hemos señalado antes, la implantación del big data en el sector deportivo, su avance es imparable. A día de hoy, podemos hablar que se trata de uno de los sectores con mayor recorrido dentro del sector deportivo, con unas posibilidades laborales inmensas.