Kursplan för Matematisk modellering av fotboll

Mathematical Modelling of Football

Kursplan

  • 5 högskolepoäng
  • Kurskod: 1RT001
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Datavetenskap A1N, Bildanalys och maskininlärning A1N, Matematik A1N, Dataanalys A1N

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (3), icke utan beröm godkänd (4), med beröm godkänd (5)
  • Inrättad: 2020-06-12
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Reviderad: 2020-10-20
  • Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: HT 2021
  • Behörighet:

    120 hp inklusive Sannolikhetslära och statistik, Linjär algebra, Envariabelanalys och Grundläggande programmering. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

  • Ansvarig institution: Institutionen för informationsteknologi

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna:​

  • identifiera statistiska samband och visualisera data med t.ex. passningsnätverk och s.k. värmekartor.
  • utveckla och anpassa modeller för förväntat antal mål och "action value" med hjälp av logistisk regression, neurala nätverk och andra klassificerare.
  • implementera simuleringar av fotbollsmatcher, såsom Poissonmodeller av antal mål, Markovmodeller av spelarpositioner och modeller av rörelser baserade på självgående partiklar.
  • utföra matchanalys med användning av spelares position och hastighet, samt laguppställningar, baserat på spårningsdata.
  • utföra taktisk analys med användning av konditionsdata och arbetsbelastningsdata.

Innehåll

Verktyg för dataanalys av fotboll med tillämpningar inom professionella fotbollsklubbar, nationella fotbollsorganisationer och media. Kursen täcker den tekniska kunskap som krävs för att inom detta område bidra till fotbollsorganisation: grundläggande statistiska metoder och visualisering, datakällor och molnberäkningar, standarder för hantering och lagring av data, klassificering och regression, förväntade mål och "action value"-modeller, logistisk regression, neurala nätverk och andra maskininlärningsmodeller tillämpade på fotboll, grundläggande analysmetoder för spårningsdata, simuleringsmetoder, spelplanskontroll. Praktiska exempel som studeras i kursen kommer främst från fotboll, med fokus på praktiska tillämpningar inom fotbollsorganisationer såsom skapande av prestationsmått för spelare och lag. Hur data och modeller kan användas för att kommunicera med tränare, talangscouter, sportchefer, spelare och fans.

Undervisning

Föreläsningar, datorövningar, återkoppling på kortare övningar samt handledning av grupparbete.

Examination

Kortare uppgifter under datorövningar, inklusive att skapa en "före- och efter match"-rapport. Muntlig presentation av projektarbete i grupp.

​Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning. SAMT på engelska.

Versioner av kursplanen

Litteratur

Litteraturlista

Gäller från: HT 2022

I bibliotekets söktjänst kan du se om en titel finns elektroniskt.

Kursmaterial

Eget material som tillhandahålls vid kurstillfället.