ستساعدك المقالة التالية: تحليلات رياضية 101 – مهنة – نحو الذكاء الاصطناعي
نُشر في الأصل على نحو AI ، الشركة الرائدة في العالم في مجال الذكاء الاصطناعي والأخبار التقنية والإعلام. إذا كنت تقوم ببناء منتج أو خدمة متعلقة بالذكاء الاصطناعي ، فنحن ندعوك للتفكير في أن تصبح راعيًا للذكاء الاصطناعي. في نحو الذكاء الاصطناعي ، نساعد في توسيع نطاق الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا. دعنا نساعدك على إطلاق التكنولوجيا الخاصة بك للجماهير.
Sports Analytics 101 – مهنة
كجزء من بحثي حول التحليلات الرياضية ، أكتب سلسلة من المقالات تبحث في تأثير وفوائد التعلم الآلي وتحليلات البيانات. طوال حياتي كعالم بيانات طموح ، كنت دائمًا أبحث عن أدلة من شأنها أن تساعدني في اكتساب فهم أعمق للتحليلات الرياضية. في السنوات التي أمضيتها في البحث وحضور الدورات ، توصلت إلى مفهوم دليل بعنوان Sports Analytics 101. آمل أن يساعد هذا الدليل الأشخاص مثلي في فهم وتقدير تحليلات البيانات بشكل أفضل.
البداية – ابدأ رحلتك !!
منذ ما يقرب من نصف عام ، عملت بشكل مستقل كمحلل / عالم بيانات في العديد من مشاريع التحليلات الرياضية ، مع التركيز بشكل أساسي على تحليلات كرة القدم للعملاء المحترفين والإعلاميين.
ليس هناك من ينكر أنها حفلة رائعة. لهذا السبب أعتقد أنه ليس من المستغرب أن يكون السؤال الأكثر شيوعًا هو ، “كيف أحصل على وظيفة في تحليلات كرة القدم؟”
في الماضي ، طرحت أسئلة مماثلة على العديد من المحللين “الأكثر رسوخًا”. كانت الإجابات التي تلقيتها بشكل عام أشياء مثل العمل بشكل أكثر علانية ، وإثبات قدرتك على طرح سؤال جيد ، والتعامل مع المشكلة بشكل هادف. كانت الردود التي تلقيتها دائمًا مخيبة للآمال بعض الشيء عندما طرحت هذه الأسئلة وتلقيت إجابات. أفهم أنه يجب عليك العمل ، ولكن كيف يمكنني المساهمة بخلاف ذلك؟
مع مرور الوقت ، واصلت الكتابة ، وتلقيت تعليقات جيدة على عملي من الأشخاص داخل مجتمع التحليلات ، وفي النهاية انخرطت في الكتابة المستقلة. إذا كنت صادقًا ، أعتقد أن هذا كان بمثابة استراحة محظوظة جدًا ، لأنني كنت في المكان المناسب في الوقت المناسب أكثر من لأنني كنت محظوظًا). نتيجة لذلك ، بدأت أخيرًا في التفاعل مع محللي الأداء في الأندية وقمت بتنفيذ جزء من العمل العرضي. بعد ما يقرب من عامين إلى ثلاثة أعوام من مشاركتي في مجتمع تحليلات كرة القدم ، تخرجت من الجامعة.
نتيجة لذلك ، عندما يسألني الناس كيف يمكنهم الحصول على وظيفة في التحليلات الرياضية ، فليس لدي إجابة مرضية تتجاوز ما قيل لي أو قصة حياة مفصلة ومحددة بشكل مفرط.
اعتقدت أنني سأشارك بعض النصائح التي التقطتها على طول الطريق والتي ساعدتني أو ساعدت الأفراد الذين أعرفهم في الصناعة.
بناء مجموعة من المشاريع ؟
تشمل تجربتي الأخيرة Python و R و SQL و Apache Spark و Tableau والنماذج الخطية العامة ونماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ونماذج Bayesian.
عندما بدأت في الكتابة عن تحليلات كرة القدم ، لم أكن لأعرف ما تعنيه حوالي 20٪ من الكلمات في تلك الجملة.
ستقارن نفسك دائمًا بمن هم أفضل منك في صناعة كهذه. في البداية ، كان معظم عملي في Excel ، مع البيانات التي قمت بنسخها ولصقها. تمنيت أن أكون جيدًا مثل أولئك الذين يعرفون كيفية البرمجة. عندما بدأت في تعلم البرمجة ، قارنت نفسي بالأشخاص الذين مكنتهم قدرتهم الرياضية من تقديم نموذج أفضل مني. أنا أعتبر أن خلفيات البرمجة والرياضيات لدي جيدة جدًا. غالبًا ما أقارن نفسي بالأشخاص الذين يصنعون تطبيقات ويب أكثر فخامة مما يمكنني أو الأكاديميين الذين يبنون نماذج معقدة بناءً على بيانات التتبع.
نتيجة لذلك ، يجب ألا تنتظر حتى تصبح الأفضل قبل أن تبدأ الكتابة. أسمع من العديد من الأشخاص أنهم يرغبون في تعلم كيفية القيام بـ x قبل البدء في الكتابة. إذا انتظرت ، فستنتظر إلى الأبد. ابدأ الآن. حتى لو بدا عملك بسيطًا أو سخيفًا ، فسيظل يجده الآخرون حتى إذا كانت منهجيتك مشبوهة وإذا أظهرت أنك تعرف كيفية طرح أسئلة جيدة.
المؤهلات المهنية؟؟؟؟
تتوفر العديد من الدرجات العلمية في التحليلات الرياضية اليوم ، ولكن هذا خارج عن الموضوع. أعتقد أن عبارة “التحليلات الرياضية ليست درجة” قد لا تكون صالحة بعد الآن. أحد أسئلة المتابعة حول كيفية الدخول في التحليلات الرياضية هو “ما الذي يجب أن أدرسه للعمل في التحليلات الرياضية؟” أعتقد أن لدي إجابة أفضل لهذا السؤال: ادرس شيئًا تهتم به.
حصلت على درجة الماجستير في علوم وتحليلات البيانات بعد أن عملت كمهندس برمجيات. أعرف العديد من الأشخاص الذين نجحوا في التحليلات الرياضية بعد أن مارسوا وظائفهم كمهندسين ومؤرخين وعلماء نفس ومدربين أداء ، وما إلى ذلك. تتضمن التحليلات الرياضية التفكير بذكاء في مشكلة ما وتوصيل المفاهيم المعقدة بطريقة يمكن للناس فهمها. هذه مهارات ستتمكن من اكتسابها عبر مجموعة واسعة من التخصصات الأكاديمية. لن ينظر صاحب العمل المحتمل في الرياضة إلى شهادتك أولاً. إن الدخول في درجة علمية مع توقع العثور على وظيفة في التحليل الرياضي هو (أ) مقيد بشكل لا يصدق و (ب) ربما ليس صحيحًا.
مواكبة التطورات في المجال ✏️
حقيقة أنه يجب عليك البدء في نشر العمل في أقرب وقت ممكن ودراسة ما تهتم به لا يعني أنه لا يجب عليك تعلم مهارات خاصة بالتحليلات الرياضية. غالبًا ما يُعتبر جزء التعلم مخيفًا ، لكن لا ينبغي أن يكون كذلك.
الخطوة الأولى هي التعرف على رياضتك. يقع المحللون أحيانًا في فخ تأطير التحليلات على أنها شيء يتعارض مع خبرة الخبراء في المجال في بعض أجزاء وسائل الإعلام. لا يزال ، هناك الكثير الذي يمكنك تعلمه عن الرياضة من الأشخاص الذين يمارسون الرياضة. لبدء مناقشة هذه الأفكار ، من الضروري التعلم من خبراء الرياضة لأن التحليلات توفر طريقة جديدة للتعامل مع هذه الأفكار وتحديها في بعض الأحيان.
الخطوة الثانية هي تعلم كيفية البرمجة. الرجاء اختيار لغة (أوصي بـ Python أو R) وتعلم كيفية الترميز بها. على الرغم من خلفيتك التعليمية ، يمكنك تعلم كيفية البرمجة.
قد يكون من المفيد أن تبدأ بالتعلم في مشروع تحبه ، حيث أنه من الضروري أن تتعلم كيفية طباعة “hello world” ، ولكنها قد تستغرق وقتًا طويلاً أيضًا. يمكن أن يجعل تعلم لغة جديدة ويصبح محبطًا في النهاية أكثر قبولا إذا بدأت بمشروع تريد العمل عليه ، ويفضل أن يكون بسيطًا. لا تشعر بالإحباط إذا لم تكن خبيرًا على الفور ، حيث سيكون هناك دائمًا أشخاص أفضل منك ستتعلم منهم.
أخيرًا وليس آخرًا ، أعتقد أنه من الأهمية بمكان اكتساب فهم أساسي للاحتمالات والإحصاءات إذا كنت تنوي التقدم في مجال تقني. أنت لا تحتاج إلى درجة علمية في مجال الرياضيات لتكون محللًا جيدًا ، وهناك العديد من الأماكن على الإنترنت حيث يمكنك التعلم.
العمل في المجال: الوظائف
أصبح المحللون ينظرون إلى العمل في نادٍ أو فريق على أنه الإنجاز النهائي عندما يحققون النجاح. في الواقع ، وظائف النادي ليست سوى نسبة ضئيلة من الوظائف المتاحة. يعمل الكثير منا ، بمن فيهم أنا ، في شركات البيانات أو الاستشارات. مع اكتساب التحليلات مزيدًا من الزخم في الاتجاه السائد ، ستكون هناك أيضًا زيادة في الحاجة إلى الصحفيين والإعلاميين الذين يفهمون التحليلات. كثير من الناس يعملون في النوادي ولا يستمتعون بها ويفضلون العمل في الإعلام أو الاستشارات.
على الرغم من اختلاف الأدوار ، إلا أن المهارات متشابهة: يجب أن تفهم الرياضة ومشاكلها وكيف يمكن استخدام البيانات لحلها.
من فضلك لا تقصر بحثك على الأندية. تمتد الحاجة إلى الأشخاص الأذكياء الذين يعملون في مجال الرياضة إلى أبعد من ذلك بكثير.
التحدي والنطاق ؟؟
مكنني اتباع بعض الخطوات المذكورة أعلاه من الحصول على وظيفة في الصناعة بعد العمل الجاد. علاوة على ذلك ، فإن اكتساب المعرفة والاهتمام بالمجال ، إلى جانب اتخاذ خيارات أكثر خطورة في الحياة ، قادني إلى فرصة كهذه.
على الرغم من ذلك ، يمكن استخدام المهارات التي حددتها في مجالات مختلفة ، وحتى إذا لم تتمكن من الحصول على وظيفة في التحليلات الرياضية ، فإن جهودك لن تذهب سدى. ستكون أكثر قابلية للتوظيف في أي مجال إذا كنت بارعًا في الترميز واستخدام البيانات وتوصيل المفاهيم الرياضية بشكل فعال.
نقوم بهذه الأشياء لأننا نحبها ونريد معرفة المزيد عنها. إذا كنت لا تستمتع بذلك ، فتوقف لأن الصناعات الأخرى ستوفر لك دخلاً أعلى.
على الرغم من أن هذه ليست خارطة طريق لـ “كيفية الدخول في التحليلات الرياضية” ، آمل أن تكون بعض هذه المعلومات مفيدة لك. إذا لم تجد أي مساعدة ، فتجاهلها كلها – فقد يكون لديك أفكار أفضل.
بصفتي مستقلاً بدوام جزئي في رياضة نشأت على حبها ، ولعبها (بشكل متوسط) ، والتدريب ، والتحكيم ، فإنها لا تزال سريالية بالنسبة لي. عند لقاء المدربين والمحللين واللاعبين والمذيعين والصحفيين ، ما زلت أعاني من متلازمة المحتال. ومع ذلك ، كلما زاد عدد الأشخاص الذين يستمعون إلي ويدركون أن لدي شيئًا لأقدمه ، يصبح الأمر أكثر طبيعية. نظرًا لعدم وجود لحظة اختراق عندما أصبحت محلل بيانات رياضية معتمدًا * TM ، نأمل أن تساعد مناقشة هذا بطريقة ما في إزالة الغموض عن العملية.
الآن بعد أن أوجزت كل هذه الأفكار ، آمل أنه في المرة القادمة بدلاً من طلب النصيحة حول كيفية اقتحام الصناعة ، ستتواصل معي مع رابط إلى منشور المدونة الأول الخاص بك أو مثال على عملك العام!
للحصول على مدونة جديدة ، أو تنبيهات المقالة ، انقر فوق اشتراك. أيضًا ، لا تتردد في الاتصال بي على LinkedIn ، ودعنا نكون جزءًا من شبكة تفاعلية.
تم نشر Sports Analytics 101 – Career في الأصل في Towards AI on Medium ، حيث يواصل الأشخاص المحادثة من خلال تسليط الضوء على هذه القصة والرد عليها.
تم النشر عبر نحو الذكاء الاصطناعي
