L’analyse de données prend une place de plus en plus importante en gestion, et le sport ne fait pas exception. Nous ferons un tour d’horizon touchant plusieurs sports et présenterons de quelle façon les données générées lors d’événements sportifs peuvent être mobilisées pour décrire la performance, affiner les stratégies d’entraînement, ou supporter le travail des recruteurs.

Plus spécifiquement, cette formation webinaire offrira des exemples, la plupart liés directement au sport, qui permettront d’illustrer :

  • Les différents niveaux d’analyse;
  • Les types d’apprentissage machine;
  • Les défis qui surviennent lorsque nous tentons de transformer les données en connaissances, puis en actions.

Une belle occasion d’apprentissage pour améliorer vos pratiques de gestion à l’aide de l’analytique du sport.

Est-ce pour vous ?
  • Scientifiques du sport
  • Gestionnaires
  • Analystes
Détails :
  • Professeur : Jean-François Plante, Ph.D., Professeur agrégé, Directeur associé au Pôle Sports HEC Montréal

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Jean-François Plante est professeur agrégé à HEC Montréal, titulaire d’un Professorship en innovation pédagogique en ludification de l’apprentissage en science des données, et directeur associé au Pôle Sports. Il est titulaire d’un doctorat en statistique de l’Université de la Colombie-Britannique et a complété un stage postdoctoral en statistique à l’Université de Toronto. Son programme de recherche scientifique consiste à développer des méthodes statistiques pour l’inférence et la prévision adaptées aux architectures distribuées qui servent au traitement des mégadonnées.

Il collabore également avec des chercheurs en sciences sociales afin d’étudier empiriquement le comportement humain à partir de mégadonnées sportives. Il s’intéresse aussi à d’autres questions d’analytique du sport et participe à de nombreux projets de recherche industriels en science des données. À HEC Montréal, Jean-François enseigne les méthodes statistiques pour la valorisation des données dans le cadre des programmes d’intelligence d’affaires et de science des données, en plus de superviser les mémoires, thèses et projets d’étudiants dans ces programmes.