| Заказчики: Rocket Science Project Москва; Индустрия развлечений, досуг, спорт Подрядчики: Тринити Продукт: IBM SPSS Decision ManagementДата проекта: 2016/06 — 2016/12
|
Технология: Data Mining
|
17 апреля 2017 года системный интегратор «Тринити» сообщила о проекте подготовки программы для спортивного проекта Rocket Science Project.
Задачи проекта
Команда проекта Rocket Science Project обратилась к специалистам Тринити с запросом на разработку программы для подготовки спортсменов к соревнованиям.
На основании развернутых данных спортсменов (геолокация, пульс, качество сна, артериальное давление, информация о питании и генетическая информация) требуется подготовить индивидуальные программы для каждого спортсмена.
Ход проекта
Аналитики подрядчика и заказчика используя платформу прогнозной аналитики IBM SPSS Modeler и программное окружение R, Python проведут анализ тренировочного и восстановительного процесса. Предстоит:
- определить детерминанты спортивных достижений для элитных спортсменов;
- выявить скрытые паттерны и закономерности в данных;
- определить вклад разных факторов в соревновательные результаты, в том числе сочетание разных факторов, их временные лаги, кумулятивные и гасящие друг друга эффекты конфликтных тренировок;
- идентифицировать верхние и нижние пороги тренировочных нагрузок, чтобы определить пределы тренировочных воздействий.
Такой подход позволяет выявить взаимосвязи и тем способствовать росту спортивного мастерства.
Согласно заявлению заказчика, обработка данных тренировочного процесса спортсменов современными компьютерными алгоритмами открывает возможности для организации работы тренеров и менеджеров клубов, демонстрирует привлекательность спорта для болельщиков. В легкой атлетике все эти технологии до сих пор не находили применения.
