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El analista de Movistar Riders mostró en U-tad las posibilidades del big data en esports

El analista de Movistar Riders mostró en U-tad las posibilidades del big data en esports


La tecnologa est cambiando el mundo tal como lo conocemos; algunas profesiones van desapareciendo y otras que hace diez aos ni existan ahora son muy demandadas porque no hay gente con formacin especfica. Una de ellas es la de analista de datos o big data analyst que interpreta grandes cantidades de datos. Sensores, navegacin web, las conductas a la hora de jugar todo va registrando lo que hacemos generando as una gran cantidad de datos, pero toda esa informacin solo es til a las empresas si se sabe interpretar para conocer qu tipo de producto interesa ms a los potenciales clientes o para cumplir una estrategia de empresa. Como afirma Javier Garca Algarra, director acadmico del rea de Ingeniera de U-tad, «La actividad digital produce mucha informacin de la que puede extraerse conocimiento para tomar decisiones acertadas, pero para ello es necesario conocer y aplicar de forma adecuada las tcnicas de la ciencia de datos».

El analista de Movistar Riders mostr

Una de las posibilidades laborales emergentes para esta nueva profesin es la de analista de esports, expertos que recogen los datos de cmo se juega cada partida de un deporte electrnico y ofrecen informes de qu campeones son ms efectivos en cada momento y contra qu personajes, las mejores estrategias en cada parche… informacin til para decidir qu campeones jugar y qu estrategia seguir en cada partida especfica para ganar al rival. Aunque en los msteres de U-tad las clases son presenciales, esta semana ha impartido una master class online Cristian Vidal, analista de League of Legends en Movistar Riders para explicar cmo es esta nueva profesin. Entre las claves que ofreci Vidal est la importancia de adelantar toda la cantidad de trabajo que se pueda «de forma que cuando el entrenador te pida algo nuevo tengas lo suficiente para prepararlo sin mucho trabajo».

La API de Riot ofrece todos los datos de las partidas

Los datos que manejan los clubes, y a los que puede acceder cualquier persona, proceden del desarrollador del juego, Riot Games; ms concretamente, de la API de Riot, que registra cada eleccin del jugador y el desarrollo de la partida. Hay varias maneras de hacerlo, directamente desde el Developer Portal en el link developer.riotgames.com o con apps externas como ddragon. Riot asigna claves de 24 horas de duracin aunque tambin es posible conseguir una clave permanente. Para recoger los datos hay que hacer una llamada a la API y esta devuelve la informacin solicitada. Despus es preciso importarlos a otro programa como, en el caso que puso el analista de Movistar Riders, Excello Sheets. Cuando utiliza ddragon Vidal visualiza los datos mediante un analizador sintctico online o un plugin de Chrome para darle formato .json

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Vidal, como muchos de los primeros analistas de datos, empez de manera autodidacta, pero cada vez hay ms cantidad de datos para extraer informacin y las necesidades se van especializando, lo que precisa de una formacin especfica, como apunt Alfonso Castro Escudero, coordinador acadmico del Grado de Ingeniera de Software de U-tad, en la universidad se aprende a capturar los datos, «incluso vamos un punto ms all y utilizamos herramientas ms avanzadas que la captura desde Excel. Un analista debe ir a Python, ser capaz de utilizar la algoritmia correcta. El paso siguiente al anlisis exploratorio de datos es, como ha comentado Cristian, crearte tus modelos predictivos para el futuro. En U-tad ofrecemos ese paso para afianzar los conocimientos y aportar a los equipos toda la informacin necesaria para vencer. Los datos estn en cualquier sitio pero si no se ponen en valor no sirven de nada y ese es el trabajo del analista. En U-tad enseamos a poner en valor todos esos datos, ya sea para los esports o para cualquier empresa u organizacin». Vidal aadi a esto que ser autodidacta «te lleva hasta cierto lmite, tienes que estudiar y como comentas con el curso, hay que ir ms all, porque la ciencia de los datos no est solo en los esports, y as podemos dar el salto a donde ms nos guste». Tambin afirm que siendo ya analista de datos «tienes bastante ganado» para empezar a trabajar en esports. «El analista de datos es hoy un must en los equipos, sobre todo en los grandes», aadi.

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Tener los datos preparados para cualquier peticin de informacin

Tras la importacin de los datos hay que organizarlos y tenerlos preparados para cuando llegue alguna peticin concreta como, dijo Vidal, «saber en los primeros diez minutos de partida cundo oro ha conseguido un campen. Podramos coger 100 partidas y ver cmo lo ha hecho e incluso hacer comparativas entre dos ADCarry para ver en una partida qu podemos jugar o qu no queremos que el otro equipo juegue».

Esta interpretacin de los datos se puede visualizar de mltiples maneras. Vidal explic que l inicialmente utilizaba lo ms sencillo pero que ahora emplea Python, aunque se puede usar tambin Sheets o Excel o Power BI, «podis hacer lo que queris mientras funcione para el equipo, pero la creatividad es importante. Si el entrenador te pregunta cmo juega el otro equipo en el early game tu creatividad decide qu datos vas a extraer y por qu esos y cmo los vas a presentar. Es importante que le deis esa vueltecita. Data science son esas ganas de saber un poquito ms», dijo Vidal, quien cont que l empez extrayendo datos a mano y de ah pas a la API de Riot y a profundizar cada vez ms y aprender nuevos mtodos, «no esperis a que os pidan cosas nuevas, hacedlas por vosotros mismos y no paris de probar, porque llegar un momento, y lo digo por experiencia personal, en que os vendr muy bien lo que tengis» respondi en el apartado de preguntas con el que finaliz la clase maestra.

El sbado 22 de mayo U-tad organiza una jornada de puertas abiertas dirigidas a quienes estn pensando cursar un grado en el centro universitario en alguna de las cuatro reas: Animacin, Diseo Digital, Ingeniera de Software y Videojuegos.





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