Como hay dos aspectos de esta pregunta, me gustaría dividir la respuesta en dos partes.
En primer lugar, obtener una pasantía en cualquier empresa ocurre de dos maneras: o la compañía tiene un programa de pasantías establecido o de alguna manera puede convencerlos de contratar pasantes y demostrarles que será beneficioso para ellos.
Hay algunas razones por las cuales las compañías deportivas no han establecido programas de pasantías para analistas de datos:
- ¿Cuál es el mejor instituto en Hyderabad para aprender Hadoop y big data?
- Soy un estudiante de secundaria interesado en Data Science. ¿Cómo puedo comenzar a aprender y jugar con conjuntos de datos?
- ¿Qué tipo de análisis puede hacer para bienes raíces?
- Recuperación de información: ¿Cuáles son algunas de las API más importantes que todo científico de datos debe conocer?
- ¿Qué significa big data para los especialistas en marketing? ¿Cómo se maneja esto?
1. No siempre tienen los recursos para capacitar a las personas en un corto período de tiempo.
2. Es posible que no tengan un gran equipo de analistas a diferencia de muchas compañías establecidas que ejecutan programas de pasantías. En las empresas deportivas, los analistas suelen ser contratados de tal manera que pueden ocupar todo tipo de trabajos. Y esa versatilidad viene con la experiencia. A menos que pueda convencerlos de que puede ser útil para ellos de múltiples maneras, no lo aceptarán como pasante.
3. Prácticas de la industria : dirigidas por un puñado de personas, los clubes deportivos o las empresas generalmente reclutan a través de referencias. Por lo tanto, no siempre están abiertos a reclutar personas del exterior (otra razón es que hay muchos problemas de confidencialidad debido a la rivalidad entre los clubes y, naturalmente, no confían en los extraños).
Por lo tanto, en caso de que no tenga una persona que pueda presentarle alguno de estos clubes deportivos, puede seguir algunos de los enfoques mencionados aquí: Pasantías de Data Science y Data Analyst
La segunda parte se ocupa de la analítica deportiva. Es diferente de otras tareas de análisis porque aquí los resultados son instantáneamente visibles como victoria o pérdida. Si sus aportes analíticos no son suficientes para ayudar al equipo a ganar partidos, no tiene valor. Por lo tanto, hay mucho en juego y las administraciones de los clubes no están dispuestas a arriesgarse en un tema tan delicado. Además, no tiene la oportunidad de realizar una prueba y error para seleccionar una estrategia particular a diferencia de muchos otros productos. Los diversos aspectos de la analítica deportiva se han discutido en el papel posterior de los científicos de datos en la analítica deportiva que destaca los conjuntos de habilidades requeridas en la analítica deportiva. Si puede convencer al club de que puede ser útil en estas áreas (mostrando experiencias y proyectos anteriores), así como su pasión por los deportes, tiene muchas posibilidades de ser seleccionado.
