Scuola Universitaria di Informatica: Nuovo Indirizzo di Studi della FHNW che Integra Sport, Dati e AI

Lo sport è ormai un campo high-tech: sensori, analisi video e metriche di performance forniscono enormi quantità di dati. Tuttavia, il vero valore emerge solo quando questi dati sono correttamente interpretati e tradotti in decisioni - ad esempio nell'analisi di gioco, nella gestione dell'allenamento o nella riabilitazione. È proprio qui che interviene il nuovo indirizzo di studi.

«Il calcio oggi genera enormi quantità di dati. Il vero valore aggiunto emerge però solo nel dialogo tra esperti di data science e professionisti dello sport. Questo dialogo è centrale ed è reso possibile da questo indirizzo di studi - i laureati dovrebbero rendere le organizzazioni sportive pronte per l'uso dell'AI», ha affermato Thomas Bernhard, preparatore atletico della nazionale U21 presso la Federazione Svizzera di Calcio.

Profilo di competenze pratiche per Sport Analytics e applicazioni AI

Nell'indirizzo di studi Data Science & AI for Sports, gli studenti acquisiscono competenze approfondite in programmazione, statistica, analisi dei dati e machine learning e si specializzano in applicazioni legate allo sport, tra cui:

- Diagnostica delle prestazioni, sviluppo e selezione degli atleti per club e federazioni.

- Analisi automatizzata delle informazioni qualitative mediante AI per psicologi dello sport.

- Uso di dispositivi indossabili per la medicina preventiva personalizzata.

- Analisi basate su dati e approfondimenti aziendali per manager sportivi.

«Unire le competenze più moderne di data science e AI con un campo applicativo che entusiasma molte persone. Allo stesso tempo, il nostro modello di studio è strutturato in modo tale da accogliere diverse realtà di vita. Questo lo rende particolarmente attraente per studenti che praticano sport agonistico, lavorano, o hanno altri impegni», dice Martin Rumo, responsabile dell'indirizzo di studi presso la Scuola Universitaria di Informatica FHNW.

Il valore aggiunto dei dati sportivi si mostra in situazioni di gioco concrete. Nel tennis, ad esempio, è possibile analizzare, grazie ai dati video e di posizione, in quali condizioni vengono vinti i punti - ad esempio, come gli attacchi a rete o le traiettorie variano le probabilità di successo a seconda dell'avversario. Gli algoritmi scoprono schemi attraverso migliaia di scambi e forniscono raccomandazioni basate sui dati. Queste questioni sono un esempio dell'interazione tra sport, dati e intelligenza artificiale.

Studiare in modo flessibile - anche accanto al training, competizioni o lavoro

Il corso di laurea in Data Science & Artificial Intelligence è flessibile e personalizzato e può essere completato a tempo pieno o parziale. Si basa su pochi appuntamenti fissi, percorsi di apprendimento variegati e un programma di coaching che supporta gli studenti nell'organizzazione dell'apprendimento e nello sviluppo personale.

I laureati si qualificano per attività come Sports Data Analyst, Sports Data Engineer, Rehabilitation Data Analyst o Business Strategy Analyst in ambito sportivo. Poiché le competenze acquisite in data science e AI sono applicabili a diversi settori, si aprono possibilità anche al di fuori dello sport, come nella salute, industria, energia, mobilità o finanza.

La domanda di competenze in data science e AI è in rapida crescita in diversi settori. Con «Data Science & AI for Sports», la Scuola Universitaria di Informatica FHNW rafforza il suo posizionamento in un campo di crescita rilevante per il futuro.

L'indirizzo di studi inizierà nel semestre autunnale 2026 presso la Scuola Universitaria di Informatica FHNW a Brugg-Windisch.

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Scuola Universitaria Federale della Svizzera Nordoccidentale FHNW

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La Scuola Universitaria di Informatica FHNW presso la sede di Brugg-Windisch con i suoi tre istituti e oltre 150 esperti offre modelli di studio flessibili con assistenza personalizzata e forti partnership industriali e dispone di un'ampia e approfondita conoscenza in informatica, data science, intelligenza artificiale, digitalizzazione, sicurezza e altri campi. Nella ricerca e sviluppo applicato, collabora con le aziende per lo sviluppo di prodotti e progetti innovativi.

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