스포츠데이터과학의 비전과 과제
Vision and Challenges of Sports Data Science
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초록
융합적 디지털 기술은 전통적인 물리적 시․공간 환경을 초월하는 빅데이터 생태계를 조성하며 데이터 분석의새로운 지평을 열어가고 있다. 경기장이나 스포츠산업 현장에서도 방대한 데이터의 수집, 관리, 분석을 위해서 고급데이터분석과 고성능 컴퓨팅 기술이 요구되고 있다. 진화하는 데이터 환경은 전통적인 스포츠 통계와 스포츠분석방법으로부터 ‘스포츠데이터과학’으로의 전환을 요구하고 있다. 데이터과학 교육은 데이터과학 적용을 준비하는 첫단계로 기초 및 응용과학 기술, 도메인 지식과 적용 분야를 포괄하는 교육과정을 중심으로 하는 교수전략과 방법개발이 핵심이다. 국내 데이터기반의 스포츠과학 연구와 교육이 각 주제 영역 단위에서 심층적으로 다루어져왔다면향후 스포츠데이터과학의 시각에서 보다 체계화 전문화되길 전망해 본다.
Abstract
Convergent digital technology has opened new horizons in data analysis by creating a big data ecosystem that transcends traditional physical and temporal limitations. This evolving ecosystem extends to the sports industry, where sports stadiums and manufacturing processes now rely on advanced data analytic skills and cutting-edge computing technologies for the collection, management, and analysis of vast data sets. This dynamic data environment demands that traditional education in statistics and analysis in sports be elevated to a new level, referred to as sport data science. Data science education serves as the foundational stage for applied data science, with a focus on curriculum and teaching strategies that integrate science, technology, and domain-specific knowledge. The future of sport data science appears promising, with systematization and specialization driven by an increasingly robust knowledge base in specific domains.
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