Сегодня все выглядит иначе. Матч снимают умные камеры, данные стекаются на серверы, а программы превращают беготню по полю в таблицы. Изменился масштаб — логика осталась. И вот тут начинается территория айтишников.

Большие данные: как из одного матча достают тысячи цифр

Возьмем аналитические системы вроде InStat. Специальная камера на трибуне фиксирует все, что происходит на поле, а программа раскладывает это на цифры: передачи, удары, перехваты, рывки. По данным компании, такие системы оценивают десятки параметров: около 95 — для командных действий и порядка 70 — для каждого игрока отдельно. За один матч так набирается до 2,5 тысячи технико-тактических действий — столько руками не пересчитаешь.

Данные собирают не только с трибун. Под манишкой у игрока часто спрятан небольшой датчик — он считает пульс, пройденную дистанцию, скорость и длину рывков. Одной из первых такие гаджеты начала массово делать австралийская компания Catapult. По ее данным, технологию используют тысячи спортивных команд. Если сложить историю травм игрока с его текущей формой и нагрузками, можно даже прикинуть риск нового повреждения — то есть попытаться предсказать травму до того, как она случится.

Некоторые клубы идут еще дальше. В голландском «АЗ Алкмар» игроки делятся не только физическими, но и личными данными: тренеру важно понимать, что у футболиста спад из-за временных трудностей, а не потому, что он «теряет хватку». А у молодых алгоритмы умеют прикидывать биологический возраст — это помогает не списать раньше времени того, кто просто позже созревает.

По цифрам ищут и таланты. Немецкий «Вольфсбург» в свое время с помощью алгоритма нашел нападающего Ваута Вегорста в низшей лиге Нидерландов — статистика у него была отличная. Это и есть работа с данными: не «купить успех», а вычислить его.

Кто все это делает в IT:

• аналитик данных — собирает цифры и отвечает на вопрос «что вообще происходит на поле и почему»;

• специалист по Data Science — строит модели, которые прогнозируют здоровье, таланты и не только;

• инженер данных — выстраивает «трубы», по которым данные доезжают от камеры до аналитика.

Компьютерное зрение и ИИ: машина, которая «смотрит» матч

Камера сама по себе ничего не понимает — ее учат «видеть» через компьютерное зрение (Computer Vision, CV): алгоритм распознает игроков, мяч, их перемещения и переводит картинку в данные. Поверх этого работает искусственный интеллект: проанализировав прошлые матчи соперника, машина подсказывает, чего от него ждать. Условно, в какой угол конкретный игрок чаще бьет пенальти или с какой стороны его удобнее накрывать, потому что справа он ошибается чаще. Тренеру это не заменит чутье, но сэкономит часы пересмотра записей.

Те же технологии стоят за привычными системами видеопомощи арбитрам VAR и автоматическим определением офсайдов — без машинного зрения (и специалистов по CV и ML-инженеров) они бы просто не работали.

Маркетинг и реклама в футболе

Это базовые вещи, к которым все давно привыкли. Но если раньше они присутствовали преимущественно в офлайне (например, реклама на трибунах, сувенирные лавки), то теперь перебрались в цифровое пространство, например в виде роликов, баннеров, спецпроектов. За всем этим тоже стоят айтишные профессии:

• интернет-маркетолог — придумывает и ведет кампании;

• разработчик — пишет код, чтобы задумка работала как нужно;

• продуктовый аналитик — смотрит, сработала ли реклама и что делают пользователи.

Что самое неожиданное, онлайн-реклама строится не только вокруг реального футбола. Один из самых наглядных примеров живет в видеоиграх.

В июне 2026 запустили рекламную платформу EA Advertising, чтобы продвигать бренды прямо внутри своего спортивного симулятора. Это и рекламные щиты на виртуальных стадионах (как настоящие, вдоль поля), и брендовые задания, и спецпредметы.

А кто еще нужен?

Большой футбол — это еще и куча сервисов вокруг. Приложения с билетами, трансляциями и счетом матчей пишут разработчики. В день матча на серверы приходит огромная нагрузка — ее надо выдержать, и это отдельная инженерная задача. Продуктовые аналитики смотрят, какие экраны фанаты открывают чаще. Дизайнеры делают так, чтобы приложением было удобно пользоваться одной рукой прямо со стадиона, а тестировщики ловят ошибки до того, как их увидят миллионы.

Получается, за привычной картинкой матча прячется почти весь IT: данные, ИИ, разработка, маркетинг, дизайн — и эти профессии можно освоить с нуля.

Интерес к футболу вполне может оказаться началом пути в IT. В Яндекс Практикуме есть целые направления, которые востребованы этой сфере: анализ данных и Data Science, искусственный интеллект и компьютерное зрение, маркетинг, программирование, дизайн. Помогаем освоить актуальные востребованные навыки, в том числе в плане ИИ — для этого добавили в программы отдельные модули по нейросетям, полезные для той или иной профессии.

У всех курсов для начинающих с нуля есть бесплатная вводная часть — можно попробовать и понять, что вам интересно. А если уже готовы приступить к обучению, используйте промокод WORLDCUPPRACTICUM и получите скидку 7% на любой курс Практикума. Действует до 19 июля.