Il corso per data analyst non è più una formula buona per convegni e slide: è diventato un’aula piena, una data sul calendario e un’inaugurazione ufficiale nella casa del calcio italiano. A Coverciano, nell’aula magna del Centro Tecnico Federale, la FIGC ha aperto le porte al primo “corso di alta formazione in data analyst”, sancendo un passaggio che, per chi vive il pallone con curiosità e spirito contemporaneo, ha il sapore delle svolte vere.
Perché c’è un punto in cui le intuizioni smettono di essere intuizioni e diventano prassi. Il corso per data analyst nasce esattamente qui: nel momento in cui la Federazione decide che la lettura del gioco non è soltanto un’arte tramandata per esperienza, ma anche una competenza da formare, organizzare, certificare. E non è un dettaglio secondario che sia successo a Coverciano, il luogo simbolo della didattica calcistica italiana, dove la tradizione è sempre stata un patrimonio, ma anche una responsabilità: quella di aggiornarsi senza perdere identità.
“Passaggio formativo fondamentale”: la frase che racconta tutto
Il corso per data analyst si porta dietro, fin dal primo giorno, parole pesanti. Non per retorica, ma per consapevolezza. Mario Beretta, neopresidente del Settore Tecnico, ha inquadrato il senso dell’operazione senza giri larghi: “Si tratta di un passaggio formativo che andava assolutamente fatto, per come si sta evolvendo il gioco del calcio ma anche la società in generale; tutti i club calcistici di alto profilo si stanno dotando di un dipartimento dedicato a questo settore”.
Dentro questa frase c’è la fotografia del calcio che abbiamo davanti. I club cambiano pelle, si strutturano, si specializzano. E se la società cambia linguaggio, strumenti, tempi di decisione, il calcio non può restare fermo al puro istinto, che resta fondamentale, ma non basta più da solo. Il corso per data analyst arriva per trasformare in competenza ciò che, spesso, è stato affidato all’improvvisazione o a percorsi individuali. E lo fa con un riconoscimento implicito: la figura dell’analista dei dati non è un accessorio, è una leva.
Beretta, poi, aggiunge un passaggio che sembra quasi un sorriso rivolto al futuro, ma in realtà è una dichiarazione di metodo: “Questa è la mia prima uscita ufficiale da presidente e devo ammettere che non è male iniziare con questa sfida… ma sono fermamente convinto che i numeri servano”.
Nel calcio, “i numeri servono” non significa inchiodarsi a una tabella. Significa capire che i numeri, se letti bene, possono fare domande migliori. E le domande migliori, di solito, portano scelte migliori.
Da “moda” a mestiere: perché oggi serve davvero il data analyst
Il corso per data analyst intercetta un cambiamento che, a guardar bene, era già in atto da anni. Prima in modo sommerso, poi con sempre più evidenza. La differenza è che adesso la direzione è ufficiale: si passa dall’uso episodico dei dati all’idea di un sistema. E un sistema, per funzionare, ha bisogno di persone formate.
Nel calcio contemporaneo, i dati entrano ovunque: nella valutazione della prestazione, nella prevenzione degli infortuni, nello scouting, nella lettura degli avversari, persino nella gestione della rosa e dei minuti. Ma la loro utilità non è automatica. I dati non “parlano” da soli: vanno raccolti, puliti, contestualizzati e, soprattutto, tradotti in un linguaggio comprensibile allo staff tecnico. Il corso per data analyst nasce per questo passaggio cruciale: dal dato grezzo alla decisione, senza perdere in mezzo la realtà del campo.
Ed è qui che l’Italia può fare un salto qualitativo: non rincorrendo modelli esteri, ma creando una propria scuola, capace di rispettare la cultura tattica italiana e di potenziarla con strumenti nuovi. Il corso per data analyst, in questo senso, è anche una promessa: trasformare un vantaggio storico (la lettura del gioco) in un vantaggio competitivo aggiornato (la lettura del gioco supportata dai dati).
Un corso pensato “per gli uomini di calcio”, non per soli informatici
C’è un’altra frase, pronunciata dal coordinatore del corso, che spiega con precisione chirurgica la scelta progettuale. Gian Marco Campagnolo, docente di Sociologia della Scienza e della Tecnologia all’Università di Edimburgo, ha raccontato la filosofia del percorso: “Abbiamo ideato e sviluppato questo corso – ha quindi evidenziato a margine il coordinatore delle lezioni, Gian Marco Campagnolo, docente di Sociologia della Scienza e della Tecnologia all’Università di Edimburgo – per dare la possibilità agli uomini di calcio di accedere all’analisi dati e a nozioni statistiche. Non potevamo certo permetterci di realizzare un corso per data analyst dentro i cancelli di Coverciano che fosse per soli informatici… quindi lo abbiamo reso fruibile agli uomini di calcio”.
È un punto determinante, perché chiarisce una tensione reale: quando i dati arrivano nel calcio senza mediazione, rischiano di creare distanza. Quando invece i dati vengono insegnati “dentro” la cultura calcistica, diventano parte della stessa lingua. Il corso per data analyst, così impostato, sembra voler evitare l’errore più comune: immaginare che la competenza tecnica basti senza quella calcistica.
Campagnolo va oltre e tocca un altro nodo: “Abbiamo impostato un metodo di valutazione che riconosca non soltanto le competenze analitiche, ma anche quelle calcistiche: le domande più interessanti vengono infatti dagli uomini di campo. E per noi è fondamentale anche la competenza comunicativa, ovvero la capacità di trasferire le conoscenze di tutti questi dati all’uomo di campo.” Ecco la parola chiave: trasferire. Perché la distanza tra un dataset e un allenamento è fatta di comunicazione, non solo di numeri. Se il data analyst non sa portare il dato al campo, il dato resta sterile. Se invece sa farlo, diventa una lente che aiuta a vedere meglio.
La FIGC “prima a livello federale”: un primato che pesa
Il corso per data analyst porta anche una rivendicazione importante, che sposta la discussione sul piano internazionale. Campagnolo, che lavora tra più contesti europei, lo dice esplicitamente: “Infine un appunto: ho uno sguardo internazionale, perché lavoro sia in Inghilterra che in Germania; ho molti contatti con la comunità del football analytics in questi Paesi e devo dire che la FIGC è stata la prima a introdurre un corso di data analyst a livello federale”.
Se questo primato viene confermato dal confronto con le reti professionali citate, allora non è soltanto una buona notizia: è un posizionamento. Significa che la Federazione non si limita a prendere atto del cambiamento, ma prova a guidarlo, costruendo un percorso strutturato. E per un Paese spesso accusato di arrivare tardi sulle innovazioni di processo, il dato è tutt’altro che banale.
48 ore per cambiare prospettiva: struttura e docenti del percorso
Il corso per data analyst è stato progettato in modo compatto ma significativo. Il programma didattico prevede 48 ore di lezione, divise in 24 ore in presenza a Coverciano e 24 ore online. È una scelta che racconta un’idea moderna di formazione: stare nei luoghi simbolo, respirare il contesto, incontrare persone e metodologie dal vivo, ma anche sfruttare la flessibilità della didattica digitale per consolidare e approfondire.
Anche i profili dei docenti citati nel lancio dicono molto sulla direzione: tra gli intervenuti figurano Mo Dabbah, Chief Technology Officer del Como 1907, e Giovanni Marchese, Senior Data Specialist dell’Inter. Due ruoli che, già solo a nominarli, spiegano come il data analyst non sia più un “supporto esterno”, ma un ingranaggio interno alla macchina del club. Un CTO che incrocia tecnologia e organizzazione sportiva, un data specialist in un top club: il corso per data analyst si aggancia a quel livello, non a un’idea astratta di numeri.
Chi siede in aula: un gruppo che racconta il calcio di oggi
Il corso per data analyst non è una lezione in solitaria: è una classe. E, come spesso accade, una classe racconta un’epoca più di mille definizioni. Tra i corsisti è segnalata la presenza di Guido Didona, attuale match analyst della Nazionale femminile, dettaglio che sottolinea quanto l’ecosistema della performance si stia integrando tra ruoli e competenze.
L’elenco completo dei partecipanti è lungo e composito, e include (in ordine riportato) Giuseppe Alfano, Simone Arceci, Riccardo Bertolini, Antonio Borriello, Fabio Bortolotti, Alessandro Consolati, Giuseppe Di Santo, Guido Didona, Antonio Errichiello, Matteo Fabris, Antonio Formisano, Filippo Ghinassi, Seyedhossein Javadizavieh, Alessandro Leuzzi, Marco Marino, Micol Emma Misrachi, Pier Vincenzo Mureddu, Roberto Paolini, Daniele Pochesci, Dario Maria Rivetti, Alessandro Rossini, Federico Scala, Matteo Stabile, Matteo Tozzi, Alessandro Vetuschi e Andrea Zappavigna.
Anche senza fermarsi su ogni nome, l’immagine è chiara: il corso per data analyst parla a un calcio largo, fatto di figure che arrivano da percorsi diversi, con l’obiettivo comune di acquisire una competenza che oggi può incidere sulla qualità del lavoro quotidiano.
Il corso per data analyst e la cultura italiana della tattica
C’è un timore che ogni rivoluzione porta con sé: che il nuovo cancelli il vecchio. Ma nel calcio, quasi mai funziona così. La tattica italiana è una delle espressioni più riconoscibili del nostro modo di pensare il gioco: lettura degli spazi, interpretazione dei momenti, attenzione ai dettagli. Il corso per data analyst non nasce per sostituire questa cultura, ma per darle un supporto ulteriore.
Pensiamo al modo in cui si prepara una partita: l’osservazione dal vivo, la videoanalisi, il confronto nello staff. I dati possono entrare in quel processo in modo intelligente: evidenziare tendenze che l’occhio potrebbe sottovalutare, misurare con coerenza fenomeni che altrimenti restano sensazioni, confrontare periodi diversi di una stagione, leggere la qualità delle scelte oltre il risultato immediato. Il corso per data analyst, se davvero forma figure capaci di “trasferire” il dato al campo, può diventare il ponte tra intuizione e verifica.
In fondo, il calcio è sempre stato un gioco di informazioni: oggi la differenza è che parte di quelle informazioni è strutturabile. E chi sa strutturarla senza perdere il contatto con la realtà del gioco ha un vantaggio.
Una competenza che impatta anche scouting e costruzione delle squadre
Il corso per data analyst è rilevante anche per un altro motivo: perché la scelta dei giocatori e la pianificazione sportiva sono sempre più influenzate dalla capacità di ridurre l’errore. Scouting non significa soltanto “scoprire” talenti: significa selezionare profili coerenti con un’idea di gioco, prevedere adattabilità, valutare sostenibilità fisica e continuità di rendimento.
I dati, qui, possono essere decisivi, ma solo se governati. Un club può riempirsi di numeri e restare confuso; oppure può scegliere pochi indicatori chiave, collegarli alla propria identità e usarli per accelerare il processo decisionale. Il corso per data analyst si colloca proprio in questa possibilità: formare persone che sappiano definire le domande prima ancora delle risposte.
E quando Beretta parla di club di alto profilo che si dotano di dipartimenti dedicati, sta descrivendo un sistema che ormai si muove in questa direzione.
Se i dipartimenti diventano lo standard, la differenza la fa la qualità delle competenze interne. E la qualità, quasi sempre, nasce da formazione seria.
Coverciano come laboratorio: quando la tradizione decide di aggiornarsi
Il corso per data analyst ha un valore simbolico potente anche per la location. Coverciano non è solo un luogo fisico: è un marchio culturale del calcio italiano. Mettere i dati dentro Coverciano significa dire che i dati non sono un corpo estraneo. Significa accettare che l’evoluzione del gioco va accompagnata, non subita.
Ed è interessante che l’inaugurazione avvenga nell’aula magna del Centro Tecnico Federale, con una dimensione pubblica e istituzionale. Il messaggio è chiaro: il corso per data analyst non è un esperimento laterale, è una scelta di sistema.
Il corso per data analyst come nuova alfabetizzazione calcistica
C’è un concetto che spesso si sottovaluta: l’alfabetizzazione. In un mondo pieno di dati, la vera competenza non è “avere i dati”, ma saperli leggere. Il corso per data analyst, così come viene descritto, sembra voler costruire questa alfabetizzazione dentro il calcio, rivolgendosi a persone che hanno familiarità con il campo e che vogliono acquisire strumenti di analisi e nozioni statistiche.
Se questa alfabetizzazione prende piede, cambierà anche il modo di discutere di calcio. Non perché la passione debba diventare matematica, ma perché certe conversazioni potranno essere più precise. Una scelta di pressing non sarà solo “coraggiosa” o “azzardata”, ma potrà essere misurata nella sua efficacia nel tempo. Un giocatore non sarà soltanto “in forma” o “fuori forma”, ma potrà essere letto attraverso indicatori coerenti con ciò che gli si chiede in campo. Il corso per data analyst, in prospettiva, può incidere sulla qualità della cultura calcistica, non soltanto sulle scelte di uno staff.
Dalla curiosità alla competenza: perché questo primo corso conta più di quanto sembri
Il primo corso per data analyst è, inevitabilmente, un inizio. Ma gli inizi contano perché stabiliscono un precedente. Quando una federazione istituzionalizza un percorso, rende più semplice la crescita di un intero settore: crea standard, stimola domanda, costruisce linguaggio condiviso. E se davvero, come dichiarato, la FIGC è stata la prima a introdurre un corso del genere “a livello federale”, allora la portata supera i confini italiani e apre un capitolo di credibilità internazionale.
Resta un punto decisivo: il calcio, alla fine, vive di campo. Il corso per data analyst avrà successo se riuscirà a generare professionisti che sappiano stare vicino all’allenatore, parlare con lo staff, comprendere il contesto emotivo e tecnico di una squadra, e al tempo stesso portare ordine nell’informazione. Perché il problema non è avere più dati: è avere più chiarezza.
E in questo senso, il corso per data analyst inaugurato a Coverciano il 12 gennaio 2026 non è soltanto una notizia di formazione. È un segnale culturale: la conferma che il calcio italiano, quando decide di muoversi, può farlo mettendo insieme identità e innovazione.
