Cursos

ds2c [data science for the supply chain]

Explore nuestros diferentes cursos, capacitaciones y programas de entrenamiento diseñados para potenciar las habilidades de su equipo en el ámbito de la ciencia de datos, análisis de la cadena de suministro y gestión de inventarios. Desde sesiones introductorias hasta talleres especializados, ofrecemos opciones adaptadas a todos los niveles de experiencia y necesidades de aprendizaje. Nuestro instructor altamente calificado y material didáctico de calidad garantizan una experiencia de aprendizaje efectiva y práctica.

Programas de capacitación personalizados

Además, podemos personalizar programas de capacitación según los requisitos específicos de su empresa, brindando flexibilidad y maximizando el retorno de la inversión en el desarrollo de talento. Permítanos ayudarlo a fortalecer las capacidades de su equipo y mantenerlo al tanto de las últimas tendencias y tecnologías en el campo.

Pronósticos Básicos en Excel
(12 horas)

Promedios móviles

Suavización exponencial

Regresión lineal

Error del pronóstico
(4 horas)

Métricas de error absolutas

Métricas de error porcentuales

Por que el MAPE no es el mejor indicador

El RMSE y la importancia en el stock de seguridad

Modelos de Inventarios Básicos
(16 horas)

Clasificación ABC-XYZ

EOQ – análisis de los costos del inventario

Comparación y uso del nivel de servicio por ciclo, OTIF y tasa de llenado

Stock de seguridad

Modelos de revisión continua

  • Punto de reorden

Modelos de revisión periódica

  • Inventario máximo

Por que el modelo Máximos y Mínimos es peligroso

Pronósticos Avanzados
(12 horas)

Modelos estacionales en Excel

Regresión lineal múltiple en Excel

Modelos ARIMA

Introducción a Machine Learning para cadena de suministro

Modelos de Inventarios Avanzados
(12 horas)

Modelo del vendedor de periódicos para productos de moda y perecederos

Coordinación de la demanda

MEIO – Multiechelon Inventory optimization

  • Modelo GSM

Modelos de pronósticos con machine learning Parte 1
(12 horas)

Introducción a Python

Manejo de series de tiempo en pandas

Estructura para la creación de algoritmos de machine learning

Algoritmos más utilizados

  • ARIMA
  • Árboles de decisión
  • Redes neuronales

Atributos de series de tiempo para machine learning

Modelos de pronósticos con machine learning Parte 2
(12 horas)

Outliers - datos atípicos

Librerías de apoyo series de tiempo

  • Darts
  • Feature engine
  • Skforecast

Generación de pronósticos con el algoritmo