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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.

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