Certificación Internacional en Implementación de Ciencia de Datos en Planeación de la Demanda e Inventarios

Módulos e instructores

Este programa se compone de 9 módulos dictados por especialistas en ejercicio.

1

INTRODUCCIÓN A PYTHON PARA PLANIFICACIÓN DE SUPPLY CHAIN

DH David HernándezData Science & AI Manager

Ver temario (5 temas)

• Fundamentos de Python para Planificación Supply Chain
• Introducción a Python para Planificación de Supply Chain
• Carga, Limpieza y Manipulación de Datos
• Organización Avanzada de Datos y Visualización Estratégica
• Ejercicio Práctico Integrador con Dataset Real de Kaggle

2

LIMPIEZA DE DATOS EN PLANEACIÓN DE DEMANDA CON PYTHON

JH Jonathan HernándezForecast and Demand Planning en MARS

Ver temario (6 temas)

• Identificación de Errores Críticos
• Evaluación de Series Forecasteables
• Técnicas de Imputación Inteligente
• Manejo de Outliers con Métodos Estadísticos
• Pipeline Automatizado con Python
• Preparación para Modelado Eficiente

3

MODELOS BÁSICOS DE PRONÓSTICOS DE VENTA CON PYTHON

JG Jhon GomezData Science Manager

Ver temario (4 temas)

• Fundamentos de Series de Tiempo
• Análisis Exploratorio de Datos (Eda) Aplicado
• Modelos Básicos de Series de Tiempo
• Modelos Arima

4

MODELOS AVANZADOS DE PRONÓSTICOS DE VENTA CON PYTHON

JG Jhon GomezData Science Manager

Ver temario (4 temas)

• Fundamentos de Series de Tiempo y Pronósticos
• Regresión y Aprendizaje Automático Aplicado a Pronósticos I
• Regresión y Aprendizaje Automático Aplicado a Pronósticos II
• Taller Práctico: Pronósticos con Prophet

5

SELECCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS DE PRONÓSTICOS CON PYTHON

FR Fernando RamírezBusiness Intelligence Manager

Ver temario (6 temas)

• Fundamentos de Métricas de evaluación de pronósticos
• Selección de variables y definición
• Underfitting
• Overfitting
• Evaluación de modelos de pronóstico
• Segmentación y Clasificación

6

OPTIMIZACIÓN DE INVENTARIOS CON PYTHON

JG John GarcíaDIGITAL SUPPLY CHAIN

Ver temario (8 temas)

• Modelos Determinísticos y Análisis Computacional
• Actividad práctica: Ejercicio de programación en Python para evaluar cambios en Q y su impacto en el costo total.
• Clasificación de Inventarios y Estrategias ABC/XYZ
• Actividad Práctica: Cálculo programado de la clasificación ABC–XYZ con análisis de la matriz de gestión.
• Modelos Estocásticos: (Q,R), Inventario de Seguridad y Newsvendor
• Taller Práctico: Implementación del Newsvendor: Uso de scipy.stats para determinar el pedido óptimo bajo distintas distribuciones.
• Optimización Con Programación Lineal Y Modelos Con Restricción De Espacio
• Actividad Práctica: Implementación completa de un modelo PL en PuLP para optimizar inventarios con capacidad limitada.

7

AUTOMATIZACIÓN E INTEGRACIÓN DEPROCESOS CON PYTHON

JO James OsorioRegional Supply and Demand Planner-Andean and Southern Cone

Ver temario (5 temas)

• Automatización de Calidad de Datos
• Generación Automática De Pronósticos
• Identificación de Productos Obsoletos
• Automatización de Reabastecimiento de Inventario
• Evaluación Y Ajuste De Forecast

8

SIMULACIÓN DE ESCENARIOS CON PYTHON

JG John GarcíaDIGITAL SUPPLY CHAIN

Ver temario (4 temas)

• Preparación de Datos y Generación de Escenarios
• Análisis de Sensibilidad y Estrategias ABC
• Taller de Simulación Multiescalón
• Actividad: Generación de reportes automatizados con matplotlib y plotly.

9

PROYECTO INTEGRADOR FINAL

JG John GarcíaDIGITAL SUPPLY CHAIN

Ver temario (5 temas)

• Proyecto Integrador de Planeación de Demanda e Inventarios con Python
• Proyección de la Demanda
• Simulación de Escenarios
• Generar un Plan de Reabastecimiento Óptimo
• Evaluación y Medición de Resultados