Ciencia de Datos aplicada a Logística



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¿Qué voy a aprender en este programa?
Al finalizar el curso, el alumno se encontrará en la capacidad de:
-Desarrollar habilidades en el uso de herramientas de análisis de datos y estadística, así como comprender los fundamentos del machine learning.
-Fomentar una cultura data driven en la organización, entendiendo las implicancias del gobierno de datos para promover el uso estratégico de los datos en la toma de decisiones logísticas.
-Adquirir habilidades en visualización de datos y comunicación de resultados utilizando Power BI.
-Aplicar técnicas y herramientas de analítica de datos en casos prácticos reales de logística.
¿A quién va dirigido este programa?
Este programa, es ideal para gerentes de logística y operaciones, gestores y supervisores de las compras, aprovisionamiento, almacén y distribución, así como para profesionales del área en puestos clave, o personas que aspiren algún cargo de responsabilidad en las áreas relacionadas con la optimización de los procesos logísticos mediante el análisis de datos.
¿Cuál será mi estructura curricular?

-Importancia del análisis de datos
-Fuentes de datos en logística
-Variables relevantes para la analítica de datos
-Herramientas de análisis de datos y estadística
-Los pilares de machine learning

-Internet de las cosas (IoT)
-Big data
-Cloud computing
-Inteligencia artificial
-Blockchain
-LPWAN
-Etiquetado inteligente - RFID
-Almacenes automatizados

-Cultura data driven
-Habilidades y perfiles para desarrollar la cultura data driven
-Implicancias del gobierno de datos

-Estadistica descriptiva: Media, varianza y moda
-Estadística inferencial: Distribuciones y pruebas de hipótesis
-Uso de herramienta Python para el análisis de datos
-DataSet con Python: Creación, ordenamiento, filtrado
-Extracción/importación de datos: Lectura y tratamiento de datos

-Limpieza de datos: Outlieres, atípicos
-Imputación de datos
-Análisis de datos descriptivo: Correlaciones, gráficos, tendencias
-Aprendizaje de máquina supervisado: Regresión y clasificación
-Aprendizaje de máquina no supervisado: Cluster y agrupación

-Entorno a Power BI
-Importación y carga de datos
-Limpieza y normalización de los datos
-Modelamiento de datos para visualización
-Visualización con Tablas: Operaciones, campos calculados, estadísticas
-Visualización con Gráficos: Histogramas, tendencias, geoespacial
-Caso práctico: Dashboards e indicadores clave (KPI) del proceso logístico

-Aplicación de técnicas y herramientas de analítica de datos en casos reales de logística

¿Cuáles son los requisitos de admisión?
Requisitos para la inscripción
Para completar tu inscripción, es necesario:
- Llenar la Ficha de matrícula.
- Hacer el pago de la matrícula / entrega de orden de servicio / entrega de carta de compromiso.

Conocimientos previos:
Para llevar el programa, es recomendable que el participante posea:
- Este programa no requiere de ningún conocimiento previo en específico.

Software a emplear:
- Power BI
Plana docente
Mis Beneficios
Sincronización Asesoría continua
Check Docentes especializados
Birrete Educación de calidad
Interacción Interacción en vivo
Lupa Seguimiento académico personalizado
Computador Modalidad online
Certifícate como:

Certificación Ingenium
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*Los certificados no tienen costo adicional, se enviarán de forma digital con un código único de seguridad para su validación y trazabilidad respectiva.
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Norma ISO 9001:2015 y de un
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