Ciencia de Datos aplicada a Logística

- Conceptos clave de la analítica de datos
- Introducción al Supply Chain Management 4.0
- Tecnologías y herramientas digitales en logística:
• 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
- SCM impulsada por datos

- Fundamentos ETL (Extracción, Transformación y Carga de datos)
- Definición de objetivos, metas y métricas del negocio
- Identificación de fuentes de datos
- Extracción/importación de datos
- Selección y depuración primaria de datos

- Introducción a las herramientas de análisis estadístico
- Clasificación de datos filtrados
- Reconocimiento de patrones y correlaciones
- Agrupamiento de datos en clústeres
- Análisis descriptivo
- Análisis predictivo
- Organización de la data resultante para su visualización en Power BI

- Entorno de Power BI
- Importación y carga de datos
- Limpieza y normalización de los datos
- Modelamiento de datos para visualización
- Dashboards e indicadores clave (KPI) del proceso logístico
- Automatización de reportes
- Gestión final de la información

- Pronóstico y planeación de la demanda
- Automatización de almacenes e inventarios
- Optimización de las rutas de transporte/distribución
- Trazabilidad de los productos en la cadena de valor