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Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

Duración

12 meses

Fecha de Inicio

27-11-2026

Horas

1500

Módulos

12 módulos

Modalidad

Online

Precio

2400 €

ISSLOGG

Presentación del Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

El Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda forma a especialistas en la aplicación de inteligencia artificial avanzada a la planificación de la cadena de suministro. Mediante el uso de algoritmos predictivos de última generación, el programa enseña a capturar relaciones no lineales complejas y procesar volúmenes masivos de datos para lograr una precisión insuperable en el pronóstico.

El temario profundiza en feature engineering para series temporales, algoritmos de Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), redes neuronales recurrentes (LSTM, GRU), arquitecturas Transformers, marcos MLOps para producción y explicabilidad mediante SHAP y LIME. Los alumnos desarrollan pipelines integrales automatizados, consolidando su perfil como Supply Chain Data Scientists preparados para liderar la transformación digital del aprovisionamiento.

Proposito del Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

• Instruir en el diseño de arquitecturas de aprendizaje automático aplicadas a la previsión de demanda.

• Dominar la ingeniería de variables temporales, retardos (lags), medias móviles y variables exógenas.

• Entrenar modelos de Gradient Boosting y redes neuronales profundas (LSTM, GRU y Transformers).

• Desplegar pipelines en producción bajo estándares de MLOps con monitorización de data drift.

• Garantizar la interpretabilidad de las predicciones de caja negra mediante valores SHAP y LIME.

Para que te prepara Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

• Construir pipelines predictivos end-to-end desde la ingesta de datos brutos hasta el servicio del forecast.

• Optimizar hiperparámetros de modelos basados en árboles y redes neuronales para reducir el error.

• Desarrollar modelos híbridos que combinen la robustez estadística con la potencia del Machine Learning.

• Implementar sistemas de reentrenamiento continuo detectando desviaciones de concepto (concept drift).

• Explicar las decisiones del modelo de IA a los comités de negocio y directores de operaciones.

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Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

Lo que lograrás

Objetivos del Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

01

Dominar la transición del forecasting clásico a los modelos de Machine Learning.

02

Diseñar técnicas de feature engineering avanzadas para series temporales.

03

Implementar algoritmos de Gradient Boosting como XGBoost, LightGBM y CatBoost.

04

Entrenar redes neuronales recurrentes LSTM y Transformers de forecasting.

05

Desplegar pipelines completos de MLOps con explicabilidad mediante SHAP.

Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda
Por qué ISSLOGG

Una formación pensada para impulsar tu carrera

Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.

Enfoque 100% práctico

Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.

Titulación propia

Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.

Campus online 24/7

Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.

Tutorización experta

Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.

PLAN DE ESTUDIOS

Temario del Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

Módulo 1: Del Forecasting Clásico al Machine Learning
  • Limitaciones de los modelos estadísticos lineales ante patrones de demanda complejos
  • El paradigma del Machine Learning (enfoque global frente a modelos serie a serie)
  • Planteamiento del problema de previsión como un problema de aprendizaje supervisado
  • Ventajas del ML en catálogos masivos con alta dimensionalidad e intermitencia
  • Visión general del flujo de trabajo y ciclo de vida de un proyecto de ML forecasting
Módulo 2: Feature Engineering para Series Temporales
  • Creación de variables de retardo (lag features) y ventanas deslizantes (rolling statistics)
  • Extracción de variables de calendario (día de la semana, mes, festivos, quincenas)
  • Codificación de variables categóricas de producto, tienda y jerarquía comercial
  • Transformaciones cíclicas (seno y coseno) para capturar la periodicidad temporal
  • Selección automatizada de variables y reducción de dimensionalidad
Módulo 3: Árboles de Decisión y Random Forest
  • Fundamentos de árboles de decisión para regresión (CART) y criterios de división
  • Algoritmos de ensamblado Bagging y arquitectura de Random Forest
  • Manejo de la no linealidad y relaciones complejas entre variables explicativas
  • Importancia de características (Feature Importance) basada en impureza y permutación
  • Prevención del sobreajuste (overfitting) mediante poda y control de profundidad
Módulo 4: Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM y CatBoost)
  • Fundamentos teóricos del Boosting y optimización por descenso de gradiente
  • Implementación y ajuste fino de XGBoost para datos tabulares temporales
  • Optimización de velocidad y memoria en grandes volúmenes con LightGBM
  • Tratamiento nativo de variables categóricas en CatBoost
  • Búsqueda de hiperparámetros mediante optimización bayesiana (Optuna)
Módulo 5: Redes Neuronales Recurrentes (LSTM y GRU)
  • Limitaciones de las redes neuronales densas (MLP) en datos secuenciales
  • Arquitectura de redes neuronales recurrentes (RNN) y problema del gradiente desvanecido
  • Celdas de memoria a largo y corto plazo (LSTM) y unidades recurrentes cerradas (GRU)
  • Modelos de secuencia a secuencia (Seq2Seq) y mecanismos de atención temprana
  • Normalización, escalado y ventanas temporales de entrenamiento en PyTorch y TensorFlow
Módulo 6: Transformers Aplicados a Forecasting
  • Arquitectura Transformer basada en el mecanismo de autoatención (Self-Attention)
  • Adaptaciones de Transformers para series temporales (Informer, Autoformer, PatchTST)
  • Temporal Fusion Transformer (TFT) para interpretabilidad y múltiples horizontes
  • Modelos fundacionales de series temporales (TimeGPT, Chronos, Lag-Llama)
  • Comparativa de rendimiento y coste computacional frente a modelos de Gradient Boosting
Módulo 7: Modelos Híbridos (Estadístico y Machine Learning)
  • Arquitecturas combinadas (árboles sobre residuos de modelos ARIMA o Prophet)
  • Enfoques híbridos tipo N-BEATS y DeepAR para pronósticos probabilísticos
  • Ensamblaje (Ensemble y Stacking) de múltiples algoritmos para maximizar la robustez
  • Estrategias de selección dinámica de modelos según la volatilidad de cada artículo
  • Casos prácticos de hibridación en demandas intermitentes y promocionales
Módulo 8: AutoML Aplicado a Forecasting
  • Automatización del preprocesamiento, selección de algoritmos y optimización
  • Frameworks líderes de AutoML en Python (AutoGluon, FLAML, TPOT, PyCaret)
  • Benchmarking automatizado de decenas de modelos en minutos
  • Generación de pipelines optimizados listos para producción
  • Balance entre automatización de AutoML y control manual del científico de datos
Módulo 9: MLOps y Despliegue de Modelos
  • Principios de MLOps aplicados a cadenas de suministro (reproducibilidad y escalabilidad)
  • Versionado de código, datos y modelos con herramientas como DVC y MLflow
  • Creación de microservicios y APIs de inferencia en tiempo real y por lotes (Batch)
  • Contenerización de pipelines predictivos con Docker y orquestación con Airflow
  • Despliegue en entornos cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform)
Módulo 10: Explicabilidad de Modelos (SHAP y LIME)
  • La necesidad de interpretabilidad en modelos de caja negra en operaciones
  • Fundamentos de la teoría de juegos cooperativos y valores SHAP (Shapley Additive Explanations)
  • Desglose del impacto de promociones, precios y estacionalidad con TreeSHAP
  • Explicaciones locales mediante LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • Creación de informes ejecutivos para justificar el pronóstico ante comités S&OP
Módulo 11: Monitorización y Drift de Modelos
  • Métricas de salud del modelo en producción (latencia, consumo y estabilidad)
  • Detección de Data Drift (cambios en la distribución de las variables de entrada)
  • Identificación de Concept Drift (cambios en el comportamiento real del consumidor)
  • Estrategias de reentrenamiento automático y sustitución de modelos en caliente
  • Auditoría continua de la degradación del error predictivo (WAPE y RMSE)
Módulo 12: Trabajo Final del Máster
  • Definición de un caso empresarial complejo con millones de registros de venta
  • Desarrollo completo de la fase de feature engineering y selección de variables
  • Entrenamiento y comparación de modelos (LightGBM, Deep Learning y Transformers)
  • Integración de MLOps con Docker, seguimiento en MLflow y explicabilidad con SHAP
  • Presentación del pipeline productivo end-to-end ante el tribunal evaluador
¿Es para ti?

A quién va dirigido

Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.

Profesionales de logística

Demand Planners y analistas que busquen dominar el Machine Learning para series temporales.

Recién titulados

Graduados en ciencia de datos, ingeniería o matemáticas que quieran especializarse en demanda.

Mandos y responsables

Responsables de supply chain y tecnología que precisen automatizar la previsión mediante IA.

Profesionales en reorientación

Científicos de datos y desarrolladores MLOps orientados al despliegue de modelos predictivos.

Cómo aprenderás

Metodología del Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

1

Matrícula online

Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.

2

Campus 24/7

Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.

3

Tutoría experta

Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.

4

Titulación propia

Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.

Resolvemos tus dudas

Preguntas Frecuentes del Máster en Machine Learning para Previsión de Demanda

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Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.

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¿Por qué los modelos de Gradient Boosting como LightGBM superan al forecasting clásico?

Porque aprenden de forma conjunta de miles de series temporales simultáneamente, detectando interacciones no lineales complejas entre promociones, precios y efectos de calendario que los modelos tradicionales no pueden capturar.

¿Cómo se resuelve la falta de transparencia de los modelos de IA con SHAP?

Los valores SHAP desglosan con exactitud matemática cuánto aporta cada variable (por ejemplo, +15% por campaña publicitaria o -5% por subida de precio) a la predicción final, permitiendo justificar el resultado ante la dirección.

¿Qué papel juegan las arquitecturas Transformers en series temporales?

Modelos como Temporal Fusion Transformer (TFT) o PatchTST aplican mecanismos de autoatención para capturar dependencias temporales de muy largo plazo y ponderar la importancia de múltiples factores a la vez con alta precisión.

¿Qué nivel de programación en Python se requiere para cursar el máster?

Se recomienda tener una base previa de Python o análisis de datos. El programa profundiza desde las librerías estándar (Pandas, Scikit-Learn) hasta entornos avanzados de Deep Learning (PyTorch) y herramientas MLOps paso a paso.

¿A qué puestos directivos y técnicos da acceso esta titulación?

Capacita para ejercer como Supply Chain Data Scientist, Lead Demand Planner, MLOps Engineer especializado en operaciones, consultor de analítica predictiva o director de inteligencia artificial aplicada a logística.