Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

Duración

4 meses

Fecha de Inicio

02-10-2026

Horas

100

Modulos

6

Modalidad

Online

Precio

575 €

ISSLOGG

Presentación del Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

El Curso en Analítica de Datos para Supply Chain enseña las herramientas con las que se interroga a los datos de una operación logística. Saber consultar, cruzar y resumir la información propia es hoy una competencia básica en cualquier área de almacén, transporte o planificación.
El recorrido empieza por los tres niveles de analítica y las arquitecturas de data lake y lakehouse, sigue con SQL avanzado (uniones, funciones de ventana, agregaciones por periodo) y Python con pandas para limpiar y cruzar fuentes, y remata con la estadística que explica la variabilidad de plazos y consumos. El caso analítico final se resuelve de principio a fin, un material muy útil para acceder a puestos de analista en operaciones.

Proposito del Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

  • Introducir el análisis de datos aplicado a la cadena de suministro.
  • Presentar cómo se almacena y organiza el dato logístico moderno.
  • Enseñar a consultar información operativa con SQL de nivel avanzado.
  • Iniciar en el uso de Python para el tratamiento de datos.
  • Aportar el criterio estadístico necesario para leer los resultados.

Para que te prepara Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

  • Reconocer qué nivel de análisis pide cada pregunta del negocio.
  • Consultar tablas de pedidos, rutas o inventario con SQL avanzado.
  • Limpiar y cruzar fuentes de datos logísticos con Python y pandas.
  • Medir la variabilidad de un proceso y su efecto en el servicio.
  • Resolver un caso analítico completo desde el dato bruto hasta la conclusión.

¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.

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

Lo que lograrás

Objetivos del Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

01

Distinguir el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.

02

Conocer las arquitecturas de datos que sostienen la analítica logística.

03

Consultar datos operativos con SQL de nivel avanzado.

04

Tratar y cruzar conjuntos de datos con Python y pandas.

05

Aplicar medidas estadísticas al análisis de procesos logísticos.

Curso en Analítica de Datos para Supply Chain
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 Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

Módulo 1: Fundamentos del analytics descriptivo, predictivo y prescriptivo
  • Qué pregunta responde cada nivel de análisis
  • Ejemplos logísticos de cada uno
  • Datos necesarios en cada caso
  • Herramientas asociadas a cada enfoque
  • Madurez analítica de una empresa
Módulo 2: Arquitectura big data en supply chain (data lake y lakehouse)
  • Volumen y variedad del dato en operaciones
  • Lago de datos, almacén y modelo lakehouse
  • Almacenamiento en la nube
  • Carga por lotes y carga continua
  • Acceso, permisos y calidad del dato
Módulo 3: SQL avanzado para analistas logísticos
  • Uniones entre varias tablas operativas
  • Subconsultas y tablas temporales
  • Funciones de ventana y acumulados
  • Agrupaciones por periodo y comparativas
  • Consejos de rendimiento en tablas grandes
Módulo 4: Python aplicado a operaciones
  • Primeros pasos con pandas
  • Carga de ficheros y conexión a datos
  • Limpieza de registros y valores ausentes
  • Cruce de fuentes y cálculo de indicadores
  • Gráficos de exploración y resultados
Módulo 5: Estadística aplicada al análisis logístico
  • Medias, medianas y dispersión en operaciones
  • Distribuciones típicas de demanda y plazo
  • Variabilidad y su efecto en el nivel de servicio
  • Correlación y errores de interpretación
  • Comparación de periodos y de escenarios
Módulo 6: Proyecto final de caso analítico completo
  • Problema logístico elegido y datos disponibles
  • Preparación y depuración del conjunto
  • Consultas y análisis realizados
  • Interpretación de los resultados
  • Conclusiones y recomendaciones
¿Es para ti?

A quién va dirigido

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

Profesionales de logística

Profesionales de logística en activo que quieren analizar sus propios datos operativos.

Recién titulados

Recién titulados con perfil cuantitativo que buscan una base práctica en analítica.

Mandos y responsables

Mandos y responsables que quieren interpretar mejor las cifras de su área.

Profesionales en reorientación

Profesionales en reorientación desde administración o sistemas hacia el análisis de datos.

Cómo aprenderás

Metodología del Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

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 Curso en Analítica de Datos para Supply Chain

¿No encuentras tu respuesta?

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

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¿Qué es una función de ventana en SQL y por qué se estudia?

Permite calcular acumulados, rankings o comparativas con el periodo anterior sin perder el detalle de cada fila. Es imprescindible para analizar la evolución de pedidos, rutas o inventario.

¿Se necesita saber programar antes de empezar?

No. El módulo de Python arranca desde cero con pandas y ejercicios sobre datos logísticos, pensado para quien nunca ha escrito código pero está acostumbrado a trabajar con datos.

¿Qué se entiende por lakehouse frente a un data lake normal?

El lago guarda los datos en bruto y el lakehouse añade estructura y capacidad de consulta similares a las de un almacén de datos. En el módulo de arquitectura se ve cuándo interesa cada opción.

¿Los ejemplos son de almacén o también de transporte?

De ambos. Se trabaja con conjuntos de pedidos y movimientos de almacén, y también con datos de rutas, plazos de entrega y coste por envío para cubrir la operación completa.

¿Qué puedo hacer al terminar el curso?

Sirve para incorporarte como analista de apoyo en un área logística y también como paso previo al diplomado o al máster de la especialidad, donde se abordan modelos predictivos y torre de control.