3 meses
100
6 módulos
Online
525 €
El Curso en Dashboards de Análisis de Inventario proporciona las competencias técnicas fundamentales para estructurar datos logísticos y diseñar soluciones de visualización operativa avanzada. A través de la integración de pipelines analíticos y modelos de segmentación automatizada, los estudiantes aprenden a transformar registros transaccionales en información estratégica, impulsando la visibilidad de stock y optimizando la rentabilidad en la cadena de suministro.
A lo largo del programa, los participantes profundizarán en el modelado de datos multidimensionales y en el control de calidad previo a la clasificación ABC-XYZ. Mediante la aplicación de algoritmos de clustering como K-means y DBSCAN para agrupar referencias según patrones reales de demanda, los profesionales construirán cuadros de mando interactivos orientados a la toma de decisiones en entornos logísticos exigentes.
• Estructurar modelos de datos relacionales para consolidar la información operativa de existencias.
• Construir cubos analíticos multidimensionales para auditar las métricas clave de inventario.
• Evaluar la calidad del dato depurando anomalías en históricos antes de aplicar análisis ABC-XYZ.
• Aplicar machine learning no supervisado para segmentar carteras de productos de forma automática.
• Diseñar cuadros de mando interactivos que faciliten la supervisión diaria de las existencias.
• Superar matrices estáticas tradicionales mediante técnicas modernas de agrupamiento de datos.
• Detectar referencias anómalas y consumos atípicos utilizando algoritmos de densidad como DBSCAN.
• Conectar fuentes heterogéneas de datos logísticos provenientes de ERP y sistemas de almacén SGA.
• Construir métricas analíticas avanzadas para medir la rotación y la cobertura de los productos.
• Presentar análisis visuales rigurosos ante responsables de compras, logística y operaciones.
¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.
+34 960 730 479
info@isslogg.com
Lunes a viernes, de 9:00 a 18:00 (CET)
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Estructurar arquitecturas de datos para integrar registros de inventario dispersos.
Diseñar cubos multidimensionales para calcular métricas de rotación y cobertura.
Auditar la calidad del dato histórico garantizando la fiabilidad del análisis ABC.
Implementar algoritmos K-means y DBSCAN para agrupar artículos según su comportamiento.
Desarrollar una plataforma analítica y visual de inventarios aplicada a una empresa.
Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.
Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.
Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.
Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.
Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.
Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.
Supply chain analysts que buscan aplicar machine learning y dashboards de Power BI en su stock.
Data scientists que desean modelar la segmentación del inventario y predecir la obsolescencia.
Responsables de inventario que buscan dashboards dinámicos para monitorizar la salud del stock.
Business intelligence managers que buscan crear modelos analíticos avanzados para supply chain.
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.
Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.
Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.
Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.
Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.
ContáctanosCualquier error en las transacciones históricas, unidades de medida o registros de roturas distorsiona las métricas de rotación y conduce a clasificaciones erróneas, provocando decisiones equivocadas de compra y almacenamiento.
La matriz ABC clásica agrupa artículos considerando una o dos variables aisladas. El clustering analiza simultáneamente múltiples dimensiones operativas (volumen, margen, variabilidad de consumo y frecuencia), detectando patrones de comportamiento mucho más reales.
No es indispensable saber programar. El programa se enfoca en la comprensión metodológica, el modelado funcional de datos y la aplicación práctica de algoritmos mediante herramientas analíticas guiadas paso a paso.
DBSCAN es idóneo para detectar artículos atípicos y consumos anómalos o erráticos que los algoritmos tradicionales no logran aislar, permitiendo dar un tratamiento especial a productos con comportamiento fuera de la norma.
Se recomienda una dedicación media de 8 a 10 horas semanales en modalidad 100% online y flexible, facilitando la compatibilidad laboral mediante la resolución de ejercicios prácticos y el desarrollo tutorizado del trabajo final.
