3 meses
100
6 módulos
Online
495 €
El Curso en Fundamentos del Forecasting Estadístico proporciona las herramientas cuantitativas esenciales para estimar la demanda con precisión matemática. A lo largo de la formación, el alumno aprende a modelar series temporales y superar intuiciones subjetivas, reduciendo la incertidumbre y garantizando la eficiencia del aprovisionamiento logístico.
El temario abarca la descomposición de series en tendencia y estacionalidad, los algoritmos de suavizado Holt-Winters, los modelos estocásticos ARIMA y SARIMA y la regresión lineal multivariable. Mediante ejercicios prácticos aplicados a datos de ventas, los participantes desarrollan habilidades para ejercer como analistas de previsión de demanda en empresas de distribución y fabricación.
• Instruir en los principios básicos de la predicción cuantitativa de demanda en supply chain.
• Descomponer series temporales aislando los factores de estacionalidad, tendencia y residuo.
• Aplicar modelos de suavizado exponencial simple, doble de Holt y triple de Holt-Winters.
• Ajustar modelos estocásticos autorregresivos y de medias móviles (ARIMA y SARIMA).
• Implementar modelos de regresión causal para estimar el impacto de variables comerciales.
• Identificar el patrón estadístico predominante en el historial de ventas de cada producto.
• Calibrar parámetros de previsión para minimizar desviaciones en artículos de alta rotación.
• Construir modelos de regresión lineal que proyecten ventas ante variaciones de mercado.
• Medir la precisión del pronóstico calculando indicadores clave de error absoluto y relativo.
• Generar un baseline estadístico automatizado para su uso en la planificación de compras.
¿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.
Comprender el rol de la estadística en la planificación de la demanda.
Descomponer series temporales en componentes de tendencia y ciclo.
Modelar pronósticos mediante algoritmos de suavizado Holt-Winters.
Ajustar modelos autorregresivos integrados de tipo ARIMA y SARIMA.
Formular regresiones causales aplicadas a la previsión comercial.
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.
Profesionales del sector que quieren especializarse y dar un salto en su carrera.
Titulados que buscan una especialización práctica para acceder al mercado laboral con ventaja.
Responsables que dirigen equipos u operaciones y necesitan herramientas de gestión y estrategia.
Personas de otros sectores que quieren reorientar su carrera hacia la logística.
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.
ContáctanosHolt-Winters ajusta directamente tendencia y estacionalidad mediante factores de ponderación exponencial, mientras que ARIMA analiza la estructura interna de autocorrelaciones entre valores pasados y errores de la serie.
Sí, el curso enseña a diagnosticar si la serie es estable, tendencial o estacional, y a comparar el error predictivo de cada método para seleccionar automáticamente el más preciso para cada referencia.
A través de métricas estadísticas estándar como el MAE (error absoluto medio), MAPE (porcentaje de error) y RMSE, que permiten cuantificar con exactitud la desviación entre la demanda real y la estimada.
No es necesario. Las metodologías se explican de forma conceptual y aplicada, apoyándose en hojas de cálculo y herramientas accesibles para que cualquier profesional pueda implementar los modelos.
Capacita para puestos como analista de previsión de demanda (Demand Planner), técnico de aprovisionamiento, especialista en control de stocks, gestor de inventarios o analista de operaciones logísticas.
