4 meses
100
6 módulos
Online
575 €
El Curso en Machine Learning para Previsión de Ventas introduce a los profesionales en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial al pronóstico comercial. Mediante un enfoque práctico, el programa enseña a transformar históricos de transacciones en variables predictivas, optimizando la toma de decisiones para maximizar la eficiencia del aprovisionamiento empresarial.
El temario recorre la formulación de variables de retardo, el entrenamiento de modelos de ensamble Random Forest, algoritmos de Gradient Boosting como XGBoost, LightGBM y CatBoost, y redes neuronales recurrentes LSTM. A través de proyectos en Python, los alumnos adquieren competencias para trabajar como analistas de previsión de ventas en empresas de comercio y distribución.
• Instruir en el uso de técnicas de Machine Learning aplicadas al pronóstico de ventas.
• Desarrollar variables predictivas mediante ingeniería de características para series temporales.
• Entrenar modelos basados en árboles de decisión y ensambles de Random Forest.
• Optimizar algoritmos avanzados de Gradient Boosting como XGBoost, LightGBM y CatBoost.
• Aplicar redes recurrentes LSTM y GRU para capturar secuencias complejas de demanda.
• Estructurar datos de ventas en formatos tabulares listos para algoritmos de regresión.
• Calcular variables de desfase y medias móviles que capturen la estacionalidad del negocio.
• Ajustar hiperparámetros en Python para evitar el sobreajuste y maximizar la precisión.
• Comparar el rendimiento predictivo entre modelos de árboles y redes neuronales profundas.
• Construir un pipeline automatizado de predicción de ventas para múltiples referencias.
¿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 las ventajas del Machine Learning en la previsión de ventas.
Diseñar variables temporales mediante técnicas de feature engineering.
Implementar modelos de regresión basados en árboles y Random Forest.
Ajustar modelos de Gradient Boosting con XGBoost, LightGBM y CatBoost.
Desarrollar redes neuronales recurrentes LSTM para series temporales.
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.
Demand Planners y analistas de ventas que busquen aplicar Machine Learning en su operativa.
Graduados en ADE, ingeniería o estadística que deseen especializarse en analítica de ventas.
Responsables de compras y logística que precisen automatizar previsiones de gran volumen.
Analistas de datos y programadores de Python orientados a la optimización de aprovisionamiento.
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.
ContáctanosPermite procesar miles de referencias a la vez, integrando automáticamente variables de calendario, promociones y tendencias no lineales sin requerir fórmulas manuales para cada producto.
Librerías como XGBoost o LightGBM destacan por su gran precisión con datos tabulares, su velocidad de entrenamiento y su capacidad para manejar variables categóricas como familias o tiendas.
Son especialmente útiles cuando existen dependencias temporales y secuencias históricas muy largas donde el orden de los datos pasados es determinante para predecir la tendencia futura.
No es imprescindible. Se requieren nociones básicas de datos o programación, ya que el curso facilita scripts guiados y librerías estándar en Python para aprender paso a paso.
Prepara para puestos como analista de previsión de ventas, Demand Planner júnior con enfoque cuantitativo, técnico de analítica comercial o especialista en datos para supply chain.
