10 meses
1500
12 módulos
Online
2000 €
El Máster en Inventory Analytics y Dashboards para Segmentación forma a los profesionales para liderar la transformación analítica del control de stock mediante ciencia de datos y visualización avanzada. A través de la integración de algoritmos de machine learning y arquitecturas modernas de datos, los participantes aprenden a superar las matrices estáticas tradicionales, logrando una precisa segmentación de inventario y potenciando la rentabilidad en la cadena de suministro.
A lo largo del programa, los estudiantes dominarán la clasificación automatizada de artículos con modelos de clustering, la actualización dinámica en tiempo real y la predicción temprana de la obsolescencia. Mediante la construcción de cuadros de mando interactivos en Power BI y el seguimiento riguroso de la salud del inventario, los egresados impulsarán una toma de decisiones predictiva que optimiza el capital circulante.
• Diseñar arquitecturas de datos robustas para consolidar información transaccional de múltiples fuentes.
• Construir cubos analíticos multidimensionales para auditar la calidad y consistencia del inventario.
• Implementar algoritmos de machine learning para clasificar artículos mediante técnicas de clustering.
• Automatizar la reclasificación dinámica de productos ante cambios repentinos en patrones de demanda.
• Desarrollar cuadros de mando interactivos en Power BI orientados a la dirección ejecutiva y operativa.
• Construir modelos predictivos que anticipen la degradación de la rotación y el riesgo de obsolescencia.
• Diseñar dashboards ejecutivos que reflejen con precisión los indicadores clave de salud del stock.
• Superar matrices estáticas ABC-XYZ implementando modelos no supervisados como K-means y DBSCAN.
• Garantizar la calidad del dato maestro de inventario para alimentar motores analíticos avanzados.
• Liderar proyectos de analítica de datos que liberen capital inmovilizado y optimicen el nivel de servicio.
¿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 pipelines de datos de inventario asegurando completitud y calidad analítica.
Aplicar algoritmos de machine learning clustering para segmentar catálogos multi-SKU.
Configurar sistemas de reclasificación dinámica en tiempo real ante cambios de demanda.
Diseñar dashboards interactivos en Power BI para el control y reporting del portfolio.
Desarrollar una plataforma integral de inventory analytics aplicada a un caso real.
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.
ContáctanosLa matriz ABC clásica analiza únicamente una o dos variables estáticas como el volumen o coste anual. Los algoritmos de clustering procesan múltiples dimensiones simultáneas (frecuencia, variabilidad, margen, lead time), agrupando referencias con comportamientos operacionales homogéneos.
Se trabaja con Power BI para el modelado semántico, medidas DAX y visualización ejecutiva, combinándolo con Python para el procesamiento de datos y la implementación de algoritmos de machine learning (Scikit-Learn).
No es un requisito excluyente. El programa enseña el flujo de trabajo analítico de forma progresiva, desde la preparación de datos y el modelado conceptual hasta la programación aplicada y el diseño de cuadros de mando.
A través de modelos supervisados de clasificación entrenados con historiales de consumo, días sin movimiento, variabilidad en pedidos y etapas del ciclo de vida, asignando a cada referencia una probabilidad de convertirse en stock inactivo.
Se aconseja una dedicación media de 12 a 15 horas semanales en modalidad 100% online y flexible, facilitando compaginar el aprendizaje con la jornada laboral mediante proyectos prácticos y el desarrollo tutorizado del trabajo final.
