Curso de Capacitación en Supply Chain Analytics con Python
Dirigido a
- Profesionales de la Cadena de Suministro, responsables de la gestión de inventarios, logística, planificación de la demanda, operaciones y distribución que buscan mejorar la eficiencia y optimización de procesos a través del análisis de datos y técnicas de programación.
- Analistas de Datos en Supply Chain, profesionales que ya trabajan con datos en el ámbito de la cadena de suministro y desean profundizar en el uso de Python para realizar análisis avanzados, pronósticos y optimización de operaciones logísticas.
- Gerentes y Supervisores de Operaciones, líderes de áreas operativas y logísticas que buscan incorporar herramientas analíticas y de optimización para la toma de decisiones informada y la mejora continua de procesos.
- Consultores en Logística y Supply Chain, consultores que desean ampliar su conjunto de herramientas y conocimientos técnicos para ofrecer soluciones más avanzadas a sus clientes, utilizando Python como herramienta analítica.
- Estudiantes y Profesionales de Ingeniería Industrial, Logística y Administración: Estudiantes avanzados o profesionales recién egresados que buscan especializarse en la aplicación de técnicas de análisis de datos y programación en la cadena de suministro.
Certificación Digital
A nombre de FABRICUM y del Departamento de Ingeniería de la PUCP.
¿Por qué elegir la PUCP?
Te ofrecemos formar parte de una gran unidad académica (Puesto 10 a nivel Latinoamérica en QS World University Rankings).
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¿Por qué llevar el curso?
Este curso te brindará una ventaja competitiva clave: dominar Python aplicado a la cadena de suministros. Aprenderás a importar, limpiar y transformar datos logísticos para descubrir patrones, generar insights y tomar decisiones estratégicas con base en evidencia. Construirás modelos de pronóstico y optimización de inventarios, y resolverás problemas reales como el ruteo de vehículos (VRP), logrando mejoras tangibles en costos y eficiencia. Además, aprenderás a crear dashboards interactivos y reportes automatizados para monitorear KPIs en tiempo real. Todo lo aplicarás en un proyecto final integrador, enfrentando desafíos reales del entorno logístico. Una formación 100% práctica que transformará tu perfil profesional y potenciará tu impacto en la cadena de suministros.
Plana docentePlana docente de primer nivel profesional y académico
Malla curricularMalla curricular especializada y actualizada
Clase en vivoClase en vivo con interacción continua entre docente y alumno
Grabación de las clasesGrabación de las clases (no descargables) para que puedas revisarlas
Temario
- Manipulación de datos logísticos con Pandas: Importar, limpiar y transformar datos de inventario, transporte y pedidos.
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Identificación de patrones, tendencias y detección de anomalías en datos logísticos.
- Visualización básica de datos: Uso de Matplotlib y Seaborn para representar datos de la cadena de suministro.
- Visualización avanzada con Seaborn: Gráficos complejos y análisis visuales de KPIs logísticos.
- Análisis de correlación y segmentación: Identificación de relaciones y segmentación de datos logísticos.
- Detección de y tendencias: Uso de técnicas estadísticas para identificar valores atípicos y tendencias clave.
- Modelos de gestión de inventarios: Implementación de modelos EOQ, ROP y políticas de revisión continua.
- Simulación de escenarios de inventario: Análisis de sensibilidad y evaluación del impacto de la demanda y lead time.
- Optimización estocástica: Uso de librerías como SciPy y PuLP para resolver problemas de optimización.
- Técnicas avanzadas de pronóstico: Implementación de modelos de series temporales (ARIMA, Holt-Winters) y algoritmos de Machine Learning.
- Validación y evaluación de modelos: Métricas de precisión (MAPE, RMSE) y selección del modelo más adecuado.
- Implementación práctica en Python: Desarrollo y ajuste de modelos predictivos utilizando librerías como scikit-learn.
- Problema del Ruteo de Vehículos (VRP): Formulación y variantes (CVRP, VRPTW) aplicadas a la logística.
- Algoritmos de optimización: Implementación de algoritmos genéticos y metaheurísticas con OR- Tools.
- Aplicación en casos reales: Optimización de rutas de distribución para reducir costos y mejorar la eficiencia.
- Cálculo de KPIs logísticos clave: Fill Rate, OTIF, Lead Time, y su impacto en la eficiencia de la cadena de suministro.
- Análisis de rendimiento y mejora continua: Identificación de áreas de mejora a través del análisis de KPIs.
- Automatización de análisis: Uso de Python para automatizar la evaluación y el seguimiento de KPIs.
- Creación de dashboards interactivos: Uso de Plotly y Dash para desarrollar herramientas visuales dinámicas.
- Integración de análisis predictivos y de optimización: Visualización de resultados y modelos en dashboards.
- Automatización de reportes: Generación automática de informes y alertas en Supply Chain.
- Desarrollo del proyecto final integrador: Aplicación de los conocimientos adquiridos en un caso práctico completo.
- Presentación y discusión de resultados: Presentación del proyecto, análisis y recomendaciones finales.
- Retroalimentación y mejores prácticas: Discusión sobre la implementación de soluciones en situaciones reales.
Requisitos
Es necesario contar con conocimientos intermedios de Estadística y Lógica de Programación (En el curso no se les enseñará a programar, dado que el curso es más aplicativo, pero se le acompañará al alumno en el camino a aplicar procesos en Python para el análisis de datos).
Inversión
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Público General S/ 900.00
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Comunidad PUCP* S/ 810.00
Descuentos
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Pronto pago público en general s/ 855.00El descuento de pronto pago aplica hasta el 16/07/2025
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Pronto pago comunidad PUCP* s/ 765.00El descuento de pronto pago aplica hasta el 16/07/2025