لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش پیادهسازی تحلیلهای زنجیره تأمین
- آخرین آپدیت
دانلود Implementing Supply Chain Analytics
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در دوره «پیادهسازی تحلیلهای زنجیره تأمین: توصیفی، تشخیصی، پیشبینانه و تجویزی»، خواهید آموخت که چگونه بهکارگیری روشها، مدلها و ابزارهای تحلیلی باعث افزایش эффективность در تصمیمگیریها میشود. شما بسته به سناریوها یا نیازهای خاص کسبوکار، از انواع مختلف متدها و ابزارها برای تحلیل وضعیت فعلی زنجیره تأمین استفاده خواهید کرد تا به راهکارهای بصیرانه دست یابید. همچنین، نحوه بهرهبرداری از مدلهای زنجیره تأمین برای ارزیابی و تحلیل دادهها را بررسی میکنید تا جریان کالا، اطلاعات و هزینهها را بهینه کرده، فرصتهای بهبود را شناسایی نمایید، کارآمدترین مسیر عملیاتی را تعیین کنید و تأثیرات آن را به مشتری منتقل نمایید.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
- دادههای تاریخی را با استفاده از تحلیلهای توصیفی بهطور مؤثر تفسیر کنید.
- محتملترین نتایج، پروژهها یا سناریوهای آینده و پیامدهای تجاری آنها را با استفاده از تحلیلهای پیشبینانه پیشبینی کنید.
- از طریق تحلیلهای تجویزی، با ارائه توصیههایی که ارزش کسبوکار را به حداکثر میرساند، مشکلات را برطرف کنید.
- کانالهای ارتباطی مناسب برای نمایش و خلاصهسازی نتایج دادهها و توصیههای زنجیره تأمین را شرح دهید.
- از مدلهای زنجیره تأمین برای ارزیابی و بهینهسازی جریان کالا، اطلاعات و هزینهها در زنجیره تأمین استفاده کنید.
سرفصل ها و درس ها
زبانهای برنامهنویسی: پایتون و SQL
Progamming languages: Python and SQL
خوشآمدگویی به گواهینامه حرفهای تحلیلگر دادههای زنجیره تأمین
Welcome to supply chain data analyst professional certificate
خوشآمدگویی به دوره پیادهسازی تحلیلهای زنجیره تأمین: توصیفی، تشخیصی، پیشبینانه و تجویزی
Welcome to implementing supply chain analytics: Descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive
زبانهای برنامهنویسی
Programming languages
آشنایی با پایتون و SQL
Introduction to Python and SQL
تفاوت بین پایتون و SQL
The difference between Python and SQL
چه زمانی از SQL استفاده کنیم
When to use SQL
استفاده از دستورات پایه برای پرسوجو و خلاصهسازی دادهها
Use basic commands to query data for summarization
حذف نویزها از اطلاعات موجود
Filter out "noise" from available information
ساخت و استانداردسازی ساختار برای استفادههای آتی
Build and standardize a structure for future usage
بهینهسازی جستجو در پرسوجوها
Optimize search from queries
تست پرسوجوها در برابر منابع داده
Test query against sources
چه زمانی از پایتون استفاده کنیم
When to use Python
استفاده از پایتون برای جمعآوری و وارد کردن دادهها
Use Python to collect and import data
استفاده از پایتون برای آمادهسازی و قالببندی دادهها
Use Python to prepare and format data
استفاده از پایتون برای ساخت و ارزیابی مدلهای داده
Use Python to build and evaluate data models
نحوه همکاری پایتون و SQL با یکدیگر
How Python and SQL work together
تحلیل دادهها برای تصمیمگیریهای اثرگذار
Data analytics that drive impactful decision making
خوشآمدگویی به بخش تحلیل دادهها برای تصمیمگیریهای اثرگذار
Welcome to data analytics that drive impactful decision making
چهار سطح تحلیل دادهها
Four levels of data analytics
چگونه چهار سطح تحلیل داده به دستیابی به نتایج مورد انتظار کمک میکند
How the four levels of data analytics help drive expected outcomes
شناسایی بهترین روش برای ارتباطات تحلیلی
Identify the best way to communicate analytics
نمایش نظرات