لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش کلاس اصلی زنجیره تامین و ChatGPT: راهنمای نهایی
Supply Chain & ChatGPT Master Class : The Ultimate Guide
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
ادغام زنجیره تامین، ChatGPT Python تبدیل شدن به دانشمند داده زنجیره تامین با Chat GPT از مبتدی تا حرفه ای آسان شد: راهنمای جامع برای تسلط بر تجزیه و تحلیل زنجیره تامین به راحتی کد پایتون را با کمک اطلاعات مبتنی بر داده Chat GPT بنویسید قدرت داده در دستان شما شروع به سفر تحلیلی راهنمای مبتدیان برای بهینه سازی زنجیره تامین تصمیم گیری مبتنی بر داده ها تبدیل شدن به تحلیلگر داده های زنجیره تامین تبدیل به مهندس داده های زنجیره تامین پیش نیازها: ریاضیات پایه Basic SCM Basic Statistics
"اتوماسیون و هوش مصنوعی پتانسیل ایجاد اختلال در برخی نقش های شغلی را دارند، اما همچنین فرصت های جدیدی ایجاد می کنند و صنایع را متحول می کنند."
آیا آماده هستید تا مهارت های مدیریت زنجیره تامین خود را به سطح بعدی ارتقا دهید؟ در دنیای پر سرعت امروز، به روز ماندن با فناوری های پیشرفته مانند هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل دیگر تنها یک مزیت نیست. این یک ضرورت است به همین دلیل است که ما بسیار هیجان زده هستیم که دوره کاملاً جدید خود را معرفی می کنیم: "کلاس استاد ChatGPT زنجیره تامین: راهنمای نهایی"!
با افزایش تقاضا برای متخصصان ماهر در تجزیه و تحلیل زنجیره تامین، یادگیری این دامنه می تواند فرصت های شغلی مختلفی را باز کند. تحلیلگران زنجیره تامین، دانشمندان داده، مدیران عملیات و مشاوران زنجیره تامین از جمله نقشهایی هستند که تخصص در تجزیه و تحلیل زنجیره تامین ارزش بالایی دارد.
-- نکات مهم دوره:
دانش عمیق به دست آورید: برای استخراج بینش های ارزشمند، بهینه سازی فرآیندها و هدایت تصمیم گیری آگاهانه، در قلمرو زنجیره تامین و Chat GPT عمیق شوید.
Python برای زنجیره تامین: مهارت های ضروری برنامه نویسی پایتون مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده ها، دستکاری، تجسم و مدل سازی را در زمینه مدیریت زنجیره تامین به دست آورید. قدرت پانداها، NumPy و matplotlib را آزاد کنید تا داده های دنیای واقعی را به طور موثر مدیریت کنید.
اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی: نحوه استفاده از قابلیتهای Chat GPT، یک مدل زبان پیشرفته، برای خودکارسازی وظایف، تولید پیشبینیها و کشف الگوهای پنهان در دادههای زنجیره تامین خود را کشف کنید. از هوش مصنوعی برای اتخاذ تصمیمات هوشمندتر و مبتنی بر داده استفاده کنید.
موارد استفاده عملی: کاربردهای واقعی تجزیه و تحلیل زنجیره تامین، مانند پیش بینی تقاضا، بهینه سازی موجودی، مدیریت تامین کننده، ارزیابی ریسک و موارد دیگر را کاوش کنید. از طریق پروژههای عملی و مطالعات موردی که سناریوهای واقعی صنعت را شبیهسازی میکنند، بیاموزید.
یادگیری تجزیه و تحلیل زنجیره تامین می تواند چندین مزیت و مزیت را در چشم انداز کسب و کار امروز ارائه دهد. در اینجا دلایلی وجود دارد که چرا یادگیری تجزیه و تحلیل زنجیره تامین می تواند ارزشمند باشد:
بهینه سازی عملیات: تجزیه و تحلیل زنجیره تامین شما را قادر می سازد تا جنبه های مختلف زنجیره تامین، مانند مدیریت موجودی، پیش بینی تقاضا، برنامه ریزی تولید و تدارکات را تجزیه و تحلیل و بهینه سازی کنید.
تصمیم گیری بهبودیافته: تجزیه و تحلیل زنجیره تامین بینش هایی را در مورد فرآیندهای زنجیره تامین ارائه می دهد و به شما کمک می کند تا تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرید. این به شما امکان می دهد روندها، الگوها و خطرات بالقوه را در زنجیره تامین شناسایی کنید و به شما این امکان را می دهد که اقدامات پیشگیرانه ای برای کاهش مشکلات و انتخاب های استراتژیک آگاهانه انجام دهید.
افزایش کارایی و صرفه جویی در هزینه: با استفاده از تکنیک های تحلیلی برای داده های زنجیره تامین، می توانید ناکارآمدی ها، تنگناها و زمینه های بهبود را شناسایی کنید.
پیشبینی و برنامهریزی تقاضا: تجزیه و تحلیل زنجیره تامین به پیشبینی و برنامهریزی دقیق تقاضا کمک میکند و به کسبوکارها اجازه میدهد تا سطوح موجودی، ظرفیتهای تولید و شبکههای توزیع خود را با تقاضای پیشبینیشده مشتری هماهنگ کنند.
مدیریت ریسک زنجیره تامین: تجزیه و تحلیل میتواند به شناسایی و ارزیابی ریسکهای بالقوه در زنجیره تامین، مانند اختلال در لجستیک، تاخیر تامینکننده، بلایای طبیعی، یا رویدادهای ژئوپلیتیکی کمک کند.
خدمات مشتری پیشرفته: تجزیه و تحلیل زنجیره تامین به کسب و کارها این امکان را می دهد تا بینشی در مورد رفتار مشتری، ترجیحات و الگوهای خرید به دست آورند.
مزیت رقابتی: در چشمانداز کسبوکار رقابتی امروزی، استفاده از تحلیلها در زنجیره تامین میتواند مزیت رقابتی قابلتوجهی ایجاد کند.
پایداری و مسئولیت اجتماعی: با تجزیه و تحلیل دادههای زنجیره تامین، کسبوکارها میتوانند فرصتهایی را برای کاهش اثرات زیستمحیطی، بهینهسازی مسیرهای حملونقل، به حداقل رساندن ضایعات و حمایت از شیوههای اخلاقی منبعیابی شناسایی کنند.
آیندهسازی: از آنجایی که کسبوکارها بیشتر مبتنی بر دادهها هستند و برای تصمیمگیری به تجزیه و تحلیل تکیه میکنند، درک و بکارگیری تجزیه و تحلیل در زنجیره تأمین بسیار مهم میشود. یادگیری تجزیه و تحلیل زنجیره تامین شما را به مهارت هایی مجهز می کند که تقاضای بالایی دارند و می توانند آینده شغلی شما را در یک محیط تجاری به طور فزاینده داده محور ثابت کنند.
به طور کلی، یادگیری تجزیه و تحلیل زنجیره تامین به کسب و کارها و متخصصان این امکان را می دهد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند، عملیات را بهینه کنند، کارایی را افزایش دهند، و در دنیای پیچیده و به هم پیوسته زنجیره تامین، مزیت رقابتی کسب کنند.
"کاهش شغل به دلیل هوش مصنوعی یادآور نیاز به یادگیری مداوم و ارتقاء مهارت برای مرتبط ماندن در بازار کار به سرعت در حال تحول است."
سرفصل ها و درس ها
معرفی
Introduction
معرفی
Introduction
بهترین روش ها برای درک محتوای دوره
Best Practices To Understand Course Content
مسیریابی دوره
Course Navigation
زنجیره تامین و تجزیه و تحلیل
Supply Chain & Analytics
زنجیره تامین کارآمد
Efficient Supply Chain
زنجیره تامین پاسخگو
Responsive Supply Chain
چرا تجزیه و تحلیل در زنجیره تامین - قسمت 1
Why Analytics in Supply Chain - Part 1
چرا تجزیه و تحلیل در زنجیره تامین - قسمت 2
Why Analytics in Supply Chain - Part 2
مدل ها
Models
تجزیه و تحلیل تجویزی، پیش بینی و توصیفی
Prescriptive , Predictive & Descriptive Analytics
پیشرفت خود را بررسی کنید - نوع تجزیه و تحلیل را حدس بزنید
Check your progress - Guess the Type of Analytics
ظهور ChatGPT و Python
Rise of ChatGPT & Python
پایتون در مقابل اکسل و آر
Python Vs Excel & R
نصب پایتون
Installing Python
کتابخانه های پایتون
Python Libraries
عادت به نوت بوک Jupyter
Getting Used to Jupyter Notebook
شروع کار با Chat GPT
Getting Started with Chat GPT
بدون دانستن کدنویسی با Chat GPT کد بنویسید
Write code without knowing Coding with Chat GPT
ظهور پایتون و چت GPT
Rise of Python & Chat GPT
پایتون در مقابل اکسل و آر
Python Vs Excel & R
نصب پایتون
Installing Python
کتابخانه های پایتون
Python Libraries
عادت به نوت بوک Jupyter
Getting Used to Jupyter Notebook
شروع کار با Chat GPT
Getting Started with Chat GPT
بدون دانستن کدنویسی با Chat GPT کد بنویسید
Write code without knowing Coding with Chat GPT
زنجیره تامین - آمار و جبر
Supply Chain - Statistics & Algebra
کارکرد
Functions
تابع خطی
Linear Function
تابع چندجمله ای
Polynomial Function
تابع توان
Power Function
تابع معکوس
Inverse Function
تابع نمایی
Exponential Function
تابع لگاریتمی
Logarithmic Function
تشکیل توابع زنجیره تامین
Forming Supply Chain Functions
پیشرفت خود را بررسی کنید
Check Your Progress
پیشرفت خود را بررسی کنید - امتحان 2
Check Your Progress - Quiz 2
گرایش های مرکزی
Central Tendencies
گسترش و پراکندگی
Spread & Dispersion
پیشرفت خود را بررسی کنید - امتحان 3
Check Your Progress - Quiz 3
پیشرفت خود را بررسی کنید
Check Your Progress
پایتون بارگذاری مجدد شد
Python Reloaded
گرم کردن با پایتون
Warming Up with Python
ساختار داده ها و فهرست ها
Data Structures & Lists
نحوه زیر مجموعه
How to Subset
فرهنگ لغت
Dictionary
آرایه
Array
نبرد خواندن فایل و آغاز تجزیه و تحلیل داده ها
Battle of File Reading & Beginning of Data Analysis
پیشرفت خود را بررسی کنید
Check Your Progress
سرگرمی و یادگیری
Fun & Learn
تعجب
Surprise
تجزیه و تحلیل توصیفی - تجسم
Descriptive Analytics - Visualization
تجزیه و تحلیل توصیفی
Descriptive Analytics
ترسیم نمودار خطی
Plotting a Line Chart
ترسیم نمودار پراکندگی
Plotting a Scatter Chart
ترسیم یک هیستوگرام
Plotting a Histogram
پیشرفت خود را بررسی کنید
Check Your Progress
تجزیه و تحلیل تجویزی
Prescriptive Analytics
تجزیه و تحلیل تجویزی
Prescriptive Analytics
انواع بهینه سازی
Types of Optimization
قانون تمایز
Rule of Differentiation
ماکسیما و مینیما محلی و جهانی
Local & Global Maxima and Minima
محاسبه حداکثر و حداقل
Calculating Max & Min
تجزیه و تحلیل پیش بینی با ChatGPT
Predictive Analytics with ChatGPT
نظریه مدل علّی
Causal Model Theory
ساخت یک مدل علّی
Building A Causal Model
GPT گپ و خروجی مدل علّی
Chat GPT & Causal Model Output
پیشرفت خود را بررسی کنید
Check Your Progress
تجزیه و تحلیل پیش بینی با اکسل
Predictive Analytics with Excel
نظریه مدل علّی
Causal Model Theory
ساخت یک مدل علّی
Building A Causal Model
GPT گپ و خروجی مدل علّی
Chat GPT & Causal Model Output
تجزیه و تحلیل پیش بینی با ChatGPT و Python
Predictive Analytics with ChatGPT & Python
رگرسیون خطی ساده - مدل علی با پایتون
Simple Linear Regression - Causal Model with Python
تجزیه و تحلیل پیش بینی با پایتون و چت GPT
Predictive Analytics with Python & Chat GPT
رگرسیون خطی ساده - مدل علی با پایتون
Simple Linear Regression - Causal Model with Python
نمایش نظرات