Curso de Aperfeiçoamento

Curso de Data Science Para Supply Chain e Logística

Transformando dados em conteúdos ricos para tomada de decisão e estabelecimento de estratégias

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Contato

Objetivo do Curso de Data Science Para Supply Chain e Logística

Capacitar os participantes nos conceitos, técnicas e ferramentas (softwares) para tomar melhores decisões a partir do desenvolvimento de uma Cultura de Dados corporativa que visa a Gestão Competitiva.

Conteúdo Programático do Curso de Data Science Para Supply Chain e Logística

  1. O QUE SERÁ APRENDIDO
  2. DESENVOLVENDO UMA CULTURA DE DADOS;
  3. Valor: Dados -----> Informações -----> Conhecimentos;
  4. A importâcia dos Dados na Gestão Competitiva;
  5. Classificação de Dados (Estruturados, Semi-estruturados e Não Estruturados);
  6. Quantidade de dados vs. capacidade de processamento;
  7. Análises simples vs. Complexas (Volume, Variedade, Velocidade – os 3 “V’s” do Gartner + Veracidade e Valor);
  8.  
  9. TRANSFORMANDO DADOS EM CONTEÚDOS RICOS PARA TOMADA DE DECISÃO E ESTABELECIMENTO DE ESTRATÉGIAS;
  10. Análise de variáveis de decisão na Supply Chain (Gestão Integrada);
  11. Estruturando estratégias a partir da análise de informações;
  12. Exercício: Dinâmica para construção de modelos estratégicos de tomada de decisão;
  13. Conceitos e concebendo modelos de Inteligência Artificial;
  14.  
  15. ANÁLISE DE DADOS E MODELAGEM DE PROBLEMAS
  16. Aprendendo a modelagem (Exercício)
  17. Construindo um modelo (Excel/Power Bi)
  18. Exercício: Análise e dimensionamento de recursos a partir de Modelos de Pesquisa Operacional
  19.  
  20. GOVERNANÇA DE DADOS NA SUPPLY CHAIN
  21. Estruturando um “Supply Chain data Lake”;
  22. Modelos de governança;
  23. Visibilidade em tempo real (dashboards e painéis de dados integrados) – ex.: Tableau;
  24. Desafios e obstáculos para implementação e evolução da cultura de dados.
  25. Debate Final: os participantes analisam a realidade e identificam alternativas para avançar na implementação da cultura de dados.
  26.  

Benefícios do Curso de Data Science Para Supply Chain e Logística


Profissionais mais preparados para a realidade presente e futura;
Maior precisão de dados e informações;
Maior eficiência no estabelecimento de estratégias e tomada de decisão;
Obter respostas às questões mais complexas na Cadeia de Suprimentos;
Buscar o ótimo global ao invés do ótimo local.

Público-Alvo do Curso de Data Science Para Supply Chain e Logística

Profissionais interessados em explorar as novas oportunidades oferecidas pela Ciência de Dados.

Depoimentos

Veja o que alguns clientes dizem sobre o curso

" Excelente curso, aprendi muito! Ótima explicação, ficou tudo muito claro. "
Evelyn
TOTAL QUIMICA LTDA (SP)
" Pude ver meu dia a dia sobre outra ótica, aprendi coisas novas, relembrei temas já estudados e saí do curso com sede de colocar tudo em prática! "
Guilherme
BRASILATA SA EMBALAGENS METALICAS (SP)
" Uma boa experiência, valeu a pena o dia, pela troca e conhecimento aprofundado no método de melhoria. "
Aline
CENTRO DE ENSINO SUPERIOR DE MARINGA (PR)
" Excelente curso. O instrutor possui uma ótima didática, apresenta casos reais da indústria brasileira, além de informações técnicas e teóricas muito bem embasadas com indicações de literaturas de apoio. "
Andre
MAQUINAS AGRICOLAS JACTO SA (SP)

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Perguntas Frequentes

Sim, após a conclusão do curso, e o aluno ter participado em 75% do tempo, o certificado será concedido.

Com exceção do curso EAD, os demais cursos da IMAM não possuem prova no final, somente é avaliado o desempenho e participação.

Os Cursos EAD, são cursos introdutórios, os demais cursos são especializados, portanto, todo aluno precisa ter uma base de conhecimento, caso contrário, poderá não aproveitar o conteúdo apresentado de forma adequada

Sim, os treinamentos da IMAM, são repletos de exemplos, dinâmicas e exercícios para você se especializar no assunto escolhido.

  • Os cursos podem ser realizados no período:
  • diurno (8:00h -18:00h),
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  • vespertino (13:30h - 17:30h)
  • noturno (19:00h - 22:30h).

Atuamos nas áreas de:
  • Inovação,
  • Desenvolvimento Organizacional,
  • Liderança e Gestão,
  • Planejamento,
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  • Engenharia de Produção e Operações,
  • Gestão de Custos,
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