Les apprenants seront capables d'analyser les tendances de la demande au sein de la chaîne d'approvisionnement, d'interpréter des visualisations sous forme de cartes thermiques, d'appliquer des techniques de préparation des données et d'évaluer des méthodes de regroupement afin de mettre en évidence des tendances significatives en matière de demande. À l'issue de cette formation, les apprenants seront en mesure d'explorer en toute confiance les données relatives à la demande, de comparer différentes approches de visualisation et d'en tirer des enseignements exploitables pour étayer des décisions relatives à la chaîne d'approvisionnement fondées sur les données.

Ce cours est conçu pour aider les apprenants à acquérir des compétences analytiques pratiques axées sur l’apprentissage automatique, spécifiquement destinées à l’analyse de la demande dans la chaîne d’approvisionnement. Les apprenants passeront de la compréhension des concepts fondamentaux de la chaîne d’approvisionnement à l’application de techniques avancées de visualisation et de regroupement à l’aide de cartes thermiques. Grâce à des démonstrations étape par étape, les apprenants apprendront à préparer des ensembles de données, à valider les entrées des fonctions, à discrétiser des données continues et à interpréter efficacement divers résultats visuels. Ce qui rend ce cours unique, c’est l’accent mis sur l’analyse visuelle en tant qu’outil d’aide à la décision dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la théorie, le cours montre comment explorer et comparer les tendances réelles de la demande à l’aide de multiples perspectives analytiques. Cette approche pratique, axée sur la visualisation, permet aux apprenants de faire le lien entre les données brutes et les informations stratégiques, ce qui rend ce cours particulièrement utile pour les futurs analystes de données, les professionnels de la chaîne d’approvisionnement et les praticiens de l’apprentissage automatique à la recherche de compétences appliquées et pertinentes pour leur métier.