KI und Data Science für Logistik und SCM mit Python

Bist du bereit, deine Karriere in Logistik und im Supply Chain Management auf das nächste Level zu heben? In der modernen Logistik reichen Bauchgefühl und Excel-Tabellen längst nicht mehr aus, um komplexe, globale Lieferketten effizient zu steuern. Daten sind der entscheidende Wettbewerbsfaktor – und in diesem umfassenden Kurs lernst du, wie du diese Daten mit modernsten Methoden der Data Science, des Machine Learnings und des Operations Research gewinnbringend einsetzt.

Dieser praxisorientierte Kurs richtet sich an SCM-Professionals, Analysten und Studierende, die reale logistische Herausforderungen messbar und datengetrieben lösen möchten. Als zentrales Werkzeug nutzen wir Python, die weltweit gefragteste Programmiersprache für Data Science. Keine Sorge, falls du noch keine Programmiererfahrung hast: Der Kurs holt dich bei den absoluten Grundlagen ab.

Wir erarbeiten uns Schritt für Schritt die Fähigkeiten, Daten mit SQL abzufragen und professionell aufzubereiten. Im Kern des Kurses durchlaufen wir die drei entscheidenden Stufen der modernen Datenanalyse: 1. Descriptive Analytics (Transparenz & Status Quo): Bevor wir in die Zukunft blicken, müssen wir die Gegenwart verstehen.

Du lernst, wie du aus unübersichtlichen Rohdaten aussagekräftige KPIs und Visualisierungen in Python erstellst. Wir machen verborgene Muster in deinen Logistikprozessen sichtbar, um Durchlaufzeiten, Engpässe und aktuelle Performance-Metriken der Lieferkette glasklar zu analysieren. 2.

Predictive Analytics (Kundenbedarfsprognose): Du baust von Grund auf professionelle Machine-Learning-Pipelines auf. Wir trainieren Modelle, um zukünftige Bedarfe präzise vorherzusagen. So lernst du, wie man Bestände intelligent steuert, um den Bullwhip-Effekt zu minimieren, Out-of-Stock-Situationen zu vermeiden und die Kapitalbindung drastisch zu reduzieren.