Die Teilnehmer werden in der Lage sein, Nachfragetrends in der Lieferkette zu analysieren, Heatmap-Visualisierungen zu interpretieren, Techniken zur Datenaufbereitung anzuwenden und Clustering-Methoden zu bewerten, um aussagekräftige Nachfragemuster aufzudecken. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Nachfragedaten sicher zu untersuchen, Visualisierungsansätze zu vergleichen und umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, um datengestützte Entscheidungen in der Lieferkette zu treffen.

Dieser Kurs soll den Teilnehmern helfen, praktische, auf maschinelles Lernen ausgerichtete analytische Fähigkeiten speziell für die Nachfrageanalyse in der Lieferkette aufzubauen. Die Teilnehmer werden sich vom Verständnis grundlegender Lieferkettenkonzepte bis hin zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungs- und Clustering-Techniken unter Verwendung von Heatmaps weiterentwickeln. Anhand schrittweiser Demonstrationen lernen die Teilnehmer, wie man Datensätze aufbereitet, Funktionseingaben validiert, kontinuierliche Daten diskretisiert und verschiedene visuelle Ausgabedarstellungen effektiv interpretiert. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein starker Fokus auf visuelle Analytik als Instrument zur Entscheidungsunterstützung im Lieferkettenmanagement. Anstatt sich ausschließlich auf die Theorie zu konzentrieren, zeigt der Kurs, wie reale Nachfragetrends unter Verwendung verschiedener analytischer Perspektiven untersucht und verglichen werden können. Dieser praxisorientierte, visualisierungsgestützte Ansatz ermöglicht es den Lernenden, die Lücke zwischen Rohdaten und strategischen Erkenntnissen zu schließen, was den Kurs besonders wertvoll für angehende Datenanalysten, Fachleute im Bereich Lieferkette und Praktiker im Bereich maschinelles Lernen macht, die angewandte, berufsrelevante Fähigkeiten erwerben möchten.