اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با استفاده از سرویس هوشمند Amazon Forecast

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با استفاده از سرویس هوشمند Amazon Forecast

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در مدیریت کسب‌وکارهای دیجیتال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت پیش‌بینی تقاضا در کسب‌وکارهای دیجیتال
• 2. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین و مدیریت موجودی
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه در سرویس Amazon Forecast
• 4. تنظیمات اولیه و ایجاد حساب کاربری در محیط AWS
• 5. ساختار داده‌های ورودی و استانداردهای آماده‌سازی فایل‌ها
• 6. شناسایی و تحلیل متغیرهای اثرگذار بر تقاضا
• 7. مدیریت و پاک‌سازی داده‌های سری زمانی
• 8. تأثیر داده‌های تقویمی و رویدادهای فصلی بر پیش‌بینی
• 9. آپلود و سازمان‌دهی مجموعه داده‌ها در Amazon S3
• 10. تعریف مجموعه‌های داده و طرح‌واره‌ها در Amazon Forecast
• 11. آموزش مفهوم Domain در مدل‌های پیش‌بینی
• 12. انتخاب مدل‌های آماری مناسب برای پیش‌بینی‌های کوتاه مدت
• 13. بررسی الگوریتم‌های یادگیری عمیق در Amazon Forecast
• 14. تأثیر متغیرهای کمکی بر دقت مدل‌های پیش‌بینی
• 15. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از داده‌های تاریخی
• 16. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای خطای استاندارد
• 17. مفهوم پس‌بینی یا Backtesting در ارزیابی مدل‌ها
• 18. تحلیل خروجی‌های مدل و تفسیر بازه‌های اطمینان
• 19. استفاده از Amazon Forecast برای پیش‌بینی دسته‌ای
• 20. مدیریت موجودی بر اساس خروجی‌های پیش‌بینی شده
• 21. استراتژی‌های کاهش هزینه انبارداری با تحلیل هوشمند
• 22. بهینه‌سازی نقاط سفارش مجدد با پیش‌بینی تقاضا
• 23. مدیریت کالاهای دارای نوسان تقاضای بالا
• 24. پیاده‌سازی اتوماسیون در گزارش‌گیری از نتایج پیش‌بینی
• 25. اتصال Amazon Forecast به سایر ابزارهای تحلیل داده
• 26. تجسم داده‌های پیش‌بینی با استفاده از QuickSight
• 27. بررسی چالش‌های پیش‌بینی در شرایط تغییرات بازار
• 28. تطبیق مدل‌های پیش‌بینی با سیاست‌های فروش سازمان
• 29. امنیت داده‌ها و دسترسی‌های مجاز در کنسول AWS
• 30. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و بازآموزی دوره‌ای
• 31. بهینه‌سازی هزینه‌های سرویس در مقیاس‌های بزرگ
• 32. مطالعه موردی مدیریت موجودی در فروشگاه‌های آنلاین
• 33. توسعه داشبوردهای مدیریتی برای تصمیم‌گیری بر مبنای داده
• 34. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های مشتریان
• 35. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحول دیجیتال کسب‌وکارها