Predice la demanda diaria para una distribuidora de aceite en Jaén
Visión general
De qué trata este proyecto.
Modela la demanda de aceite con Prophet y LightGBM, valida con WAPE y MASE, y obtén un certificado verificable.
El escenario
La distribuidora opera con margen bruto ~12 % y cada punto de WAPE evitado libera ~70.000 € anuales de capital inmovilizado.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Pronosticar la demanda diaria por SKU-tienda a 14 días con WAPE ≤ 18 % en A-clase y superando un baseline estadístico.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar features temporales que no introduzcan leakage del futuro
- Aplicar rolling-origin validation correctamente en pronóstico
- Comparar baselines estadísticos contra métodos ML con métricas adecuadas
- Traducir un pronóstico a una decisión de stock para un planner
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Learning
Master · Machine Learning
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Time Series Forecasting
Apply time series forecasting to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Gradient Boosting
Apply gradient boosting to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rolling Origin Validation
Apply rolling origin validation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero/a de Machine Learning
Forecasting de demanda con validación rigurosa y comparación contra baselines es uno de los trabajos más comunes para una persona junior MLE en empresas de consumo.
Este proyecto afina
- time-series-forecasting
- gradient-boosting
- feature-engineering
Científico de Datos
Convertir un pronóstico en decisiones de stock accionables es trabajo semanal de data scientists en retail y distribución.
Este proyecto afina
- time-series-forecasting
- model-evaluation
- feature-engineering
Científico/a de IA Aplicada
Elegir entre Prophet, ETS y boosting según familia de SKU es la decisión de aplicación que define el rol.
Este proyecto afina
- model-evaluation
- gradient-boosting
- time-series-forecasting