Pronostica demanda con procesos gaussianos en bodega chilena
Visión general
De qué trata este proyecto.
Pronostica 12 meses de demanda para 20 SKUs en una bodega chilena usando procesos gaussianos y compara con SARIMA. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La bodega (45 empleados, ~3,2M USD ingresos) gestiona inventario con planillas y reglas heurísticas; un mal pronóstico le cuesta o capital inmovilizado en barricas o roturas de stock que sus distribuidores penalizan con cláusulas contractuales.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Pronosticar demanda mensual por SKU con incertidumbre calibrada usando GPs, superando a SARIMA en CRPS.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar procesos gaussianos como distribuciones sobre funciones
- Diseñar kernels compuestos para series temporales con estacionalidad
- Evaluar pronósticos probabilísticos con CRPS y cobertura empírica
- Comunicar incertidumbre a un público de planificación no estadístico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Probabilistic Machine Learning
Master · Machine Learning
Strong alignment
This challenge maps to Probabilistic 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.
- Gaussian Processes
Apply gaussian processes to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Bayesian Inference
Apply bayesian inference to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Time Series
Apply time series 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.
- Uncertainty Quantification
Apply uncertainty quantification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Científico/a de Datos
Pronosticar demanda con incertidumbre y comunicar el resultado a una planificadora es el día a día de un data scientist en consumer goods, vino o retail.
Este proyecto afina
- gaussian-processes
- time-series
- model-evaluation
Ingeniero/a de Machine Learning
Llevar un modelo bayesiano a un flujo de planificación con validación correcta y código reproducible es trabajo nuclear de un MLE.
Este proyecto afina
- python
- bayesian-inference
- uncertainty-quantification
Científico/a Aplicado/a de IA
Diseñar el modelo, justificar el kernel y entregar una recomendación accionable conecta directo con el rol de applied AI scientist en operaciones.
Este proyecto afina
- gaussian-processes
- uncertainty-quantification
- model-evaluation