糖心vlog官网观看

Este m贸dulo ser谩 dedicado para entender como as empresas devem se readaptar 脿s novas exig锚ncias tanto do mercado quanto do ambiente em que est茫o inseridas (social-econ么mico-ambiental). Ap贸s o entendimento dessa necessidade de adapta莽茫o, iremos abordar novos modelos de neg贸cio emergentes que existem tanto em empresas pequenas quanto grandes. Como a tecnologia pode ajudar a realizar as transforma莽玫es de forma mais concisa e eficaz para aumentar a capacidade de resposta e esse ambiente em constante movimento.

Neste m贸dulo, iremos abordar desde o b谩sico do que 茅 o cloud at茅 suas aplica莽玫es e tend锚ncias. Ser茫o exploradas as solu莽玫es tecnol贸gicas existentes, as funcionalidades de um sistema em nuvem, como a visibilidade em tempo real, a responsividade, a velocidade, dentre outros. Para usufruir dos benef铆cios das aplica莽玫es cloud, mostraremos a import芒ncia da integra莽茫o dos sistemas internos, fundamentais / interfaces / barramento de informa莽玫es.

Neste m贸dulo, teremos uma introdu莽茫o r谩pida a algoritmos e machine learning. Tamb茅m abordaremos como aplicar o machine learning com modelos prescritivos e descritivos para ajudar a criar e avaliar cen谩rios. Essa ferramenta tamb茅m permitir谩 aprimorar as an谩lises preditivas e buscar padr玫es para a melhor tomada de decis茫o, assim como evitar que falhas aconte莽am. Outros usos incluem analisar possibilidades de acompanhamento din芒mico das mudan莽as de oferta e demanda. Estudos de caso ser茫o apresentados e discutidos para exemplificar a aplica莽茫o do conceito.

Neste m贸dulo, iremos introduzir conceitos sobre o futuro que j谩 est谩 chegando do supply chain management. Entraremos em como o big data ir谩 afetar e impulsionar as decis玫es de planejamento e sequenciamento da produ莽茫o que gerar谩 insights para realizar 鈥淒emand Shaping鈥� e 鈥淒emand Sensing鈥�. Extrapolaremos ainda como a automa莽茫o poder谩 facilitar o uso da internet das coisas na cadeia de suprimentos.