Forecast dengan AI

Deskripsi Pelatihan

Training Forecast with AI adalah pelatihan intensif yang menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dengan teknik peramalan (forecasting) untuk menghasilkan prediksi bisnis yang lebih akurat, cepat, dan adaptif. Pelatihan ini ditujukan bagi analis data, perencana bisnis, manajer keuangan, supply chain, dan eksekutif yang ingin beralih dari metode tradisional (seperti moving average atau regresi manual di Excel) ke pendekatan AI-driven forecasting menggunakan Python, AutoML, atau platform low-code seperti Google Cloud AI, Azure ML, atau H2O.ai.

Materi Pelatihan

1. Dasar Peramalan & Batasan Metode Tradisional
   • Jenis forecasting: kuantitatif vs kualitatif, short-term vs long-term
   • Kelemahan Excel/ARIMA: asumsi stasioner, handling missing data, seasonality kompleks
   • Pengenalan AI: supervised learning untuk time series.
2. Persiapan Data untuk AI Forecasting
   • Struktur data time series (timestamp, value, exogenous variables)
   • Feature engineering: lag features, rolling statistics, holiday flags, Fourier terms
   • Handling missing values, outliers, dan resampling (daily → hourly)
   • Train-test split khusus time series (no random split!).
3. Model AI untuk Forecasting
   • Classical ML: Random Forest, XGBoost, LightGBM untuk time series
   • Deep Learning: LSTM, GRU, Temporal Convolutional Network (TCN)
   • Hybrid: Prophet + ML, N-BEATS, DeepAR
   • AutoML: H2O Driverless AI, Google AutoML Tables, Azure Automated ML.
4. Evaluasi & Validasi Model
   • Metrics: MAE, RMSE, MAPE, sMAPE, MASE
   • Cross-validation untuk time series (TimeSeriesSplit, Rolling Origin)
   • Backtesting: simulasi performa historis
   • Uncertainty estimation: prediction intervals (quantile regression).
5. Deployment & Otomatisasi
   • Simpan model (pickle, ONNX, PMML)
   • Scheduling prediksi harian (Airflow, Cron, Cloud Functions)
   • API sederhana dengan FastAPI/Flask
   • Integrasi ke dashboard (Streamlit, Power BI, Looker).
6. Advanced Topics
   • Multi-time series forecasting (Global Model)
   • Hierarchical forecasting (Bottom-up, Top-down, Optimal Reconciliation)
   • Exogenous variables: cuaca, promo, harga kompetitor
   • Anomaly detection dalam ramalan.
7. Studi Kasus & Proyek Akhir
   • Forecast penjualan 500 SKU di 50 toko (hierarchical + promo)
   • Prediksi permintaan bahan baku dengan cuaca sebagai variabel
   • Ramalan cash flow bulanan perusahaan
   • Presentasi model + dashboard kepada “CEO” (role-play).

Tujuan Pelatihan

1. Meningkatkan akurasi ramalan hingga 20–50% dibandingkan metode statistik tradisional.
2. Mengotomatisasi proses forecasting sehingga update prediksi berjalan real-time atau harian.
3. Mengurangi bias manusia dalam peramalan dengan machine learning yang data-driven.
4. Memberdayakan tim non-teknis untuk menggunakan AI forecasting via antarmuka low-code.
5. Mendukung pengambilan keputusan strategis di bidang penjualan, inventori, keuangan, dan operasional.

Jadwal dan Tempat Pelatihan

Harga Pelatihan

Offline

• Public Training mulai dari 5.000.000 – 7.000.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 850.000 per orang

Online

• Public Training mulai dari 1.200.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 600.000 per orang

Fasilitas Pelatihan

• Sertifikat Pelatihan
• Expert Trainer
• Coffee Break 2x per hari
• Lunch 1x per hari
• Room meeting hotel minimal bintang tiga
• Materi pelatihan dalam bentuk hard copy dan juga soft copy
• ATK
• Backpack exclusive
• Jaket eksklusif (souvenir)
• Dokumentasi
• Laporan Pelatihan
• Pre and Post Test

Baca juga : Training Advanced Excel for Big Data Analysis and Visualization

Instagram kami : https://www.instagram.com/takaartaguna/

Views: 10