Освойте профессию специалиста по планированию спроса с нуля за 8 недель
Практика FMCG + задачи Nestlé, Unilever, BIC, Castrol, Starbucks. Excel / Power BI / Python. Метрики точности прогноза, смещения, ценности прогноза.
Практика
Excel • Power BI • PythonМетоды
СС • ЭС • ARIMA • МОМетрики
ТП • МАPO • СмещениеПочему это важно
- Размытый прогноз = убытки: лишние запасы и упущенные продажи.
- Каждая ошибка — замороженные деньги и падение уровня сервиса.
- Специалист по планированию спроса — одна из наиболее востребованных профессий 2025 года.
- Производство и торговля активно ищут специалистов по точности прогнозирования.
Что получите на практике
- Рабочие книги Excel: скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессия, метрики точности.
- Панель управления Power BI: точность, тенденции, промоакции, сценарии.
- Скрипты Python: ARIMA, Prophet, признаки для машинного обучения, чувствование спроса.
- Шаблоны совещаний: календарь, роли, протоколы согласования.
За время курса вы научитесь
Строить прогноз и визуализировать
Прогнозы в Excel, панели управления в Power BI: скользящее среднее, регрессия, ARIMA, машинное обучение и чувствование спроса.
Управлять точностью
Считать показатели точности, смещения и ценности прогноза, защищать цифры перед руководством.
Вести цикл согласования планов
Организовать процесс согласования: роли, календарь, материалы, консенсус и эскалации.
Курс подойдёт, если вы
Аналитик или финансист и хотите перейти в роль специалиста по планированию спроса.
Работаете в производстве, торговле или электронной коммерции и хотите прокачать прогнозирование.
Участвуете в согласовании планов и хотите понимать, как строится прогноз.
Нужны инструменты машинного обучения без глубокого программирования.
Планируете карьерный рост и доход от 150 000 ₽/мес.
Студент и хотите быстрее освоить профессию специалиста по планированию спроса.
План курса — 12 модулей, 130+ тем
Введение в профессию
Что такое планирование спроса, роли и первые победы в течение 30 дней.
Источники данных
История продаж, внешние факторы, качество данных и версии прогнозов.
Методы прогнозирования
Скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессия, ARIMA, Prophet, нейросети, ансамбли.
Точность прогноза
Метрики точности, смещения и ценности прогноза; разбор ошибок и пути улучшений.
Согласование планов
Роли, процессы, консенсус; взаимодействие со снабжением, финансами и маркетингом.
Финансовое измерение
Прибыли и убытки, денежный поток, эффекты промоакций, показатели эффективности.
Практика и задачи FMCG
Nestlé, Unilever, Castrol, BIC, Ritter Sport.
Профессиональные навыки
Коммуникации, управление стрессом, дедлайны, влияние на решения.
Кто ведёт курс
Наталия Елизарова
Прошла путь от работы с простыми таблицами до внедрения систем SAP IBP и Anaplan в международных компаниях. Работала с такими брендами, как IKEA, Nestlé, Ritter Sport, Starbucks, Unilever и другими — каждая дала урок о том, как соединять людей, данные и решения.
За 20 лет в отрасли видела, как точный прогноз снимает хаос, как прозрачные процессы превращают стресс в уверенность, а слаженная команда делает компанию быстрее и умнее. Именно этим подходом наполнен курс.
Что говорят участники курса
Специалисты из России, Казахстана, Беларуси и Армении о результатах обучения
До курса я просто «крутил таблицы» и собирал прогноз. После курса стало понятно, как выстроить полный цикл: прогноз → согласование планов → влияние на финансовый результат. Мы пересобрали отчёт по точности и наконец-то начали честно считать смещение.
Прошла весь курс и использую конспекты как рабочий справочник каждый день. Блок про метрики точности и ценность прогноза оказался особенно ценным — теперь мы оцениваем, какие изменения реально улучшают прогноз, а какие только создают иллюзию контроля.
Пришла на курс из категорийного менеджмента. Блоки про продажи производителя и торговли и про согласование планов помогли по-новому взглянуть на промоакции и запасы. Мы уже пересматриваем параметры страховых запасов совместно с планировщиками и логистикой.
Почему курс стоит своих денег
Единоразовая оплата — доступ навсегда. Все обновления материалов включены.
- 12 модулей, 130+ тем
- Готовые шаблоны Excel, Power BI, Python
- Реальные задачи из практики крупнейших брендов
- Разбор метрик точности — от теории до защиты перед руководством
Сравните с альтернативами
Файлы и шаблоны
Excel
- Скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессия (автоподбор)
- Метрики точности + сравнение версий
- Календарь согласования и протокол
Power BI
- Точность прогноза / смещение / ценность прогноза
- Анализ промоакций и сценарии
- Базовый / промо / версии машинного обучения
Python
- ARIMA, Prophet, перекрёстная проверка
- Хранилище признаков для машинного обучения + чувствование спроса
- Экспорт результатов в Excel и Power BI
