Spezialisierung Machine Learning for Supply Chains

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Spezialisierung Machine Learning for Supply Chains

Use Machine Learning in the Supply Chain. You will learn to use machine language techniques to analyze and predict retail stock in the supply chain.

Dozenten: Neelesh Tiruviluamala

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

3.7

(64 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Customer Demand Planning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Demand Planning
Kategorie: Supply Chain
Kategorie: Inventory Management
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Operations Research
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: NumPy

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

This specialization is intended for students who wish to use machine language to analyze and predict product usage and other similar tasks. There is no specific prerequisite but some general knowledge of supply chain will be helpful, as well as general statistics and calculus.

Praktisches Lernprojekt

You will learn and practice skills as you go through each of the courses, using the Coursera lab environment. The final course is a capstone project where you will analyze data and make predictions about retail product usage, and then calculate optimal safety stock storage.

Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain

KURS 113 Stunden

Was Sie lernen werden

Learn to merge, clean, and manipulate data using Python libraries such as Numpy and Pandas
Gain familiarity with the basic and advaned Python functonalities such as importing and using modules, list compreohensions, and lambda functions.
Solve a supply chain cost optimization problem using Linear Programming with Pulp

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: NumPy

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Programming Principles

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Plot (Graphics)

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Operations Research

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Computer Programming

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Demand Forecasting Using Time Series

KURS 29 Stunden

Was Sie lernen werden

Building ARIMA models in Python to make demand predictions
Developing the framework for more advanced neural netowrks (such as LSTMs) by understanding autocorrelation and autoregressive models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: Trend Analysis

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Demand Planning

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Customer Demand Planning

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Supply Chain Management

Kategorie: Statistical Modeling

Advanced AI Techniques for the Supply Chain

KURS 322 Stunden

Was Sie lernen werden

In this course, we’ll learn about more advanced machine learning methods that are used to tackle problems in the supply chain. We’ll start with an overview of the different ML paradigms (regression/classification) and where the latest models fit into these breakdowns. Then, we’ll dive deeper into some of the specific techniques and use cases such as using neural networks to predict product demand and random forests to classify products. An important part to using these models is understanding their assumptions and required preprocessing steps. We’ll end with a project incorporating advanced techniques with an image classification problem to find faulty products coming out of a machine.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Computer Vision

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Customer Demand Planning

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Supply Chain Management

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Anomaly Detection

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Capstone Project: Predicting Safety Stock

KURS 410 Stunden

Was Sie lernen werden

Calcualte safety stock using SARIMA predictions combined with manipulaitng lead times.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Demand Planning

Kategorie: Inventory Management System

Kategorie: Inventory Management

Kategorie: Inventory Control

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Product Knowledge

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Matplotlib

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Dozenten

Neelesh Tiruviluamala

LearnQuest

8 Kurse17.972 Lernende

von

LearnQuest

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

To complete all four courses, you will spend 3-5 hours per week for 13 weeks.

Machine learning is mathematical. There are no specific background requirements, but knowledge of algebra and calculus will be helpful, as well as a general understanding of supply chain concepts.

Yes, the courses build knowledge as they progress so we recommend taking them in order.

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