In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit von Python nutzen können, um komplizierte Lieferkettendatensätze zu verstehen. Selbst wenn Sie mit den Grundlagen der Lieferkette nicht vertraut sind, werden die umfangreichen Datensätze, die wir als Vorlage verwenden, Ihnen helfen, sich mit verschiedenen Python-Tools und bewährten Verfahren für die explorative Datenanalyse (EDA) vertraut zu machen. Obwohl alle Datensätze auf Fachleute aus dem Bereich der Lieferkette ausgerichtet sind, lassen sich die Lektionen leicht auf andere Anwendungsfälle übertragen.
Grundlagen des maschinellen Lernens für die Lieferkette
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen für Lieferketten
Dozenten: Rajvir Dua
3.558 bereits angemeldet
Bei enthalten
(34 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lernen Sie, Daten mit Python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas zusammenzuführen, zu bereinigen und zu manipulieren
Machen Sie sich mit den grundlegenden und fortgeschrittenen Python-Funktionen vertraut, wie z.B. dem Importieren und Verwenden von Modulen, Listenzusammensetzungen und Lambda-Funktionen.
Lösen Sie ein Kostenoptimierungsproblem in der Lieferkette durch lineare Programmierung mit Pulp
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Numpy
- Kategorie: Pandas
- Kategorie: Lineare Programmierung (LP)
- Kategorie: Lieferkette
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
8 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zum Kurs! In diesem ersten Modul werden wir die Grundlagen der Programmierung und von Python kennenlernen. Wir beginnen mit grundlegenden Datenstrukturen, Funktionen und Schleifen und machen uns anschließend mit dem Import von Modulen und Bibliotheken vertraut. Zum Schluss werden wir unsere neuen Fähigkeiten auf die Probe stellen, indem wir ein Problem mit Lieferbeschränkungen mit Hilfe von Techniken der linearen Programmierung optimieren.
Das ist alles enthalten
12 Videos5 Lektüren3 Aufgaben4 Programmieraufgaben1 Diskussionsthema5 Unbewertete Labore
In diesem nächsten Modul werden wir uns mit den am häufigsten verwendeten Tools für Data Science beschäftigen: Python und Numpy. Wir beginnen mit Numpy und machen uns mit np-Arrays und deren Hauptfunktionen vertraut. Nachdem wir uns mit dem Laden von Daten aller Art vertraut gemacht haben, werden wir einige grundlegende Techniken zur Beschreibung und Bereinigung von Daten kennenlernen. Wir werden auch lernen, mit Indizes und Spalten in Dataframes zu arbeiten. Abschließend erhalten Sie eine Einführung in die Erstellung von Diagrammen und zusammenfassenden Statistiken. Wir werden gängige Datensätze aus der Lieferkette für unsere Untersuchungen verwenden
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
In diesem dritten Modul werden wir unsere Pandas- und Numpy-Kenntnisse auf die nächste Stufe heben und lernen, wie wir Daten effektiv kombinieren und umgestalten können. Wir lernen, wie wir Daten durch Zusammenführungen und Pivots an unsere Bedürfnisse anpassen können. Diese Vorgehensweise wird uns dabei helfen, gängige Datenvorverarbeitungsschritte zu bewältigen, die für die Ausführung von Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich sind, wie z.B. die One-Hot-Codierung. Schließlich lernen wir das wichtigste Werkzeug in unserem Pandas-Arsenal kennen (Groupby-Apply-Transform) und erkunden seine transformativen Funktionen.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
In diesem Abschlussprojekt werden wir verschiedene Datensätze zu Lagerkapazitäten, Produktnachfrage und Frachtraten sammeln, um die Kosten für die Produktion und den Versand von Produkten zu optimieren.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
LearnQuest
Coursera Project Network
Fractal Analytics
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 34
34 Bewertungen
- 5 stars
44,11 %
- 4 stars
26,47 %
- 3 stars
11,76 %
- 2 stars
8,82 %
- 1 star
8,82 %
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.