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Grundlagen des maschinellen Lernens für die Lieferkette
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Grundlagen des maschinellen Lernens für die Lieferkette

Rajvir Dua
Neelesh Tiruviluamala

Dozenten: Rajvir Dua

3.558 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.9

(34 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Maschinelles Lernen für Lieferketten
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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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

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (12 Bewertungen)
Rajvir Dua
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8 Kurse15.469 Lernende

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