Spécialisation Machine Learning for Supply Chains

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Spécialisation Machine Learning for Supply Chains

Name: Machine Learning for Supply Chains
Rating: 3.855072463768116 (55 reviews)

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.

Instructeurs : Neelesh Tiruviluamala

3 033 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

3.9

(55 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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3.9

(55 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : data forecasting
Catégorie : Supply Chain

Détails à connaître

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Spécialisation - 4 séries de cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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

COURS 113 heures3.9 (34 évaluations)

Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science

Catégorie : Numpy

Catégorie : Pandas

Catégorie : Linear Programming (LP)

Catégorie : Supply Chain

Demand Forecasting Using Time Series

COURS 29 heures3.4 (30 évaluations)

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

Catégorie : Time Series

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Demand Forecasting

Advanced AI Techniques for the Supply Chain

COURS 322 heures3.5 (11 évaluations)

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bias–Variance Tradeoff

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Supply Chain

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Image Analysis

Capstone Project: Predicting Safety Stock

COURS 410 heures

Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : SARIMA modeling

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : timeseries

Catégorie : Safety Stock

Catégorie : demand prediction

Instructeurs

Neelesh Tiruviluamala

LearnQuest

8 Cours15 458 apprenants

Offert par

LearnQuest

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Foire Aux Questions

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.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.