Will I earn university credit for completing the Specialization?

No this is not a university course.

What will I be able to do upon completing the Specialization?

You will be able to use statistical models and machine learning to analyze retail stock and predict future sales as well as how many items to stock.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

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. 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.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spécialisation "Machine Learning for Supply Chains"

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Spécialisation "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.

Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : LearnQuest Network

4 053 déjà inscrits

Inclus avec

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 86 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 86 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Customer Demand Planning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Operations Research
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Supply Chain
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Trend Analysis
Catégorie : Data Visualization

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Inventory Management System
Catégorie : NumPy

Détails à connaître

Certificat partageable

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
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Spécialisation - série de 4 cours

Projet d'apprentissage appliqué

Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain

COURS 1 13 heures

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 : Python Programming

Catégorie : Data Structures

Catégorie : NumPy

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Supply Chain Management

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Data Science

Catégorie : Operations Research

Catégorie : Supply Chain

Demand Forecasting Using Time Series

COURS 2 9 heures

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 : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Trend Analysis

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Correlation Analysis

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Customer Demand Planning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Supply Chain Management

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Data Analysis

Advanced AI Techniques for the Supply Chain

COURS 3 22 heures

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 : Machine Learning

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Random Forest Algorithm

Catégorie : Anomaly Detection

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Convolutional Neural Networks

Catégorie : Customer Demand Planning

Catégorie : Supply Chain

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Capstone Project: Predicting Safety Stock

COURS 4 10 heures

Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Inventory Management System

Catégorie : Inventory Control

Catégorie : Product Knowledge

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Demand Planning

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Predictive Modeling

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Instructeur

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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.