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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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Inventory Management
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Inventory Management System
Kategorie: Operations Research
Kategorie: Demand Planning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Supply Chain
Kategorie: Feature Engineering

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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: Programming Principles

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Operations Research

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Computer Programming

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Plot (Graphics)

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: Forecasting

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Trend Analysis

Kategorie: Customer Demand Planning

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Matplotlib

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: Machine Learning

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Customer Demand Planning

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Supply Chain Management

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Anomaly Detection

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Performance Tuning

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: Pandas (Python Package)

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Inventory Control

Kategorie: Demand Planning

Kategorie: Product Knowledge

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Inventory Management

Kategorie: Inventory Management System

Kategorie: Data Transformation

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Dozenten

Neelesh Tiruviluamala

LearnQuest

8 Kurse18.009 Lernende

von

LearnQuest

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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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