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)

Instructeurs : Neelesh Tiruviluamala

3 621 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

3.7

(64 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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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 : Machine Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Supply Chain Management
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Pandas (Python Package)

Détails à connaître

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Spécialisation - 4 séries de cours

Projet d'apprentissage appliqué

Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain

COURS 113 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 : Data Manipulation

Catégorie : NumPy

Catégorie : Programming Principles

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Supply Chain Management

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Operations Research

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Data Science

Catégorie : Computer Programming

Catégorie : Supply Chain

Catégorie : Supply Chain Planning

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Linear Algebra

Demand Forecasting Using Time Series

COURS 29 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 : Data Manipulation

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Correlation Analysis

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Demand Planning

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Probability & Statistics

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Machine Learning

Advanced AI Techniques for the Supply Chain

COURS 322 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 : Computer Vision

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Supply Chain

Catégorie : Anomaly Detection

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Natural Language Processing

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 : Predictive Analytics

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Demand Planning

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Inventory Management

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Inventory Management System

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Data Manipulation

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Instructeurs

Neelesh Tiruviluamala

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Étudiant(e) depuis 2020

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Étudiant(e) depuis 2021

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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.

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