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.

Instructeurs : Neelesh Tiruviluamala

3 501 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

3.7

(63 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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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Inventory Management System
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Operations Research
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : NumPy

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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 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 : Data Analysis

Catégorie : Computer Programming

Catégorie : Supply Chain

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Programming Principles

Catégorie : Numpy

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Science

Catégorie : Operations Research

Catégorie : Plot (Graphics)

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Python Programming

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 : Data Analysis

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Demand Planning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Supply Chain Management

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Customer Demand Planning

Catégorie : Trend Analysis

Catégorie : Python Programming

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 : Performance Tuning

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Supply Chain

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Anomaly Detection

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Supply Chain Management

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Random Forest Algorithm

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Customer Demand Planning

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 : Inventory Control

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Demand Planning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Inventory Management System

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Product Knowledge

Catégorie : Inventory Management

Catégorie : Data Wrangling

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Instructeurs

Neelesh Tiruviluamala

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Offert par

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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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