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- Linear Programming (LP)
- Python Programming
- Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
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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.
von
Was Sie lernen werden
L​earn to merge, clean, and manipulate data using Python libraries such as Numpy and Pandas
G​ain familiarity with the basic and advaned Python functonalities such as importing and using modules, list compreohensions, and lambda functions.
S​olve a supply chain cost optimization problem using Linear Programming with Pulp
B​uilding ARIMA models in Python to make demand predictions
Kompetenzen, die Sie erwerben
Ãœber dieses Spezialisierung
1.627 kürzliche Aufrufe
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
Y​ou 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.
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Flexibler Zeitplan
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Stufe „Mittel“
There is no specific prerequisite but some general knowledge of supply chain will be helpful, as well as general statistics and calculus.
Etwa 3Â Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 5Â Stunden/Woche
Englisch
Untertitel: Englisch
Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?
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Stufe „Mittel“
There is no specific prerequisite but some general knowledge of supply chain will be helpful, as well as general statistics and calculus.
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Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
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Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung
Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain
21 Bewertungen
This course will teach you how to leverage the power of Python to understand complicated supply chain datasets. Even if you are not familiar with supply chain fundamentals, the rich data sets that we will use as a canvas will help orient you with several Pythonic tools and best practices for exploratory data analysis (EDA). As such, though all datasets are geared towards supply chain minded professionals, the lessons are easily generalizable to other use cases.
Demand Forecasting Using Time Series
18 Bewertungen
This course is the second in a specialization for Machine Learning for Supply Chain Fundamentals. In this course, we explore all aspects of time series, especially for demand prediction. We'll start by gaining a foothold in the basic concepts surrounding time series, including stationarity, trend (drift), cyclicality, and seasonality. Then, we'll spend some time analyzing correlation methods in relation to time series (autocorrelation). In the 2nd half of the course, we'll focus on methods for demand prediction using time series, such as autoregressive models. Finally, we'll conclude with a project, predicting demand using ARIMA models in Python.
Advanced AI Techniques for the Supply Chain
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.
Capstone Project: Predicting Safety Stock
In this course, we'll make predictions on product usage and calculate optimal safety stock storage. We'll start with a time series of shoe sales across multiple stores on three different continents. To begin, we'll look for unique insights and other interesting things we can find in the data by performing groupings and comparing products within each store. Then, we'll use a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model to make predictions on future sales. In addition to making predictions, we'll analyze the provided statistics (such as p-score) to judge the viability of using the SARIMA model to make predictions. Then, we'll tune the hyper-parameters of the model to garner better results and higher statistical significance. Finally, we'll make predictions on safety stock by looking to the data for monthly usage predictions and calculating safety stock from the formula involving lead times.
von
LearnQuest
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Häufig gestellte Fragen
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