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.
Spécialisation Machine Learning for Supply Chains
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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
3 706 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
(65 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
- Feature Engineering
- Exploratory Data Analysis
- Data Manipulation
- Data Wrangling
- Inventory Management
- Demand Planning
- Data Science
- Trend Analysis
- Applied Machine Learning
- Machine Learning Methods
- Machine Learning
- Supervised Learning
- Time Series Analysis and Forecasting
- Data Analysis
- Image Analysis
- Supply Chain
- Operations Research
- Data Visualization
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Français (doublage IA)
17 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de LearnQuest
Spécialisation - série de 4 cours
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 : Programming Principles
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Operations Research
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Supply Chain
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Wrangling
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 : Correlation Analysis
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Trend Analysis
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Customer Demand Planning
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Supply Chain Management
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Python Programming
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Random Forest Algorithm
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Supply Chain Management
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Supply Chain
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Customer Demand Planning
Ce que vous apprendrez
Calcualte safety stock using SARIMA predictions combined with manipulaitng lead times.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Inventory Management System
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Inventory Control
Catégorie : Inventory Management
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Instructeurs
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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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