Will I earn university credit for completing the Specialization?

No this is not a university course.

What will I be able to do upon completing the Specialization?

You will be able to use statistical models and machine learning to analyze retail stock and predict future sales as well as how many items to stock.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spezialisierung „Machine Learning for Supply Chains“

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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.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozent: LearnQuest Network

4.156 bereits angemeldet

Bei enthalten

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 86 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

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.

Übungsprojekt

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Customer Demand Planning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Operations Research
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Supply Chain
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Trend Analysis
Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Inventory Management System
Kategorie: NumPy

Wichtige Details

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Übungsprojekt

Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain

KURS 1, 13 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: NumPy

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Operations Research

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Data Wrangling

Kategorie: Supply Chain Management

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Data Science

Demand Forecasting Using Time Series

KURS 2, 9 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: Correlation Analysis

Kategorie: Trend Analysis

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Supply Chain Management

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Customer Demand Planning

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Machine Learning

Advanced AI Techniques for the Supply Chain

KURS 3, 22 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: Machine Learning

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Anomaly Detection

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Customer Demand Planning

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Supply Chain

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Convolutional Neural Networks

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Model Evaluation

Capstone Project: Predicting Safety Stock

KURS 4, 10 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: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Inventory Control

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Inventory Management System

Kategorie: Product Knowledge

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Demand Planning

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Dozent

LearnQuest Network

LearnQuest

201 Kurse980.512 Lernende

von

LearnQuest

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.