Curso en línea – Prácticas profesionales certificadas en máquinas de aprendizaje para cadenas de suministro de LearnQuest

Descubra cómo utilizar el aprendizaje automático para analizar y predecir el inventario minorista en la cadena de suministro. Aprenda técnicas avanzadas para mejorar la eficiencia de la entrega.

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Curso en línea - Prácticas profesionales certificadas en máquinas de aprendizaje para cadenas de suministro de LearnQuest

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • planificación de proyectos
  • gestión del tiempo
  • habilidades de comunicacion
  • resolución de problemas
  • trabajo en equipo
  • Pensamiento creativo
  • Investigación y análisis de datos.
  • liderazgo
  • Toma de decisiones
  • Habilidades de negociación

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • analista de datos
  • científico de datos
  • Experto en aprendizaje automático
  • análisis de pronóstico
  • Responsable de proyectos en el campo de las tecnologías de la información.
  • Especialista en cadena de suministro
  • Analista de Desempeño Empresarial
  • Desarrollador de algoritmos
  • Analista de datos minoristas
  • Consultor tecnológico en el campo de los datos.

Pasantía: una serie de cursos de 4 partes

Descripción general

Esta especialización está dirigida a estudiantes interesados ​​en utilizar el aprendizaje automático para analizar y predecir el uso de productos y tareas similares. No se necesitan requisitos previos específicos, pero puede resultar útil tener un conocimiento general de la cadena de suministro, así como estadísticas básicas y diferenciales.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Aprenderá y aplicará habilidades mientras realiza cada uno de los cursos, utilizando el entorno de aprendizaje de Coursera. El curso final es un proyecto final en el que analizará datos y hará predicciones sobre el uso de productos minoristas y luego calculará el almacenamiento colateral óptimo.

Details of the courses that make up the specialization

Los fundamentos del aprendizaje computacional para la cadena de suministro

Curso 1

  • 13 horas
  • 3,8 (33 valoraciones)

Detalles del curso

Lo que aprenderás:
  • Aprenda a combinar, limpiar y manipular datos utilizando bibliotecas de Python como Numpy y Pandas.
  • Aprenda las funciones básicas y avanzadas de Python, como importar y usar módulos, asignar listas y aprender funciones.
  • Resuelva un problema de optimización de costos de la cadena de suministro mediante programación lineal con Pulp.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: Ciencia de datos
  • Categoría: Numby
  • Categoría: Pandas
  • Categoría: Programación Lineal (LP)
  • Categoría: cadena de suministro

Previsión de la demanda mediante series temporales

Curso 2

  • 9 horas
  • 3.2 (26 calificaciones)

Detalles del curso

Lo que aprenderás:
  • Construya modelos ARIMA en Python para realizar pronósticos de demanda.
  • Desarrollar el marco para redes neuronales más avanzadas (como LSTM) mediante la comprensión de la autocorrelación y los modelos autorregresivos.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: programación en Python
  • Categoría: Media móvil integrada autorregresiva (ARIMA)
  • Categoría: Serie temporal
  • Categoría: aprendizaje computacional
  • Categoría: Previsión de la demanda

Técnicas avanzadas de IA para la cadena de suministro

Curso 3

  • 22 horas
  • 3.5 (11 calificaciones)

Detalles del curso

Lo que aprenderás:
  • En este curso, aprenderemos sobre métodos avanzados de aprendizaje automático diseñados para resolver problemas de la cadena de suministro.
  • Comenzaremos con una descripción general de los diferentes paradigmas de aprendizaje automático (regresión/clasificación) y dónde encajan los últimos modelos en esta distribución.
  • Por lo tanto, profundiza en algunas técnicas y casos de uso específicos, como el uso de redes neuronales para predecir la demanda de productos y ciudades aleatorias para clasificar productos.
  • Una parte importante del uso de estos modelos es comprender sus supuestos y los pasos de preprocesamiento necesarios.
  • Terminaremos con un proyecto que involucra técnicas avanzadas con un problema de clasificación de imágenes para encontrar productos defectuosos encontrados en la máquina.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: Negociación con priorización de sesgo y varianza
  • Categoría: aprendizaje computacional
  • Categoría: cadena de suministro
  • Categoría: procesamiento del lenguaje natural
  • Categoría: Análisis de imágenes

Proyecto final: previsión del stock de seguridad

Curso 4

  • 10 horas

Detalles del curso

Lo que aprenderás:
  • Prediga el stock de seguridad utilizando pronósticos SARIMA combinados con manipulación del tiempo de entrega.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: Modelo D SARIMA
  • Categoría: aprendizaje computacional
  • Categoría: Serie temporal
  • Categoría: stock de seguridad
  • Categoría: Previsión de la demanda

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