Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

4.0

estrelas

25 classificações

Rajvir Dua +1 mais instrutores

1.905 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply ChainsLearnQuest

Informações sobre o curso

5.442 visualizações recentes

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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Laboratórios Coursera

Inclui projetos práticos de aprendizado.

Saiba mais sobre o Laboratórios Coursera

Curso 1 de 4 no

Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

Nível iniciante

No background required, though some general knowledge of supply chain will be helpful.

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

O que você vai aprender

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

Habilidades que você terá

Data Science
Pandas
Numpy
Supply Chain
Linear Programming (LP)

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Laboratórios Coursera

Inclui projetos práticos de aprendizado.

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Curso 1 de 4 no

Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

Nível iniciante

No background required, though some general knowledge of supply chain will be helpful.

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

Instrutores

Classificação do instrutor

4,28/5 (8 classificações)

Rajvir Dua

Head of Data Science, Machine Learning Solutions

7.303 aprendizes

8 Cursos

Neelesh Tiruviluamala

Co-founder and CEO, Machine Learning Solutions

7.303 aprendizes

8 Cursos

oferecido por

LearnQuest

LearnQuest is the preferred training partner to the world’s leading companies, organizations, and government agencies. Our team boasts 20+ years of experience designing, developing and delivering a full suite industry-leading technology education classes and training solutions across the globe. Our trainers, equipped with expert industry experience and an unparalleled commitment to quality, facilitate classes that are offered in various delivery formats so our clients can obtain the training they need when and where they need it.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

4 horas para concluir

Introduction to Programming Concepts and Python Practices

4 horas para concluir

12 vídeos (Total 45 mín.), 5 leituras, 7 testes

12 videos

Welcome to the Course!56s

Why Python? Why Jupyter? Why ML?57s

Setting Up the Environment2min

Module Introduction57s

Python and Jupyter Notebook Basics4min

Lists2min

Dictionaries3min

Loops5min

Functions6min

Libraries and Modules4min

Linear Programming with Pulp (I)5min

Linear Programming with Pulp (II)8min

5 leituras

Jupyter Notebook Basics15min

Python Docs: Data Structures15min

Keyword Arguments10min

Top 10 Python Libraries for Data Science10min

What is PuLP?10min

3 exercícios práticos

Data Structures Practice Quiz5min

Using Data Structures with Pulp10min

Introduction to Python50min

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Digging Into Data: Common Tools for Data Science

In this next module, we'll dive into the most common tools used for data science: Python, and Numpy. We'll start with Numpy, getting used to np arrays and their main functionality. After getting familiar with loading in data of all types, we'll learn about some basic data description and cleaning techniques. We'll also learn to work with indexes and columns in Dataframes. We'll end with an introduction to plotting and summary statistics. We will use common supply chain data sets for our explorations

3 horas para concluir

9 vídeos (Total 34 mín.), 3 leituras, 4 testes

9 videos

Module Introduction40s

Introduction to Pandas and Numpy (A Tale of Two Matrices)3min

Deep Dive into Numpy (Part I)3min

Deep Dive Into Numpy (Part II)2min

Deep Dive Into Numpy (III)4min

Introduction to Pandas5min

Indexing in Pandas (I)3min

Indexing in Pandas (II)4min

Pandas Deep Dive4min

3 leituras

Numpy Quickstart10min

Inputing Missing Data10min

10 min to Pandas10min

3 exercícios práticos

Numpy Basics10min

Pandas10min

Numpy and Pandas Quiz50min

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

Higher Level Data Wrangling and Manipulation

In this third module, we'll take our Pandas and Numpy skills to the next level, learning how to effectively combine and reshape data. We'll learn how to reshape data to fit with our needs through merges and pivots. This setup will help us tackle common data preprocessing steps necessary to run machine learning algorithms, such as one-hot encoding. Finally, we'll encounter the most important tools in our Pandas arsenal (Groupby-Apply-Transform) and explore its transformative functionality.

3 horas para concluir

5 vídeos (Total 23 mín.), 3 leituras, 2 testes

Semana

Semana 4

3 horas para concluir

Course 1 Final Project

3 horas para concluir

2 vídeos (Total 8 mín.)

Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning for Supply Chains

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain

Informações sobre o curso

O que você vai aprender

Habilidades que você terá