Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-for-supply-chain-fundamentals
최근에 Coursera에서 제공하는 ‘공급망을 위한 기계 학습의 기초(Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain)’ 강의를 수강했습니다. 이 강의는 Python을 통해 복잡한 공급망 데이터 세트를 이해하고 활용하는 방법을 배울 수 있는 유용한 코스입니다. 비록 제가 공급망의 기초에 대한 지식이 별로 없었지만, 강의에서 사용된 풍부한 데이터 세트 덕분에 Python의 다양한 도구와 탐색적 데이터 분석(EDA)의 모범 사례를 익힐 수 있었습니다.
1. 강의 개요
이 강의는 프로그래밍 개념과 Python의 기초부터 시작하여, 데이터 과학에서 자주 사용되는 도구들인 Numpy와 Pandas를 다루고 있습니다. 각 모듈에서는 다양한 데이터 구조와 함수를 실습하며, 데이터 세트의 청소와 설명을 배우게 됩니다. 또한, 마지막 프로젝트에서는 실제 공급망 관련 데이터 세트를 활용해 비용 최적화를 시도합니다.
2. 주요 모듈
– **프로그래밍 개념과 Python 실습**: 기본적인 데이터 구조와 함수를 배우고, 선형 프로그래밍 기법을 사용하여 공급 제약 문제를 최적화하는 법을 공부합니다.
– **데이터 탐색: 데이터 과학을 위한 일반 도구**: Numpy를 통해 배열을 다루고, 데이터 로딩, 설명 및 정리 기법을 익힙니다.
– **데이터 조작 및 가공**: Pandas의 고급 기능을 사용하여 데이터를 결합하고 변형하는 방법을 배우며, 머신 러닝 알고리즘을 위한 데이터 전처리 단계도 다룹니다.
– **최종 프로젝트**: 다양한 데이터 세트를 이용해 생산 및 배송 비용을 최적화하는 프로젝트를 진행합니다.
이 과정은 공급망 전문가뿐만 아니라 데이터 과학에 관심 있는 모든 분들에게 유용합니다. 기계 학습이 어떻게 공급망 분야에 적용될 수 있는지를 배우고 실습하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
추천 이유
이 강의는 실습 중심으로 구성되어 있으며, 풍부한 데이터 세트를 사용하여 이론을 실제로 적용해 볼 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 또한, 각 모듈이 단계별로 구성되어 있어 초보자도 쉽게 따라할 수 있습니다.
이 강의를 수강하여 Python을 통한 데이터 분석 능력을 향상시키고, 기계 학습의 기본 개념을 더욱 깊이 이해해 보시기를 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-for-supply-chain-fundamentals