Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-supply-chain
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 매우 유익한 과정, ‘Machine Learning for Supply Chains’에 대해 리뷰하고 추천해 드리려고 합니다. 이 과정은 LearnQuest에서 제공하며, 기계 학습을 공급망에 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 기초부터 심화 단계까지 체계적으로 배울 수 있는 기회를 제공합니다.
과정 개요를 살펴보면, 기계 학습 기법을 통해 복잡한 공급망 데이터셋을 이해하고 분석하는 방법을 배우게 됩니다. Python을 활용하여 데이터 분석 능력을 기르고, 정확한 예측을 위한 다양한 기계 학습 기법을 적용할 수 있게 되는 점이 이 과정의 큰 장점입니다.
### 커리큘럼 설명
이 과정은 다음과 같은 여러 개의 세부 과정으로 이루어져 있습니다:
- 공급망 기계 학습 기초 – 기계 학습의 기본 개념을 이해하고 실습합니다.
- 시간 시계를 이용한 수요 예측 – 시계열 분석을 통해 수요를 예측합니다.
- 공급망을 위한 고급 AI 기법 – 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기계 학습 기법을 학습합니다.
- 캡스톤 프로젝트: 안전 재고 예측 – 제품 사용량 예측 및 최적의 안전 재고 저장을 배우는 프로젝트입니다.
이 과정을 통해 얻을 수 있는 값은 단순히 이론적 지식에 그치지 않고, 실무에서 바로 활용 가능한 데이터 분석 능력입니다. 또한, 실제 사례를 통해 기계 학습의 적용 가능성을 깨닫게 될 것입니다.
저는 이 과정을 추천합니다. 특히 공급망 관리나 데이터 분석 분야에 관심이 있는 분들은 기계 학습을 통해 실질적인 문제를 해결할 수 있는 기술을 배울 수 있을 것입니다. 여러분도 이 기회를 통해 지식을 넓히고 커리어를 발전시켜 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-supply-chain