Machine Learning Kullanarak Gönderim Süresini Analiz Etme ve Tahmin Etme

Bu kursun sonunda katılımcılar gönderim ve fiyatlandırma verilerini analiz edebilecek, envanter ve talep kalıplarını değerlendirebilecek, Machine Learning iş akışlarını uygulayabilecek ve veri odaklı modeller kullanarak gönderim süresini ve talebi tahmin edebileceklerdir. Bu kurs, Machine Learning'in gerçek dünyadaki gönderim ve lojistik problemlerine nasıl uygulandığına dair pratik, uçtan uca bir anlayış sunar. Katılımcılar işe, güvenilir tahmin modellerinin temelini oluşturan gönderim fiyatlandırma stratejilerini, envanter kullanılabilirliğini ve veri hazırlama tekniklerini keşfederek başlarlar. Kurs daha sonra gönderim veri kümelerinden anlamlı içgörüler elde etmek için keşifsel veri analizi, korelasyon değerlendirmesi ve dağılım analizine doğru ilerler. Teori ağırlıklı ML kurslarının aksine, bu program iş hedefleriyle uyumlu karar vermeyi vurgular ve Ortalama Mutlak Hata (MAE) gibi model değerlendirme metriklerinin doğrudan operasyonel sonuçlara nasıl dönüştüğünü gösterir. Katılımcılar ayrıca talep tahmini, özellik mühendisliği (feature engineering), normalleştirme ve ayrıklaştırma konularında pratik deneyim kazanarak model doğruluğunu ve yorumlanabilirliğini artırma becerisi edinirler. Bu kursu tamamlayan katılımcılar, lojistik analitiğinde sektöre uygun beceriler geliştirecek ve yeteneklerini güçlendireceklerdir.