4~360時間の柔軟な学習時間
国内で有効な証明書
何が学べますか?
この応用数学コースでは、バイクシェア需要のモデル化、ステーション容量の決定、データ駆動型手法による性能評価のための実践的なツールを提供します。オープンデータセットのクリーンアップと前処理、確率需要モデルの構築、日次割り当て最適化、簡単な再配置ポリシーのテストを学び、サービスレベルを定量化し、実世界のシステム信頼性を向上させます。
Elevifyの特長
スキルを身につける
- バイクシェア需要モデリング:ポアソンおよび時系列モデルを迅速に構築。
- 容量とキュー分析:不足、溢れ、サービスレベルを計算。
- フリート最適化:日次バイク割り当てのためのLPおよびMIPモデルを設定。
- シナリオとポリシーテスト:ラッシュアワー需要下で再配置ルールを評価。
- シミュレーションと検証:離散事象実験でモデルをストレステスト。
おすすめの概要
開始前に、チャプターや学習時間を変更できます。どのチャプターから始めるか選択し、チャプターの追加や削除も可能です。学習時間も調整できます。受講生の声
よくある質問
Elevifyとは?どのように機能しますか?
コースには修了証がありますか?
コースは無料ですか?
コースの学習時間(ボリューム)は?
コースの内容はどのようなものですか?
コースはどのように進行しますか?
コースの期間はどれくらいですか?
コースの料金はいくらですか?
EADやオンラインコースとは?どのように機能しますか?
PDFコース
