O que você aprenderá_
- Compreenda os fundamentos da programação linear e sua aplicabilidade na resolução de problemas do mundo real
- Domine o uso da biblioteca Pyomo para modelar problemas de otimização de forma eficaz e flexível
- Aprenda a definir variáveis, restrições e funções objetivo dentro do ambiente Pyomo
- Desenvolva habilidades para interpretar resultados de otimização e aplicá-los na tomada de decisões
- Adquira práticas recomendadas para aprimorar a eficiência computacional dos seus modelos de otimização
Público alvo_
Profissionais que utilizam análise de dados para otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e melhorar a eficiência operacional. Indivíduos nas áreas de engenharia industrial, civil, química, entre outras, que desejam aplicar técnicas de otimização para resolver problemas complexos relacionados à logística, design de processos, gestão de recursos, etc. Aqueles que desejam expandir suas competências em programação para incluir modelagem e solução de problemas de otimização, seja para desenvolver novas aplicações ou para melhorar a eficiência de sistemas existentes.
Allan Segovia Spadini
Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.
DAVID SILVA RAMOS DAS NEVES
Judecir Cavalcante Aguiar Júnior
Como Cientista de Dados especializado em otimização, tenho um Mestrado em Otimização e Graduação em Matemática Aplicada, juntamente com experiência em pesquisa operacional, otimização matemática e modelagem preditiva. Sou comprometido com a excelência e focado em converter desafios complexos em soluções eficientes. Minha paixão pela matemática e desejo de criar valor me impulsionam a buscar resultados e inovações que impulsionem o sucesso dos negócios.
Curso atualizado em 09/10/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Problema e primeira solução
- Problema da produção de alimentos
- Primeira ideia de resolução
- Selecionando a melhor solução
- Buscando o valor do lucro
Solução gráfica
- Representação matemática do problema
- Representação gráfica do problema
- Solução ótima
Tipos de saída do modelo
- Múltiplas soluções
- Solução ilimitada
- Sem solução (Inviabilidade)
Resolvendo o modelo com solver
- Modelo
- Analisando o log
- Generalização
Análise de sensibilidade
- Folga nas restrições
- Custos na função objetivo
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Formação
Otimização com Python
8h
De curso
47
Atividades
Escola
Data Science
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