O que você aprenderá_
- Identifique conceitos fundamentais em pesquisa operacional, como otimização, força bruta, heurísticas, grafos e programação matemática
- Explique como as técnicas de pesquisa operacional podem ser aplicadas para resolver problemas
- Pratique a aplicação de conhecimentos de pesquisa operacional a problemas práticos
- Analise os resultados e o desempenho de diferentes algoritmos de pesquisa operacional
- Compare diferentes técnicas de pesquisa operacional com base em critérios como eficiência, escalabilidade e precisão
- Formule uma estratégia de solução para um problema de pesquisa operacional, considerando todos os aspectos relevantes, como eficiência, escalabilidade, precisão e limitações práticas
- Recomende melhorias ou alterações na estratégia de solução com base na análise dos resultados
Público alvo_
Profissionais de ciência de dados que desejam aprimorar suas habilidades em análise prescritiva e otimização; profissionais que atuam em ambientes de decisão multifacetados e desejam implementar técnicas robustas de pesquisa operacional para melhorar a qualidade das decisões; aqueles interessados em alavancar suas habilidades analíticas, aplicando técnicas de otimização para melhorar a tomada de decisões estratégicas e operacionais.
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 03/04/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Conhecendo o problema e a força bruta
- O problema das entregas: origem, endereços e destino
- Resolução via força bruta
- O algoritmo da força bruta
- Análise de eficiência da força bruta
Métodos heurísticos e meta-heurísticos
- Implementação da heurística do vizinho mais próximo
- Implementação de algoritmos genéticos #1
- Implementação de algoritmos genéticos #2
- Comentários sobre algoritmos genéticos
Conhecendo os algoritmos em grafos
- Representando o grafo
- Conhecendo o problema do caixeiro viajante
- Caixeiro viajante para o problema das entregas
Trabalhando com modelagem matemática
- Parâmetros, variáveis de decisão e função objetivo
- Trabalhando com restrições
- Resolução do modelo
Combinação de métodos e detalhes solução
- Avaliando o modelo matemático #1
- Avaliando o modelo matemático #2
- Combinando heurística e modelo matemático
- Avaliando soluções viáveis
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Formação
Otimização com Python
10h
De curso
65
Atividades
Escola
Data Science
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Lucas Casal Rezende Souza
Gabriel Caldeira Bernardo
Rudhá Esmeraldo de Sousa
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