Formações Data Science Otimização com Python

Formação Otimização com Python

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

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48h

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Conheça a formação Otimização com Python

A formação Otimização com Python é uma trilha completa para dominar a otimização de processos utilizando a linguagem de programação Python. Cada fase desta trilha foi planejada para garantir que, ao concluir a formação, você esteja equipado(a) com as habilidades necessárias para modelar problemas de otimização e encontrar soluções ótimas para estes problemas.

O que é otimização?

A otimização é um segmento da pesquisa operacional que lida com situações em que se busca maximizar ou minimizar uma função, linear ou não linear, sujeita a um conjunto de restrições. Esta função é chamada de função objetivo, sendo construída a partir do alvo do problema a ser solucionado.

O que você aprenderá?

Nesta formação você aprenderá os conceitos principais da pesquisa operacional, como modelar um problema de otimização inserindo parâmetros, variáveis de decisão, função objetivo e restrições. A partir da modelagem, você conseguirá obter a solução dos problemas lineares e não lineares, com soluções inteiras e não inteiras. Ao completar a formação, você estará apto(a) a aplicar técnicas de otimização com confiança e preparado(a) para enfrentar desafios práticos do mercado de trabalho.

Por que estudar esta formação?

Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
Você dentro do mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

DAVID SILVA RAMOS DAS NEVES
DAVID SILVA RAMOS DAS NEVES
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.
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.
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.
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.
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.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Passo a passo

1 Explorando a pesquisa operacional
Neste primeiro passo, você iniciará seu mergulho nos princípios fundamentais da pesquisa operacional, compreendendo os conceitos de base para os métodos de otimização. Para isso, será explorado um problema de logística para encontrar a melhor rota possível e para isso diversas técnicas de resolução serão apresentadas.
- Curso Pesquisa operacional: entendendo as bases dos métodos de otimização
  10h
2 Buscando soluções lineares
Depois de compreender os principais conceitos da pesquisa operacional, chegou o momento de se aprofundar em métodos e algoritmos para resolver problemas de otimização que possuem restrições lineares. Este passo introduz a ferramenta Pyomo da linguagem Python para auxiliar na modelagem e busca da solução para os problemas de otimização.
Além disso, este passo também aborda a programação linear inteira, em que as variáveis de decisão da solução devem assumir valores inteiros, ampliando as capacidades de modelagem e resolução dos problemas.
- Curso Otimização: implementando a programação linear
  08h
- Podcast Pesquisa Operacional e Otimização – Hipsters Ponto Tech #278
- Curso Otimização: encontrando soluções inteiras em programação linear
  10h
3 Aprofundando em técnicas de otimização
Nesta última etapa, serão apresentados desafios e técnicas envolvidas na programação não linear, onde as funções objetivo ou as restrições do problema não são necessariamente lineares. Além disso, será feito um aprofundamento na programação por restrições, uma abordagem poderosa para resolver problemas complexos que envolvem restrições rígidas e flexíveis.
Ao completar esta formação, você estará equipado com o conhecimento e as habilidades necessárias para enfrentar uma ampla gama de desafios de otimização em sua carreira profissional, contribuindo para a eficiência e o sucesso em sua área de atuação.
- Curso Otimização: aplicando programação não linear
  08h
- Artigo Aprenda como aplicar técnicas de otimização nos problemas do dia a dia | Alura
- Curso Otimização: aplicando a programação por restrições
  10h