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Curso

Otimização:

implementando a programação linear

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

136

Pessoas nesse curso

9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

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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

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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 22/03/2024

Ementa

  1. Problema e primeira solução

    • Problema da produção de alimentos
    • Primeira ideia de resolução
    • Selecionando a melhor solução
    • Buscando o valor do lucro
  2. Solução gráfica

    • Representação matemática do problema
    • Representação gráfica do problema
    • Solução ótima
  3. Tipos de saída do modelo

    • Múltiplas soluções
    • Solução ilimitada
    • Sem solução (Inviabilidade)
  4. Resolvendo o modelo com solver

    • Modelo
    • Analisando o log
    • Generalização
  5. Análise de sensibilidade

    • Folga nas restrições
    • Custos na função objetivo

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