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Curso

Otimização:

aplicando programação não linear

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

122

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explore as funcionalidades e aplicações da biblioteca SciPy em otimização
  • Aprenda a modelar e resolver problemas de otimização utilizando Pyomo
  • Desenvolva habilidades práticas para implementar algoritmos de otimização eficientes
  • Analise e interprete os resultados de otimização para tomar decisões baseadas em dados
  • Amplie seu repertório em programação Python com foco em ciência de dados

Público alvo_

Analistas de dados e profissionais de TI interessados em ampliar suas habilidades analíticas e de resolução de problemas complexos. Profissionais que desejam entender e aplicar otimização não-linear para melhorar processos, produtos ou tomadas de decisão em suas áreas de atuação. Desenvolvedores e cientistas de dados que buscam aprofundar seus conhecimentos em otimização não-linear utilizando Python.

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.

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.

Rodrigo Fernando Dias

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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.

Curso atualizado em 06/05/2024

Ementa

  1. Otimização unidimensional irrestrita

    • Entendendo o processo de precificação
    • Detalhando a função da expectativa de demanda
    • Otimizando a função unidimensional do lucro sem restrições
  2. Otimização unidimensional restrita

    • Detalhes do método de otimização unidimensional
    • Adicionando uma restrição
    • Analisando o impacto da restrição na otimização
  3. Otimização multidimensional irrestrita

    • Entendendo o processo de precificação para vários dias
    • Otimizando a função multidimensional do lucro sem restrições
    • Métodos de otimização multidimensional sem restrições
  4. Otimização multidimensional restrita

    • Entendendo o processo de precificação para vários dias com restrições
    • Otimizando a função multidimensional do lucro com restrições
    • Métodos de otimização multidimensional com restrições
  5. Solvers de otimização não-linear

    • Modelagem com Pyomo
    • Solver Ipopt

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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