Dados
Otimização: aplicando programação não linear
8hCarga horária
44Atividades
371Estudantes
9,1Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- 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.
Ementa
- Entendendo o processo de precificação
- Detalhando a função da expectativa de demanda
- Otimizando a função unidimensional do lucro sem restrições
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Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do li...
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