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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

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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. 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
      • 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
  2. 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
      • 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
    • Podcast Pesquisa Operacional e Otimização – Hipsters Ponto Tech #278

    • Curso Otimização: encontrando soluções inteiras em programação linear

      10h
      • Encontre soluções ótimas para problemas de programação linear usando a biblioteca pyomo
      • Saiba como encontrar soluções de valores inteiros em otimização linear
      • Entenda como transformar um problema do mundo real em um modelo de programação linear
      • Saiba como utilizar a função objetivo para ajustar a solução em cada tipo de problema
      • Otimize a busca da solução a partir do GAP MIP e do tempo limite
  3. 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
      • 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
    • Artigo Aprenda como aplicar técnicas de otimização nos problemas do dia a dia | Alura

    • Curso Otimização: aplicando a programação por restrições

      10h
      • Encontre soluções ótimas para problemas de otimização
      • Modele problemas de programação por restrições com o OR-Tools
      • Utilize funções e métodos intuitivos para definir restrições
      • Busque múltiplas soluções viáveis para o mesmo problema

Escola

Data Science

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