Operations Research & Optimization Projects With Python

[Candidosa2]

Publicado em 5/2024
Criado por Advancedor Academy
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz, 2 canais
Gênero: eLearning | Idioma: Inglês | Duração: 124 Palestras (7h 1m) | Tamanho: 3 GB


Dominando técnicas de otimização: da programação linear aos algoritmos aprimorados por aprendizado de máquina

O que você aprenderá:
Domine o uso de Python para otimizar cadeias de suprimentos e operações de fábrica.
Crie modelos Python para planejar a mão de obra de maneira eficaz e otimizar os fluxos de rede.
Aproveite as bibliotecas Python para simulações de agendamento, roteamento e gerenciamento de estoque.
Resolva problemas complexos de localização e capacidade de instalações usando algoritmos baseados em Python.
Utilize Python para técnicas avançadas de pesquisa operacional, como processos estocásticos, teoria dos jogos e programação dinâmica.
Integre ferramentas de tomada de decisão multiobjetivos para estratégias operacionais aprimoradas.
Implemente otimização robusta e modelos estocásticos para gerenciar a incerteza nas operações.

Requisitos:
É necessária proficiência básica em programação Python.
A familiaridade com os conceitos fundamentais do gerenciamento de operações é benéfica, mas não obrigatória.
Habilidades matemáticas básicas, incluindo álgebra e estatística introdutória.

Descrição:
Bem-vindo a este curso abrangente sobre Pesquisa e Otimização Operacional, onde você dominará uma variedade de técnicas de otimização essenciais para resolver problemas complexos do mundo real. Quer você esteja começando ou seja um profissional experiente que busca expandir seu conhecimento em algoritmos avançados, este curso oferece insights valiosos e habilidades práticas. Ao longo deste curso, cobriremos tópicos importantes como programação linear, otimização discreta e processos estocásticos. Você também explorará áreas sofisticadas, incluindo algoritmos de otimização aprimorados por aprendizado de máquina, algoritmos genéticos e tomada de decisão multiobjetivo. Cada módulo é projetado para construir gradualmente sua compreensão, com exemplos práticos e exercícios interativos que se aplicam diretamente a cenários da vida real. Examinaremos aplicações específicas, como otimização de cadeias de suprimentos, programação dinâmica em gerenciamento de receitas e solução de problemas de agendamento. Você aprenderá a usar ferramentas e bibliotecas populares em Python, como Gurob, SciPy, PuLP, Or-Tools, equipando-o com as habilidades para implementar efetivamente essas técnicas em seus projetos. Além disso, o curso inclui estudos de caso de setores como manufatura, saúde e logística, fornecendo contexto sobre como a pesquisa operacional é aplicada para otimizar vários aspectos operacionais. Ao final deste curso, você estará equipado para analisar sistemas complexos, projetar estratégias de otimização e aplicar vários algoritmos de otimização de forma eficaz. Junte-se a mim nesta exploração para desbloquear o potencial da pesquisa e otimização operacional. Você terminará este curso não apenas com uma compreensão mais profunda dos aspectos teóricos, mas também com a capacidade de aplicar esse conhecimento para melhorar a tomada de decisões e a eficiência em sua vida profissional ou atividades acadêmicas. bases sólidas em pesquisa operacional, melhoram suas habilidades analíticas e aprendem abordagens sistemáticas para resolver problemas de otimização.

Para quem é este curso:
Este curso é destinado a profissionais e estudantes interessados na área de pesquisa e otimização operacional.
Indivíduos que desejam aprimorar os processos de tomada de decisão em setores como manufatura, logística e serviços.
Analistas e cientistas de dados que buscam aprofundar seus conhecimentos em resolução de problemas algorítmicos e eficiência operacional.
Estudantes e profissionais de pesquisa operacional que buscam aprimorar suas habilidades em Python com foco em soluções algorítmicas.

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/operações-research-optimization-projects-with-python/

Mais informações
Screenshots:

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