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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/investigacion-de-operaciones-optimizacion-con-python/
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Coursera课程：运营研究：Python优化 本课程由拥有金融学、MBA和管理学博士学位，并在顶级学术会议和期刊发表过研究成果的Carlos Martínez讲授。课程内容全面，涵盖了线性规划、非线性规划、整数规划和选言规划模型，并使用Python的Pyomo库进行实际操作。 课程结构： 1. **线性规划模型入门**: 介绍基础的线性规划概念。 2. **Python入门**: 从零开始学习Python基础知识，包括变量类型、运算符、条件语句、序列、函数、迭代以及matplotlib、numpy和pandas等核心库。 3. **Pyomo实现**: 学习使用Pyomo库将线性规划问题付诸实践，并通过一个真实的石油行业案例进行深入分析。 4. **运输问题**: 探讨线性规划在运输问题中的重要应用。 5. **其他优化模型**: 介绍非线性规划和混合整数规划模型。 6. **选言规划与维护调度**: 学习选言规划，并通过一个维护调度案例进行实践。 课程特色： * **实践导向**: 课程侧重于工业问题的实际应用，而非纯粹的数学理论。 * **目标学员**: 适合具有工程背景、了解优化模型但希望学习Python实现的专业人士，以及熟悉Python但希望学习热门工业应用的人员。 * **无先修要求**: 课程为入门级，不需要Python或线性规划的先修知识。 这是一门为期不长但内容丰富的课程，旨在帮助学员掌握使用Python进行运营研究优化的能力。
Bienvenidos al curso Investigación de Operaciones: Optimización con Python. Soy Carlos Martínez, tengo una Maestría en Finanzas de la Universidad Centroamericana, un MBA de INCAE y un Ph.D. en Management de la Universidad de Saint Gallen en Suiza. He presentado mi investigación en algunas de las más prestigiosas conferencias y coloquios doctorales sostenidos en la Universidad de Tel Aviv, el Politecnico de Milán, la Universidad de Halmstad en Suecia y el MIT. Además, soy coautor de más de 25 casos de enseñanza algunos de ellos incluídos en las bases de casos de universidades relevantes como Harvard y Michigan.Esta es una introducción muy completa a los modelos de programación lineal, no lineal, entera y disyuntiva utilizando el paquete Pyomo de Python. Comenzaremos el curso con una introducción a los modelos de optimización con programación lineal. En la segunda sección, haremos una introducción a Python desde cero en la que aprenderás los tipos de variables, operadores, condicionales, secuencias, funciones, iteraciones y principales paquetes como matplotlib, numpy y pandas. En la tercera sección, aprenderemos a operacionalizar los problemas de programación lineal con la biblioteca Pyomo, desarrollando un caso completo con datos reales de la industria de petróleo. Luego, aprenderemos sobre una de la aplicaciones más importantes en programación lineal como lo es el problema del transporte. En la quinta sección, discutiremos otros modelos de optimización como lo son la programación no lineal y programación entera mixta. Finalmente, cerraremos el curso aprendiendo sobre la programación disyuntiva y desarrollando un caso relacionado a la programación de mantenimientos.Este curso no está pensado para estudiantes de postgrado en matemáticas, sino que tiene un enfoque práctico, orientado a la aplicación en problemas de la industria. Los estudiantes ideales del curso son tanto profesionales con un background de ingeniería que ya conocen sobre modelos de optimización y quieren aprender a operacionalizarlos en Python, como por otro lado personas que ya conocen este versátil lenguaje de programación y desean aprender una aplicación muy demandada en la industria. El curso es de un nivel introductorio y no asume conocimientos previos ni en Python ni en programación lineal, por lo que no tiene prerrequisitos.Te invito a que revises la información del curso y te inscribas. ¡Nos vemos en la primera clase!
