Optimización con Python: Resuelve Problemas de Investigación de Operaciones

Las organizaciones modernas enfrentan desafíos complejos de toma de decisiones a diario, desde el enrutamiento logístico hasta la asignación de recursos. Resolver estos problemas de manera eficiente requiere optimización matemática, una de las habilidades más prácticas y valoradas en ciencia de datos e investigación de operaciones. Este curso basado en texto te guía desde los conceptos básicos de optimización con Python hasta el modelado y la resolución de problemas de decisión del mundo real. Aprenderás a traducir restricciones comerciales en modelos matemáticos y a resolverlos programáticamente utilizando bibliotecas y solucionadores estándar de la industria. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de programación lineal, entera y no lineal. - Modelar restricciones comerciales y funciones objetivo utilizando bibliotecas de Python como Pyomo, PuLP y OR-Tools. - Configurar y aplicar solucionadores de código abierto como GLPK e IPOPT para encontrar soluciones óptimas. - Implementar algoritmos metaheurísticos, incluidos algoritmos genéticos y optimización por enjambre de partículas, para problemas no convexos. - Estructurar flujos de trabajo de optimización de manera limpia utilizando prácticas modernas de Python, entornos virtuales y manejo de datos estructurados. - Resolver estudios de caso prácticos en asignación de recursos, optimización de rutas y planificación de capacidad. Comenzarás con los conceptos matemáticos centrales y la configuración básica de Python antes de avanzar paso a paso a través de la programación lineal, la programación entera y las metaheurísticas avanzadas. Cada concepto se refuerza con explicaciones escritas claras, fragmentos de código y ejercicios de modelado estructurados. Este curso está diseñado para principiantes, analistas de datos e ingenieros que desean aprender investigación de operaciones desde cero, sin necesidad de experiencia previa en optimización. Comienza tu viaje en el modelado matemático y empieza a tomar decisiones óptimas basadas en datos hoy mismo.