Otimização em Python: Resolva Problemas de Pesquisa Operacional

As organizações modernas enfrentam desafios complexos de tomada de decisão diariamente, desde o roteamento logístico até a alocação de recursos.Resolver esses problemas de forma eficiente requer otimização matemática, uma das habilidades mais práticas e valorizadas em ciência de dados e pesquisa de operações. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos da otimização do Python até a modelagem e a solução de problemas de decisão do mundo real.Você aprenderá a traduzir restrições de negócios em modelos matemáticos e resolvê-los programaticamente usando bibliotecas e solucionadores padrão do setor. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de programação linear, inteira e não linear. - Modele restrições de negócios e funções objetivas usando bibliotecas Python como Pyomo, PuLP e OR-Tools. - Configurar e aplicar solucionadores de código aberto, como GLPK e IPOPT, para encontrar soluções ideais. - Implementar algoritmos metaheurísticos, incluindo algoritmo genético e otimização de enxames de partículas, para problemas não convexos. - Estruture fluxos de trabalho de otimização de forma limpa usando práticas modernas de Python, ambientes virtuais e manipulação de dados estruturados. - Resolva estudos de caso práticos em alocação de recursos, otimização de rotas e planejamento de capacidade. Você começará com conceitos matemáticos básicos e configuração básica do Python antes de passar passo a passo por programação linear, programação inteira e metaheurísticas avançadas.Cada conceito é reforçado com explicações escritas claras, trechos de código e exercícios de modelagem estruturada. Este curso é projetado para iniciantes, analistas de dados e engenheiros que desejam aprender pesquisa de operações do zero, sem experiência prévia em otimização. Comece sua jornada na modelagem matemática e comece a tomar decisões ótimas e orientadas por dados hoje.