Investigación de Operaciones: Optimización con Python

Descripción

Bienvenido(a) al curso Investigacion de Operaciones: Optimizacion con Python. Soy Carlos Martinez (Maestria en Finanzas, MBA INCAE, Ph.D. en Management - University of St. Gallen). He presentado investigacion en espacios academicos internacionales (MIT, Tel Aviv, Politecnico di Milano, entre otros) y he participado como coautor en numerosos casos de ensenanza utilizados en universidades de referencia. Este curso es una introduccion completa y aplicada a la optimizacion, enfocada en aprender a modelar y resolver problemas reales con Python y Pyomo, sin exigir un background matematico de postgrado. La prioridad aqui es que usted entienda los conceptos, los traduzca a un modelo y los pueda implementar en un entorno profesional. Que aprendera • Programacion lineal: como formular, interpretar y resolver modelos de optimizacion. • Python desde cero (incluido): variables, condicionales, funciones, iteraciones y bases de librerias clave como NumPy, Pandas y Matplotlib. • Pyomo paso a paso: como operacionalizar modelos en Python y conectarlos con datos. • Casos y temas centrales en IO: • Un caso completo con datos reales de industria (petróleo). • Problema de transporte (una de las aplicaciones mas importantes en programacion lineal). • Programacion no lineal y programacion entera mixta. • Programacion disyuntiva con un caso aplicado a programacion de mantenimientos. Metodologia: aprender haciendo A lo largo del curso usted encontrara: • Ejercicios de codificacion para practicar cada bloque. • Cuestionarios y actividades para reforzar fundamentos y criterio de modelado. • Casos desarrollados paso a paso, con enfoque practico y orientado a industria. IA dentro del curso: Role Plays y Labs Este curso tambien aprovecha las experiencias de IA disponibles en la plataforma: • Role Plays: practicas guiadas con escenarios para aplicar conceptos y tomar decisiones de modelado. • Labs (Udemy Business Pro): si usted cuenta con Udemy Business Pro, podra acceder a Labs para practicar en un entorno guiado (segun disponibilidad en su cuenta/plan). Para quien es este curso • Profesionales de ingenieria, operaciones, logistica o produccion que quieren llevar optimizacion a Python. • Personas que ya conocen Python y desean aprender una aplicacion altamente demandada: optimizacion con Pyomo. • Estudiantes que quieren una ruta introductoria sin prerrequisitos en Python ni en programacion lineal. Mira lo que dicen los estudiantes • "Excelente curso, excelentes casos practicos." - Jorge S. • "Las explicaciones son muy claras." - Ricardo O. • "Muy practico y claro, entiendo fundamentos y conceptos." - Santiago S. • "Orientado 100% a casos de empresa. Aplicable a produccion y logistica." - Bernardo M. • "Excelente introduccion a optimizacion y al uso de Pyomo; gran punto de partida." - Balam S. Le invito a revisar el temario y las lecciones de vista previa. Si lo que busca es una introduccion seria, clara y aplicable a la optimizacion con Python, este curso esta disenado para usted. Nos vemos en la primera clase.

Lo que aprenderás

• Aprenderán las bases teóricas de los problemas de programación lineal, no lineal, entera-mixta y disyuntiva.
• Introducción completa al lenguaje de programación Python: tipos de variables, secuencias, iteraciones, funciones y las bibliotecas: numpy, pandas y matplotlib
• Operacionalización de los problemas de programación con el paquete Pyomo
• Breve introducción al paquete PuLP (muy útil para hacer análisis de sensibilidad)
• Interpretación del Análisis de Sensibilidad: Precios Sombras y Slacks
• Problema de Transporte ilustrado con un caso en la Industria Láctea en México
• Desarrollo de un Problema de Programación Lineal en la Industria Petrolera
• Desarrollo de un Problema de Programación Disyuntiva de una Mantenimiento
• Aprenderán a Formular Problemas de Optimización: Definición de Variables, Función Objetivo y Restricciones
• Aprenderán a instalar y utilizar los solvers glpk (programación lineal) e ipopt (programación no lineal)

Requisitos

• 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.