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Métodos de Optimización con Python

Curso taller Métodos de optimización con Python

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Presentación

Curso taller Métodos de optimización con Python

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

En toda organización y proceso es necesario tomar decisiones acordes con los objetivos y metas, considerando la escasez de recursos.

Uso de modelos matemáticos de optimización para toma de decisiones en ingeniería, administración y ciencia de datos.

"La verdadera optimización es la contribución revolucionaria de la investigación moderna a los procesos de decisión"

George Dantzig.

Este curso brinda las herramientas y conocimientos esenciales para aplicar técnicas de optimización en problemas reales, utilizando software libre, accesible y poderoso. Está dirigido al desarrollo de capacidades para modelar y resolver problemas complejos de investigación de operaciones, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia en diversos contextos.

Además, se desarrollan habilidades en el uso de software libre, lo que permite implementar soluciones de manera flexible, sin depender de software propietario cuyas licencias son costosas. Adicionalmente, mediante el uso de plataformas en la nube, como Google Colab, se puede acceder a entornos de trabajo avanzados sin necesidad de contar con instalaciones locales o hardware especializado.

Por qué estudiar con nosotros

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  • Combinación de aspectos teóricos con talleres.
  • Uso de herramientas en la nube sin necesidad de instalación, evitando conflictos de versiones.
  • Oportunidad de conectar con profesionales del sector, lo cual puede llevar a concretar  colaboraciones futuras, oportunidades de empleo o incluso emprendimientos conjuntos.

Metodología

Se desarrollará combinando conferencias con la ejecución de trabajos prácticos grupales de forma remota y sincrónica.

Las conferencias para la presentación de temas utilizando ayudas didácticas, lo cual favorece el razonamiento del estudiante cuando el profesor no sólo expone conceptos, sino que propicia la participación haciendo preguntas y motivando discusión y diálogo.

Los estudiantes desarrollarán competencias claves a través de los talleres. Estas actividades están diseñadas para modelar escenarios reales en los que los participantes apliquen conceptos en un contexto práctico.

Deberes del participante

  • Contar con conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
  • Verificar que el equipo de cómputo no esté bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de tener otra cuenta en Microsoft Teams, cerrar las sesiones relacionadas y acceder mediante un navegador con caché vacío.
  • Conectarse a las sesiones de clase al menos diez minutos antes para verificar la conexión y realizar ajustes.
  • Tener cuenta de Google para usar la herramienta Colaboratory.

Certificación

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorga certificado de asistencia a quienes participen, como mínimo, en el 90% de las actividades programadas.

Perfil del aspirante

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  • El perfil del aspirante incluye cargos como Gerente de operaciones, Ingeniero de planta, Programador de proyectos y Analista de datos, sin requerir experiencia laboral previa. Este profesional es responsable de la toma de decisiones en operaciones y logística, gestionando procesos clave en la cadena de suministro, distribución y producción. Trabaja en proyectos de mejora organizacional con el objetivo de optimizar los procesos y garantizar la eficiencia operativa, así como en la programación y gestión de operaciones o proyectos. Su interés principal es complementar su formación en áreas como ingeniería, administración, economía y ciencia de datos, con el fin de fortalecer su capacidad para tomar decisiones estratégicas y mejorar la eficiencia organizacional. El objetivo de su participación en el programa es identificar, formular y resolver problemas de optimización en áreas como logística, producción y finanzas, utilizando herramientas como Python y soluciones en la nube.

Contenido temático

Módulo I. Introducción y conceptos de optimización (3 horas)

  • Introducción
  • Conceptos
  • Importancia y aplicaciones

Módulo II. Programación lineal (6 horas)

  • Conceptos y supuestos
  • Formulación de modelos
  • Implementación en Pyomo
  • Análisis de sensibilidad

Módulo III. Programación entera mixta (6 horas)

  • Conceptos y supuestos
  • Formulación de modelos
  • Implementación en Pyomo

Módulo IV. Metaheurísticas (6 horas)

  • Complejidad algorítmica
  • Heurísticas y metaheurísticas
  • Algoritmos genéticos en Python

Módulo V. Programación dinámica y aprendizaje por refuerzo (6 horas)

  • Procesos de decisión markovianos
  • Ecuación de Bellman
  • Iteración de políticas
  • Iteración de valor
  • Implementación en Python

Fechas y horario

El curso taller se desarrollará entre el 22 de abril y el 14 de mayo de 2025, los martes y jueves de 6:00 a 9:00 p.m., en modalidad remota sincrónica a través de Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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  • Capacitar a los estudiantes en la formulación, modelado y resolución de problemas de optimización aplicados a diversas áreas como logística, finanzas y producción, utilizando software libre y herramientas en la nube.
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  • Formular y resolver modelos de programación lineal y programación entera utilizando bibliotecas de software libre, aplicando estos modelos a problemas reales de optimización de recursos, planificación y asignación.
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  • Aprender a utilizar plataformas en la nube como Google Colab para desarrollar e implementar algoritmos de optimización, aprovechando su capacidad de procesamiento y acceso colaborativo, facilitando el análisis de resultados y la presentación de soluciones mediante visualizaciones y reportes automatizados.
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  • Implementar y aplicar heurísticas y metaheurísticas para resolver problemas complejos de optimización donde los métodos tradicionales no son viables. Además, comprender los principios del aprendizaje por refuerzo y cómo integrarlo en el diseño de agentes que aprenden a optimizar soluciones mediante la interacción con su entorno.

Valor de la inversión

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El valor de la inversión es de $ 1.390.000 (un millón trescientos noventa mil pesos m/cte.), por participante

Descuento del 5 % por pronto pago hasta el 8 de abril de 2025

Inscripciones hasta el 21 de abril de 2025

Conferencista Invitado

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Luis Francisco López Castro

Luis Francisco López Castro - Julio Garavito

Ingeniero industrial de la Escuela y magíster en Diseño y Gestión de Procesos de la Universidad y doctor en Administración de Organizaciones de la Universidad de la Sabana. Profesor de la Escuela.

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