El curso comienza estableciendo la relación que tiene la optimización con la analítica de datos y modelos prescriptivos. Durante el curso, el estudiante desarrolla habilidades para identificar situaciones problemáticas en organizaciones susceptibles de ser mejoradas a través del uso de modelos de optimización. Semana a semana se presentan, de forma progresiva y a través de casos, las técnicas de modelado en optimización lineal que permiten tomar decisiones basadas en modelos prescriptivos. El curso desarrolla en el estudiante habilidades de implementación de los modelos en software especializado de optimización de acceso abierto y de uso cotidiano. Finalmente, el curso ilustra cómo los resultados de un modelo de optimización se pueden traducir y visualizar de forma convincente para que impacte la toma de decisiones en las organizaciones. Semanalmente, el estudiante aplicará lo aprendido en una práctica computacional basada en un caso de estudio. A través de videos, cuestionarios y lecturas complementarias, el estudiante se preparará para desarrollar la práctica computacional de la semana.
Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos, el primer posgrado virtual del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.
Conocimientos mínimos requeridos: Es necesario tener conocimientos básicos de notación algebraica, de programación en Python, uso de listas, diccionarios, condicionales (if, elif, else) y bucles (for, while). Deberás realizar un curso de inducción antes de iniciar tus clases, en donde verás lineamientos sobre la metodología, el programa y los elementos importantes para tener éxito.
Horario: Martes de 6:00 p.m. a 7:20 p.m. Hora Colombia. Este horario está sujeto a modificaciones.
Herramientas principales:
Python en Jupyter, PuLP: librería de código abierto para optimización lineal, pandas: librería para análisis de datos, numpy: librería para operaciones matemáticas.
Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.
Créditos académicos: 2
*Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.
Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:
1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.0
2. Si es admitido, se aprueban y homologan los cursos cuya nota sea igual o mayor a 3.0 sobre 5.0, siempre y cuando el ponderado total de las notas de los 4 cursos sea igual o mayor a 4.0 sobre 5.0.
3. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.
Nota: si tiene inquietudes podrá realizarlas en el siguiente formulario