FAQ
Поиск
#Математическая оптимизация
#Бизнес-аналитика
#Анализ данных
#Машинное обучение

Введение в технологии математической оптимизации процессов

2 дня (16 академических часов)
Краткая аннотация
На курсе слушатели изучат возможности математической оптимизации, ее основные алгоритмы на основе интуитивных иллюстраций, ее ограничения и сильные стороны, виды задач и области их применения, типичные задачи из различных областей деятельности и специфику внедрения оптимизационных продуктов, научатся выявлять возможности для внедрения оптимизации, грамотно ставить сбалансированные задачи математической оптимизации и подбирать средства для решения поставленных задач.

В курсе освещаются следующие темы: принципы работы методов математической оптимизации, качество решения и методы его оценки, выполнимость и реализуемость ограничений, линейное, целочисленное и смешанно-целочисленное программирование, вычислительная сложность алгоритмов, оценка бизнес-проблем с точки зрения применимости методов оптимизации, внедрение средств математической оптимизации.
Целевая аудитория
Бизнес-аналитики

Руководители, начинающие работать с или планирующие внедрение оптимизационных решений
Расписание открытых форматов курса
Стоимость обучения одного слушателя
04.05.2021
Очный формат — 24 000 ₽.

Дистанционный формат — 21 600 ₽.
26.07.2021
Подробная программа курса
Введение

  • История практического применения математической оптимизации.
  • Характерные области применения математической оптимизации.

Принципы работы математической оптимизации

  • Общий случай задачи математической оптимизации. Цели, переменные и ограничения. Геометрическая иллюстрация решения задач методом градиентного спуска. Локальные и глобальные минимумы и максимумы.
  • Задачи линейной оптимизации и их преимущества. Симплекс и симплекс-метод решения задач линейной оптимизации. Оценки качества решения.
  • Целочисленная и смешанно-целочисленная оптимизация. Проблематика задач с целыми числами и методы их решения.
  • Вычислительная сложность алгоритмов. Соотношение роста данных задачи и времени их выполнения.

Практическое применение математической оптимизации

  • Классические задачи математической оптимизации и их приложения.
  • Примеры типичных задач оптимизации из различных областей деятельности.
  • Выявление потенциальных задач и возможностей для оптимизации. Квантифицируемость бизнес-правил, оценка выполнимости ограничений, балансировка скорости, размера и качества выполнения задачи. Постановка задач с учетом возможностей их реализуемости.
  • Технические особенности процесса внедрения средств математической оптимизации. Солверы, преимущества и недостатки коробочных и заказных решений.

Практическая часть курса

  • Определение потенциальных задач оптимизации на основе кейсов, формулирование их бизнес-требований как набор целей, переменных и ограничений.

Итоговое тестирование

  • В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.
Возможные форматы обучения и размеры групп
очно (до 15 слушателей)

дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений)

корпоративный формат (для групп от 10 до 45 слушателей)

Тренер курса

Беляев Александр Владимирович

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных
Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ
Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация
Консалтинг
Специализация
Должность
Дополнительные услуги
Требуемый уровень предварительной подготовки
Высшее или среднее специальное образование. Слушатели должны быть знакомы с базовым курсом алгебры и иметь навыки постановки задач и анализа бизнес-требований
Траектории, в которые входит данный курс
Аналитик данных

Бизнес-аналитик
Список курсов, требующихся для прохождения данного курса
Моделирование бизнес-процессов на BPMN

Моделирование бизнес-процессов с использованием ARIS
Список курсов, которые дополняют данный курс
Использование IBM ILOG Decision Optimization Center для решения оптимизационных задач
Список категорий каталога, в которые включён курс
Построение систем принятия решений на основе данных (Big Data)

Анализ процессов, проектирование информационных систем и архитектуры изделий. Сбор и управление требованиями
Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу
Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.