針對資料科學家和問題解決者量身定制的數學最佳化和 gurobipy 的全面介紹
從這 1 小時的課程，你會學到
- 什麼是優化？如何將其應用於複雜問題？
- 如何識別最佳化問題並將現實生活轉化為最佳化模型
- 了解求解器和演算法
- Gurobi/gurobipy 簡介及其在練習和實際問題解決中的應用
要求
- 具備 Python 基礎知識、大學數學程度、Jupyter Notebook 經驗，並且能夠在自己的機器上開啟 python (.py) 和 Jupyter Notebooks (.ipynb) 檔案
課程說明
歡迎閱讀《透過資料科學的視角介紹優化》！
這個免費的 4 部分課程旨在幫助資料科學家如何將最佳化添加到他們的工具箱中以及何時在高級問題解決中使用它。我們將全面介紹最佳化，何時優化是解決問題的最佳工具，以及如何將實際問題轉化為最佳化。
我們將向您介紹世界一流的工具來幫助您解決問題，並提供從基本的實踐練習到更高級的完整真實用例的所有內容，以強化您學習的規範分析的所有新概念。我們期待您在 Joel Sokol 博士和博士團隊的專業知識下學習最佳化（和 gurobipy）。 Gurobi Optimization 的專家幫助他開發了這本關於數學優化的全面介紹。
在第 4 部分中，我們將第 1 部分到第 3 部分的所有內容放在一起：您將解決現實世界的範例，從問題陳述到數學公式，再到程式碼和解決方案。
實踐練習：
請查看許多講座的資源部分，以練習檔和解決方案檔案的形式找到自我評估。您還會注意到，我們有數據和程式碼檔案可幫助您完成這些練習。
目標受眾
- 對數學最佳化/規範分析有興趣的資料科學家和問題解決者
講師簡介
Dr. Joel Sokol 治亞理工學院( Georgia Tech )教授兼學術主任 ( 點入看前三部免費課程 )
Joel Sokol 博士是喬治亞理工學院 Harold E. Smalley 教授兼分析學碩士課程（校內和線上）主任。
他獲得了博士學位。他擁有麻省理工學院運籌學博士學位以及羅格斯大學數學、電腦科學和工程應用科學學士學位。
他的主要研究興趣是體育分析和應用運籌學。他曾與美國三大體育專案的球隊或聯盟合作。 Sokol 博士提出的用於NCAA籃球錦標賽預測建模的LRMC方法處於行業領先地位，他的非體育研究獲得了歐洲管理科學策略創新獎。 Sokol 博士的教學和課程發展也獲得了 IIE 和 NAE 的認可，並獲得了佐治亞理工學院最高教學獎。
字幕：英文
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