Última actualización: 19/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Métodos Numéricos para Data Science
(17760)
Titulación: Máster Universitario en Estadística para la Ciencia de Datos (345)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: NIÑO MORA, JOSE

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
La asignatura se propone que el alumno desarrolle las siguientes competencias: 1) Capacidad de formular modelos analíticos de optimización de decisiones (investigación operativa) basados en datos en diversas aplicaciones; 2) capacidad de analizar dichos modelos a partir de una comprensión de sus propiedades; 3) capacidad de obtener soluciones numéricas para dichos modelos mediante software; 4) capacidad de interpretar las soluciones numéricas obtenidas en términos de decisiones óptimas.
Descripción de contenidos: Programa
1. Modelos de optimización lineal. 1.1. Introducción: optimización de decisiones, analítica e investigación operativa; formulaciones; resolución gráfica y mediante software. 1.2. Dualidad; interpretación económica; condiciones de optimalidad; análisis de sensibilidad; robustez. 1.3. Aplicaciones. 2. Modelos de optimización discreta. 2.1. Formulaciones; resolución gráfica y mediante software; relajaciones lineales; brecha de optimalidad. 2.2. El método ramifica y acota; desigualdades válidas; aplicaciones. 3. Modelos de optimización dinámica. 3.1. Formulaciones; modelos con horizonte finito; ecuaciones de optimalidad; resolución numérica; aplicaciones. 3.2. Modelos con horizonte infinito; ecuaciones de optimalidad; resolución numérica; aplicaciones.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Clases teórico-prácticas con material de apoyo disponible en la web. Prácticas computacionales con software de cálculo numérico. La metodología docente tendrá un enfoque eminentemente práctico, estando basada en la formulación y resolución de modelos de optimización de decisiones en diversas áreas de aplicación. Se realizarán tutorías individuales semanales.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • F.S. Hillier, G.J. Lieberman. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill.
  • H.A. Taha. Investigación de Operaciones. Pearson Educación.

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.