Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
Asignaturas |
Optimización Matemática |
Metodologías |
Datos Identificativos | 2020/21 | |||||||||||||
Asignatura | Optimización Matemática | Código | 614G02020 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Grado | 2º cuatrimestre |
Segundo | Obligatoria | 6 | ||||||||||
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Metodologías | Descripción |
Sesión magistral | El alumno recibirá clases magistrales en las que la profesora, con la ayuda de los medios audiovisuales pertinentes, expondrá los contenidos teórico-prácticos de la asignatura. Se fomentará en todo momento la participación y el debate. |
Prácticas de laboratorio | En las prácticas de laboratorio se aprenderá a utilizar las herramientas básicas de optimización: solvers de programación lineales, interfaces generales de programación lineal y lenguajes de modelado algebraicos. Estas herramientas son válidas para varios lenguajes de programación, pero en esta materia se tendrán en cuenta R y Python, fundamentalmente. |
Seminario | Los seminarios reforzarán tanto el carácter aplicado de la asignatura como su interactividad. En los seminarios los alumnos podrán exponer sus dudas e inquietudes referidas a la materia, y tendrán la oportunidad de realizar, con la supervisión de la profesora, problemas similares a los de los exámenes. |
Prueba mixta | El alumno deberá demostrar su dominio de los aspectos teóricos de la materia y su capacidad para la resolución de problemas en el ámbito de la optimización. |
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