| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Optimización Matemática |
| Metodologías |
| Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
| 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 | Los estudiantes recibirán 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, Julia y Python, fundamentalmente. |
| Seminario | Los seminarios reforzarán tanto el carácter aplicado de la asignatura como su interactividad. En los seminarios los estudiantes podrán exponer sus dudas e inquietudes referidas a la materia, y tendrán la oportunidad de realizar, con la supervisión del profesorado, problemas similares a los de los exámenes. |
| Prueba mixta | Los estudiantes deberán 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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