Ana içeriğe atla
GirişPython

Kurs

Python ile Optimizasyona Giriş

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 06.2025
Kursa Ücretsiz Başlayın
PythonProgramming
4 sa
13 video
42 Egzersiz
3,250 XP
5,181
Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Group

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Optimizasyon problemleri mühendislik, fen bilimleri ve sosyal bilimlerde her yerde karşımıza çıkar. Bu kurs, sizi sıfır optimizasyon bilgisinden kahraman bir optimizasyon uzmanına dönüştürecektir. Matematiksel modelleme kullanarak gerçek dünyadaki problemleri matematiksel problemler haline getirecek ve SciPy ve PuLP paketlerini kullanarak Python ile çözeceksiniz.

SymPy ile Kısıtlanmamış Optimizasyon Problemlerine Kalkülüs Uygulayın

Optimizasyon probleminin tanımını ve kullanım örneklerini öğrenerek başlayacaksınız. SymPy'yi kullanarak, kısıtlamasız optimizasyona analitik çözümler elde etmek için kalkülüs uygulayacaksınız. Türevleri hesaplamanız veya denklemleri çözmeniz gerekmeyecek; SymPy sorunsuz bir şekilde çalışır! Benzer şekilde, sayısal çözümleri elde etmek için SciPy kullanacaksınız.

Karmaşık Sorunları Doğrudan Ele Alın

Ardından, SciPy ve PuLP'de doğrusal programlama problemlerini çözmeyi öğreneceksiniz. Gerçek dünyanın karmaşıklığını yakalamak için, kısıtlı konveks optimizasyon ve karışık tamsayı optimizasyonunu çözmek için PuLP ve SciPy'yi nasıl uygulayacağınızı göreceksiniz. Bu kursun sonunda, üretim, kâr ve bütçeleme, kaynak tahsisi ve daha fazlasını içeren gerçek dünyadaki optimizasyon problemlerini çözmüş olacaksınız.

Önkoşullar

Introduction to NumPy
1

Optimizasyona Giriş

Bu bölüm, optimizasyonu, temel bileşenlerini ve farklı sektörlerdeki geniş uygulama alanlarını tanıtır. Bir optimizasyon problemini çözmek için hızlı, kapsamlı bir arama yöntemini sunar. Ayrıca bu kurs için gereken kavramlara yönelik kısa bir matematik ön bilgisi sağlar.
Bölümü Başlat
2

Kısıtsız ve Doğrusal Kısıtlı Optimizasyon

Bu bölüm, diferansiyel hesap ve SymPy ile kısıtsız ve kısıtlı optimizasyon problemlerini çözmeyi, olası tuzakları tanımlamayı kapsar. Ayrıca SciPy, tek ve çok boyutlu kısıtsız optimizasyon problemlerini yalnızca birkaç satır kodla sayısal olarak çözmek için tanıtılır. Bölüm, SciPy ve PuLP ile doğrusal programlamayı çözmeye devam eder.
Bölümü Başlat
3

Doğrusal Olmayan Kısıtlı Optimizasyon

4

Sağlam Optimizasyon Teknikleri

Bu bölüm, birden fazla iyi çözüm olduğunda küresel optimumu bulmayı ele alır. Duyarlılık analizi yapacak ve doğrusal olmayan problemleri SciPy veya PuLP ile kolayca çözülebilenlere indirgeyen doğrusallaştırma tekniklerini öğreneceğiz. Uygulama olarak, eğitim maliyetleri içeren bir İK tahsisi problemini ve bağımlı projelerle sermaye bütçelemesini çözeceğiz.
Bölümü Başlat
Python ile Optimizasyona Giriş
Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Optimizasyona Giriş eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.