Tilda Publishing
ДИСКРЕТНЫЕ МОДЕЛИ И ДИСКРЕТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
В большинство курсов алгоритмов и структур данных входят такие классические темы, как поиск кратчайших путей в графах, построение кратчайших остовных деревьев, нахождение максимальных потоков. Всё это — примеры задач дискретной оптимизации, а общая схема вопросов дискретной оптимизации такова: построить дискретный объект, на котором достигается оптимальное значение некоторой «метрики качества».
Всерьёз важные для практики задачи часто весьма трудны для точного решения, а лишь стандартными алгоритмами из вводных курсов, и даже их комбинациями, тут не обойтись. Мы рассмотрим в курсе общие подходы к решению задач дискретной оптимизации, и по окончании курса его слушатели будут уверенно себя чувствовать, когда столкнуться с практически любой поставленной на естественном языке задачей оптимизации: все этапы — от построения сбалансированной математической модели до написания эффективных алгоритмов её обсчёта — мы рассмотрим.
Курс ведет: Александр Дайняк, выпускник МГУ им. М.В. Ломоносова, кандидат наук. С 2009 года работает в МФТИ, также в разные годы преподавал в МГУ и НИУ ВШЭ.

Курс по выбору для программ: Business Intelligence и Data Science and Data Engeneering