Esta linha de pesquisa integra fundamentos da Pesquisa Operacional (PO) – como programação
matemática, teoria das filas, otimização combinatória e simulação – com técnicas avançadas de
Ciência de Dados – incluindo mineração de dados, aprendizado supervisionado e não supervisionado,
e análise preditiva. O objetivo é desenvolver modelos e algoritmos capazes de apoiar decisões
complexas em ambientes incertos ou de grandes volumes de dados.