Bases de Datos

El curso de Bases de Datos está dirigido a los estudiantes de 2do año de la Carrera de Ingeniería Informática, el cual contribuirá a su formación profesional permitiéndole modelar conceptualmente un fenómeno de la realidad objetiva, desde el punto de vista de la información; desarrollar algoritmos complejos para el procesamiento de datos almacenados en una base de datos; programar y poner a punto algoritmos complejos para el procesamiento de datos almacenados en una base de datos a través de un lenguaje de gestión de bases de datos y documentar adecuadamente los programas; desarrollar trabajos de diseño de bases de datos y de programación en un lenguaje de gestión de bases de datos en equipos, logrando un buen balance entre la adecuada interrelación de todos los miembros del colectivo y la necesaria independencia de cada uno de ellos; así como, desarrollar los hábitos de trabajo en equipo mediante la realización del proyecto de curso y el espíritu de autosuperación mediante la investigación de nuevas posibilidades de los sistemas de bases de datos.


Diseño y Análisis de Algoritmo

Teoría de la computabilidad (DAA)

Es la rama de las ciencias computacionales que se encarga de la investigación de los problemas que se pueden resolver mediante un algoritmo

 

Un algoritmo es un conjunto finito de pasos bien definidos que dado cero o más entradas (valores iniciales) producen una o más salidas. Cada una de las operaciones o pasos deben ser realizados en una cantidad finita de tiempo.

Algoritmo determinista

Un algoritmo es determinista o determinístico si la respuesta que produce se puede conocer a partir de los datos de entrada.

 

Algoritmo no determinista

Un algoritmo es no determinista o no determinístico si la respuesta que produce no se puede conocer a partir de los datos de entrada.

 

¿Qué estudia el Diseño y el Análisis de Algoritmo?

  1. Análisis de algoritmos
  2. Diseño de algoritmos
  3. Validación de algoritmos

 

Análisis de algoritmos

Es la disciplina que tiene como objetivo medir la eficiencia de los algoritmos, compararlos y clasificarlos así como validarlos.

 

Diseño de algoritmos

Es la disciplina que se encarga de encontrar cuál es el mejor algoritmo o solución para un problema determinado. Ofrece algunas técnicas o esquemas de diseño de algoritmos que pueden aplicarse para encontrar una solución a un problema.

 

Validación de algoritmos

Es la disciplina que se encarga de determinar si un algoritmo es correcto o no, si el resultado que produce siempre resuelve un determinado problema a partir de una entrada válida.

Existen dos formas de validar un algoritmo o de comprobar si un algoritmo es correcto:

  • Método formal o riguroso: Consiste en demostrar mediante algún método de demostración matemático que el algoritmo para todas las entradas válidas produce la respuesta correcta.
  • Método informal: Consiste en proporcionarle al algoritmo un conjunto finito de entradas válidas y comprobar que para las mismas el algoritmo produce la respuesta correcta.

Educación Física IV

Ingeniería de Software II

Continuidad de la Ingenieria de Software I donde seguiremos conociendo nuevos artefactos de las diferentes vistas tanto de diseño, implementación y despliegue; que le serán muy útiles para sus proyectos de curso como en vista a sus trabajos de diploma.

Inteligencia Artificial II

Matemática Numérica Plan E

Este Curso de Matemática Numérica para la carrera Ingeniería Informática pretende crear en los estudiantes el pensamiento lógico-algorítmico y habilidades en el cálculo numérico y resolución de problemas y ejercicios matemáticos y otros vinculados a la Especialidad.

El Objetivo central de este curso en el Segundo Semestre del Segundo Año a la carrera Ingeniería Informática es crear habilidades en la resolución numérica (aproximada) de problemas y ejercicios matemáticos y vinculados a la especialidad con un grado de precisión deseado, así como al uso del Software Matlab ver. 13.0 para el uso t creación de los códigos de cálculo numérico para resolver ejercicios y problemas matemáticos. 

La asignatura consta de 42 horas clase de las cuales 16 horas son de Conferencia, 14 horas son de Clases Prácticas en el aula, 6 horas son de Clases Prácticas en el Laboratorio de  Los Temas de la Asignatura son:

Tema #1: Métodos numéricos para hallar raíces en ecuaciones no lineales. Métodos numéricos de resolución de sistemas de ecuaciones lineales.

Tema # 2: Aproximación de funciones: Interpolación y ajuste de curvas.

Tema # 3: Derivación e integración numérica.

Tema # 4: Integración numérica de problema de valor inicial en ecuaciones diferenciales ordinarias.

Tema # 5: Métodos de optimización numérica.


Práctica Profesional I

Que los estudiantes sean capaces de conectar la base de datos con una herramienta visual utilizando lenguajes conocidos como C++ y Java