Cursos disponibles

El estudio de los Productos Derivados es importante para la formación de los estudiantes de Actuaría; ya que son una herramienta para administrar riesgos financieros, así como para optimizar el rendimiento de sus portafolios.

Se relaciona con las asignaturas Contabilidad Financiera, Introducción a la Administración de Riesgos, Macroeconomía, Matemáticas Financieras, Métodos Numéricos, Microeconomía, Portafolios de Inversión, Probabilidad I, Procesos Estocásticos, Sistemas Financieros, Solvencia y Basilea, Valuación de Activos Financieros; ya que contribuye al logro de las competencias de egreso:

  • “Propone soluciones a los problemas financieros y económicos mediante la identificación, análisis, evaluación y modelación matemática y probabilística de los riesgos.”
  • “Desarrolla, evalúa y administra los productos de seguros a través de modelos actuariales y financieros”.

“Propone soluciones a problemas de pasivos laborales contingentes, seguridad social y pensiones privadas mediante su identificación, análisis, evaluación y modelación matemática y probabilística”.

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Geometría Analítica

Prof. Pedro Sánchez

El análisis estadístico de datos que corresponden a tiempos hasta que ocurre cierto evento de interés, como la muerte de un ser vivo, la reclamación de un seguro, la
cancelación de una póliza o la invalidez de una persona, resulta importante en el área de Actuaría, pues son parte fundamental en la administración de las Aseguradoras.
La asignatura Análisis de Supervivencia aporta al estudiante, las técnicas estadísticas para el manejo de datos censurados y truncados que son las características usuales
de los datos que representan tiempos de ocurrencia de eventos o tiempo de vida como comúnmente se les conoce.
Análisis de Supervivencia se relaciona con las asignaturas de Cálculo Actuarial para el Seguro de Vida I, Cálculo Actuarial para el Seguro de Vida II, Cálculo Actuarial para
los Seguros No Vida, Demografía, Inferencia Estadística, Probabilidad II, Procesos Estocásticos, Regresión Lineal, Estadística No Paramétrica, Seguridad Social y Pensiones
Privadas; ya que contribuyen al logro de todas las competencias de egreso

El estudio de la Teoría de Portafolios de Inversión es importante para la formación de los estudiantes de Actuaría, ya que les permitirá crear portafolios de inversión eficientes, además aplicarán la relación existente entre el rendimiento y riesgo de un portafolio a través de los modelos CAPM (Capital Asset Pricing Model) y APT (Arbitrage Pricing Model).

Portafolios de Inversión se relaciona con las asignaturas Valuación de Activos Financieros, Contabilidad Financiera, Introducción a la Administración de Riesgos, Macroeconomía, Matemáticas Financieras, Métodos Numéricos, Microeconomía, Probabilidad I, Productos Derivados, Sistemas Financieros, Solvencia y Basilea; ya que contribuye al logro de las competencias de egreso:

  • “Propone soluciones a los problemas financieros y económicos mediante la identificación, análisis, evaluación y modelación matemática y probabilística de los riesgos.”
  • “Desarrolla, evalúa y administra los productos de seguros a través de modelos actuariales y financieros”.

“Propone soluciones a problemas de pasivos laborales contingentes, seguridad social y pensiones privadas mediante su identificación, análisis, evaluación y modelación matemática y probabilística”.

El reaseguro es una herramienta muy socorrida en el sector asegurador, la cual permite a la aseguradora tener una mayor solvencia, así como mas capacidad de acaparar riesgos nuevos.

La persona estudiante interesada en tomar esta asignatura optativa aprenderá a identificar los diferentes mecanismos de cómo funciona el reaseguro, así como comprender su utilidad e importancia en el sector asegurador.

Esta materia está dirigida a estudiantes de últimos semestres de la carrera de actuaría. Se sugiere que las personas interesadas en tomar esta asignatura tengan conocimientos previos como: teoría y operación del seguro, herramientas computacionales (de preferencia saber algún lenguaje de programación), Probabilidad I, y nociones de matemática actuarial del seguro de vida.

Los modelos de crédito se utilizan en el sector financiero para conocer la vulnerabilidad al impago de los acreedores mediante técnicas matemáticas. La persona estudiante interesada en tomar esta asignatura aprenderá y aplicará diferentes métodos matemáticos y algunos cualitativos que se utilizan para el modelado del riesgo de incumplimiento de los acreedores.

La asignatura está dirigida a estudiantes de últimos semestres de la carrera de actuaría. Las personas interesadas deberán poseer conocimientos previos como: Probabilidad I, inferencia estadística (estimadores), Herramientas computacionales (de preferencia saber algún lenguaje de programación), Matemáticas Financieras, Principios de matemática actuarial del seguro de vida, nociones de finanzas, estadística no paramétrica.

Competencia

Desarrolla software utilizando diversos paradigmas de programación, con base en la eficiencia y pertinencia del lenguaje.

La Licenciatura en Actuaría tiene como una herramienta fundamental la Probabilidad. La asignatura  Probabilidad I proporciona los fundamentos teóricos de la probabilidad básica y los procesos que de ellos se derivan para el cálculo de probabilidades. Lo que permite al estudiante cuantificar e interpretar la incertidumbre de los fenómenos aleatorios a través de  modelos probabilísticos, y contar con las herramientas necesarias para abordar con mayor profundidad modelos probabilísticos y estadísticos afines al área en el que se desenvuelve.

Por tanto, es un curso es básico que proporciona los fundamentos necesarios para los cursos de Probabilidad II, Inferencia Estadística, Regresión Lineal, Procesos Estocásticos, Series de Tiempo, Técnicas de Muestreo, Análisis de Supervivencia, Estadística No paramétrica, Cálculo Actuarial para el Seguro de Vida I y II, Cálculo Actuarial para los Seguros de No vida, Valuación de Activos Financieros, Demografía, Productos Derivados, Seguridad Social y Pensiones Privadas, los cuales contribuyen en el logro de todas las competencias de egreso.

Seguridad Social y Pensiones Privadas permitirá al estudiante identificar el panorama de modelos actuariales para la valuación de las obligaciones por beneficios laborales del personal; y calcular alternativas de financiamiento para que sean financieramente sustentables.

Esta asignatura contextualiza al estudiante con la normativa de procedimientos actuarial y de revelación contable y financiera que deben cumplir las entidades del sector gubernamental y privado, para la elaboración de reportes de los resultados de las valuaciones actuariales que practiquen.

Seguridad Social y Pensiones Privadas se relaciona con las asignaturas Cálculo Actuarial del Seguro de Vida I, Cálculo Actuarial del Seguro de Vida II, Introducción a la Seguridad Social, Demografía y Programación; ya que contribuyen al logro de la competencia de egreso “Propone soluciones a problemas de pasivos laborales contingentes, seguridad social y pensiones privadas mediante su identificación, análisis, evaluación y modelación matemática y probabilística”.

Matemáticas Financieras es importante para la formación del estudiante en Actuaría, ya que es preámbulo del contexto y el análisis financiero para la práctica actuarial.

Esta asignatura permite identificar los conceptos y procedimientos básicos para calcular los resultados en operaciones financieras, considerando presencia de certidumbre en los elementos de cálculo.

Matemáticas Financieras se relaciona con Álgebra Intermedia, Cálculo I, Cálculo Actuarial para el Seguro de Vida I, Probabilidad I, Productos Derivados, Seguridad Social y Pensiones Privadas, Valuación de Activos Financieros; ya que contribuyen al logro de las competencias de egreso.

La minería de datos es un proceso que convierte los datos que son elementos sin valor de una base, en información útil para la toma de decisiones en cualquier área de la ciencia. Por ello esta asignatura permitirá, a los estudiantes de la Licenciatura en Actuaría, sintetizar la información de grandes volúmenes de datos utilizando técnicas y herramientas fundamentadas.

La asignatura está enfocada al estudio detallado de la organización, estructura interna de una computadora y su programación a bajo nivel. Para ello hemos dividido la materia en cinco secciones. En el primero se realiza una introducción de la asignatura y los temas que se abordarán en el curso, haciendo especial énfasis en su relación con otras asignaturas de la carrera. En el segundo se estudia la arquitectura del repertorio de instrucciones (ISA) de una computadora, arquitectura que define la interfaz software/hardware de la máquina. En el tercero se aborda el estudio del sistema de memoria y su gestión, el cuarto módulo se dedica al estudio de las unidades de entrada/salida, los periféricos y los buses de interconexión. Finalmente en el quinto se desarrolla la programación de los elementos que conforman un sistema de cómputo, todo lo conceptos se reforzarán con prácticas de programación en sistema mínimo de desarrollo y en la PC.

  Las Ecuaciones Diferenciales constituyen una herramienta básica que permitirá al estudiante de Actuaría, elaborar modelos matemáticos en los que intervengan las razones de cambio instantáneas de diversas variables. Este tipo de modelos son necesarios para analizar diversos fenómenos probabilísticos y actuariales de manera fundamentada. Por tanto, esta asignatura otorga al estudiante las herramientas necesarias para resolver problemas de fenómenos probabilísticos y actuariales.

 Ecuaciones Diferenciales se relaciona con las asignaturas Geometría Analítica, Álgebra Intermedia, Álgebra Superior, Álgebra Lineal, Cálculo I, Cálculo II, Cálculo Actuarial para los Seguros No Vida, Programación, Matemáticas Financieras, Métodos Numéricos, Procesos Estocásticos y Valuación de Activos Financieros; ya que contribuyen al logro de todas las competencias de egreso.

Objetivo:

Conocer estrategias de administración de sistemas UNIX llevando la segunda parte del curso de administración de Debian.

¿Qué vamos a ver?

  • Administración de la configuración de la red
  • Gestión de Paquetes de Software
  • Modelo Cliente-Servidor en Debian (rpc, inetd)
  • Configuración NFS y CIFS
  • Configuración de BIND
  • Instalación y configuración de FTP anónimo, TFTP
  • Instalación y configuración de un web server
  • Instalación de servidor de correo, antivirus y antispam (seguridad en correo electrónico).
  • Análisis de desempeño de la red: tráfico y servicios (SNMP)
  • Análisis de bitácoras (logcheck)
  • DHCP  Server

Cálculo Integral (LCC + LIS)

Prof. Pedro Sánchez

Sistemas Operativos es esencial en la formación de un profesionista en el área de cómputo, pues le permitirá analizar la organización, estructura y algoritmos que utilizan los componentes de los administradores de recursos de un equipo de cómputo, así como los principios para el diseño de un sistema operativo y sus relaciones con el hardware, desarrollo de aplicaciones, programas de aplicación, etc.

Esta asignatura proporciona los fundamentos para analizar el funcionamiento de los diferentes componentes de los sistemas operativos.

El estudio del Álgebra Avanzada es importante en la formación de los estudiantes de la Licenciatura
en Ciencias de la Computación, ya que les permitirá adquirir las herramientas algebraicas básicas;
tales como las estructuras algebraicas, polinomios, matrices y números complejos, para aplicar
diferentes formas de razonamiento al reconocer, definir y resolver problemas, contribuyendo a la
comprensión y utilización del lenguaje matemático.

El estudiante describirá el proceso de traslación de un lenguaje de alto nivel aun programa de bajo nivel, aplicando la programación de las distintas etapas del proceso. A lo largo de este proceso se discutirá las características de los lenguajes de programación, y la necesidad de compilarlo.

El propósito del curso es que el estudiante tenga las herramientas de modelado y animación de objetos tridimensionales para que pueda utilizarlos en el entorno de programación de videojuegos.

Resolver problemas en diversos contextos, a partir de propiedades fundamentales de trigonometría y de lugares geométricos, utilizando los métodos adecuados de manera eficiente.

Esta asignatura pretende formar al estudiante para adquirir la habilidad de usar conceptos y técnicas del Cálculo Diferencial en una y varias variables que le permitan modelar matemáticamente y resolver problemas relacionados con la razón de cambio instantánea de una cantidad que depende de una o varias variables, al analizar y simbolizar procesos que involucran rectas tangentes a curvas, velocidad y aceleración de partículas desplazándose en el espacio, crecimiento, decaimiento y fenómenos de variación en general de unas cantidades respecto de otras. El Cálculo Diferencial proporciona las herramientas básicas para resolver problemas relacionados con dichos procesos de manera analítica, cualitativa y gráfica, que surgen en muchas y diversas áreas de la ciencia y la tecnología, así como también provee de conocimientos básicos que son necesarios en otras disciplinas del área de matemáticas como Cálculo Integral, Probabilidad y Estadística I y II, Álgebra Superior, Geometría Analítica I y II, Ecuaciones Diferenciales (para plantear y resolver ecuaciones diferenciales que describen un fenómeno dado en forma correcta); así como del área de didáctica de las matemáticas como Didáctica del Cálculo, Didáctica de la probabilidad y Estadística, Didáctica del Álgebra y Didáctica de la Geometría, las cuales comunican el Cálculo, la Probabilidad y Estadística, el Álgebra y la Geometría, respectivamente, en los niveles educativos medio superior y superior, a través de la adecuada planeación, implementación y evaluación de experiencias de aprendizaje. En particular esta asignatura proporciona estrategias para la resolución de problemas de optimización.

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Esta asignatura proporciona a los estudiantes de Enseñanza de las Matemáticas los fundamentos teóricos de la probabilidad básica y los procesos que de ellos se derivan para el cálculo de probabilidades, que les permitirán en conjunto con el curso de Didáctica de la Probabilidad y Estadística, planear, implementar y evaluar experiencias de aprendizaje en probabilidad.

La asignatura se relaciona con las asignaturas de Inferencia Estadística y Didáctica de la Probabilidad y Estadística contribuyendo al logro del perfil de egreso en la competencia: Comunica la Probabilidad y la Estadística en los niveles educativos medio superior y superior, a través de la adecuada planeación, implementación y evaluación de experiencias de aprendizaje.

Competencia de la asignatura: Utiliza herramientas ofimáticas, así como software de propósito específico, para el aprendizaje de la matemática en las diferentes modalidades (presencial, mixta y no presencial), de manera pertinente y de acuerdo con el nivel de atención.

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La arquitectura de computadoras es un componente clave de la Ingeniería en Computación. Permite el desarrollo de programas de software que utilice de manera óptima los recursos de hardware disponibles en los sistemas computacionales diversos, así como para seleccionar el hardware para una aplicación específica.

Esta asignatura aporta a estudiante los métodos y técnicas necesarios para seleccionar en hardware óptimo para una aplicación específica dependiendo de los requerimientos de la aplicación en particular, tales como cantidad de memoria disponible, conjunto de instrucciones, formas de procesamiento de los datos, formas de direccionamiento, entre otros

La Arquitectura de Computadoras se relaciona con las asignaturas, Sistemas de Tiempo Real, Sistemas Embebidos, Sistemas Operativos, Fundamentos de Programación, Programación; ya que contribuyen al logro de la competencia de egreso: Desarrollar programas de software que hacen posible el funcionamiento de sistemas computacionales, considerando criterios de funcionalidad, costo, confiabilidad, seguridad, mantenimiento y otros aspectos relacionados. Esta competencia de egreso corresponde al área de Programación de Sistemas Computacionales.

El diseño de sistemas de cómputo en tiempo real es una necesidad cuando consideramos problemas en donde el tiempo de respuesta es significativo, lo cual es común en sistemas de control automático y de comunicaciones. El propósito de esta asignatura es dotar al estudiante con conocimientos y herramientas para el análisis y diseño de sistemas en tiempo real.

El propósito de esta asignatura es proporcionar al estudiante, a través de la construcción de prototipos utilizando plataformas de software y hardware programables, herramientas para el desarrollo de competencias de auto-aprendizaje, creatividad y trabajo en ambientes colaborativos. La importancia de esta asignatura radica en sentar las bases del desarrollo de las competencias genéricas que propone la Universidad, desde el inicio de sus estudios, y que en su conjunto favorecen en la consecución del perfil de egreso.

COMPETENCIA DE LA ASIGNATURA: Describir el movimiento de una partícula, de un sistema de partículas y de un cuerpo rígido, aplicando las leyes y principios de la mecánica clásica.

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CONTEXTUALIZACIÓN: En el análisis modelado y solución de los problemas propios de la ingeniería es necesario hacer uso de los principios y leyes de la física, los conceptos de la mecánica clásica que se pretenden cubrir en la asignatura, le permitirán al estudiante construir modelos matemáticos y proponer soluciones con la ayuda de tablas, gráficas y de las herramientas computacionales pertinentes.

Los principios y leyes de la mecánica son fundamentales para entender los conceptos, de las asignaturas de Circuitos Electrónicos, Sistemas Embebidos y Control Digital, que en su conjunto contribuyen al logro de las competencias de egreso de Sistemas Embebidos y Diseño Digital de Computadoras.

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Analizar redes eléctricas utilizando los principios y métodos correspondientes para construir circuitos electrónicos de manera eficiente y creativa.

Analizar redes eléctricas utilizando los principios y métodos correspondientes para construir circuitos electrónicos de manera eficiente y creativa.

Desarrollar dispositivos electrónicos basados en sistemas embebidos para aplicaciones de instrumentación y electrónica de consumo, garantizando la fiabilidad a lo largo de su ciclo de vida.

Competencia

Desarrolla aplicaciones computacionales eficientes, utilizando las metodologías fundamentales de la programación y los conocimientos básicos de algoritmia.

Intencionalidad

El estudio de los métodos numéricos es importante para la formación de los estudiantes en ingeniería en computación, ya que le permitirá desarrollar su capacidad de resolución de problemas matemáticos por métodos no analíticos. El propósito de esta asignatura es aportar los métodos básicos para encontrar la mejor solución a diversos problemas matemáticos, que por su complejidad o tamaño resulta necesario el uso de la computadora. 

Competencia

Aplicar algoritmos numéricos para encontrar la solución de problemas propios de la ingeniería, de manera eficiente, clara y ordenada.

Contenidos

  1. Introducción a los métodos numéricos

  2. Sistemas de ecuaciones lineales

  3. Ecuaciones no lineales

  4. Interpolación

  5. Mínimos cuadrados

El estudio de las Estructuras de Datos es importante para la formación de los estudiantes de la Licenciatura en Ingeniería en Computación, ya que les permitirá desarrollar programas de cómputo eficientes que utilicen estructuras de datos avanzadas utilizando un lenguaje de programación de alto nivel.
El propósito de esta asignatura es aportar los elementos para aplicar e implementar estructuras de datos lineales y no lineales, discernir sobre la mejor estructura de datos para un problema específico y decidir en el uso de los algoritmos de ordenamiento y/o búsqueda más apropiado para un problema determinado.

El énfasis en el diseño lógico digital es una de las áreas que diferencia al ingeniero en computación del ingeniero electrónico y del licenciado en ciencias de la computación. Sistemas Digitales I introduce al estudiante al área de diseño lógico, cubriendo los bloques básicos combinacionales y secuenciales de construcción, así como el uso de herramientas y técnicas en el diseño de computadoras y otros sistemas digitales.

La Algoritmia es importante para el estudiante, pues le permite analizar un problema y plantear soluciones mediante la descripción ordenada, precisa y finita de una secuencia de instrucciones. Esta asignatura aporta al estudiante, los elementos básicos para desarrollar un pensamiento lógico y ordenado; y diseñar estrategias en la solución de problemas, facilitando el proceso de la escritura de programas en cualquier lenguaje de programación.
Algoritmia se relaciona con todas las asignaturas del plan de estudios, por lo que contribuyen al logro de las cuatro competencias de egreso.

La Teoría de la Computación es una rama de las matemáticas y de la computación que estudia la representación de operaciones y de procesos de información para definirlos formalmente a fin de que puedan ser reproducidos en máquinas de cómputo abstractas. Esta asignatura proporciona al estudiante los fundamentos matemáticos y algorítmicos para representar formalmente lenguajes estrechamente relacionados con la computación, como son los lenguajes regulares y los lenguajes libres de contexto. Para cada tipo de lenguaje se describirán los procesos para obtener las gramáticas que los representan, y construir las máquinas abstractas o autómatas que permitan reconocer elementos que pertenecen a dichos lenguajes

Arquitectura y Organización de Computadoras se enfoca en el estudio de las funcionalidades disponibles para un programador. Siendo que las funcionalidades de una arquitectura se pueden conseguir con diferentes organizaciones internas o estructuras.

Esta asignatura aporta al estudiante un panorama entre la arquitectura, la organización y operación de una máquina computacional de propósito general; así como de los diversos dispositivos periféricos que se interconectan y relacionan con la CPU. Esta asignatura permitirá al estudiante, identificar las partes que conforman la arquitectura de un sistema de cómputo y programarlo usando lenguajes de bajo nivel.

Arquitectura y Organización de Computadoras se relaciona con las asignaturas Teoría de la Computación, Estructuras de Datos, Teoría de Lenguajes de Programación, Compiladores, Sistemas Operativos y Sistemas Distribuidos; que contribuyen al logro de la competencia de egreso: “Desarrolla algoritmos y software de base que se utilizan como entornos y herramientas de soporte para la implementación y operación de aplicaciones, basados en modelos y teorías computacionales”.

PD_LIS-LCC Arquitectura y Organización de Computadoras_Cifuentes_ultimo.pdfPD_LIS-LCC Arquitectura y Organización de Computadoras_Cifuentes_ultimo.pdf

La palabra álgebra proviene del árabe "àl-jabr", que se refiere a la acción de mover un término negativo de una ecuación al otro lado de la igualdad, para volverlo positivo.

Hasta el s. XIX, "álgebra" significó el estudio de las soluciones de ecuaciones polinomiales, pero en el s.XX surgió un álgebra más abstracta que estudiaba conceptos más generales. Debido a este nuevo surgimiento, hoy en día conocemos al álgebra de polinomios y ecuaciones como "álgebra clásica".

A lo largo de la historia, el álgebra clásica, se ha construido como un lenguaje simbólico que permite la  representación y resolución de  problemas (tanto reales como abstractos), de forma simple y práctica.

En este curso estudiaremos la relación que existe entre el lenguaje simbólico -algebraico y el lenguaje natural mediante el uso de expresiones algebraicas y sus operaciones básicas. Posteriormente aplicaremos las reglas del álgebra clásica para obtener las soluciones reales y complejas  de ecuaciones polinomiales,  racionales y algunas ecuaciones trascendentes.

Desarrolla aplicaciones utilizando prácticas y técnicas de construcción de software, considerando los estándares de codificación. 

Las competencias disciplinares para Ingeniería de Software en esta asignatura son 

  • Diseña algoritmos computacionales eficientes aplicando conceptos básicos de matemáticas discretas, lógica, algoritmia y estructuras de datos. 

  • Resuelve problemas computacionales aplicando el conocimiento de la estructura, organización, funcionamiento, programación e interconexión de sistemas de cómputo. 

Resolver problemas en diversos contextos, a partir de propiedades fundamentales de trigonometría y de lugares geométricos en el plano, utilizando los métodos adecuados de manera eficiente.

La evaluación de proyectos busca recopilar, crear y analizar en forma sistemática un conjunto de antecedentes económicos que permitan juzgar cualitativa y cuantitativamente las ventajas y desventajas de asignar recursos a una determinada iniciativa.

Los alcances de la ciencia económica y el de las distintas técnicas que se han ido desarrollando para la adecuada medición de esas ventajas y desventajas, constituyen los elementos básicos de nuestro estudio.

La Inferencia Estadística es una disciplina que resulta cada vez más necesaria para la formación de los estudiantes de Ingeniería de Software, ya que les permite realizar generalizaciones que contribuyen en la toma de decisiones con base en la información obtenida de una muestra. La teoría de inferencia estadística concatena la teoría de probabilidad con la de estadística.

El propósito de esta asignatura es proporcionar las técnicas descriptivas más conocidas, los fundamentos teóricos de la Inferencia Estadística y los procesos para la estimación de parámetros y pruebas de hipótesis estadísticas, que permitan resolver problemas prácticos relacionados con la ingeniería de software.

Inferencia Estadística se relaciona con las asignaturas: Álgebra Intermedia, Álgebra Superior, Álgebra Lineal, Cálculo Diferencial, Cálculo Integral, Probabilidad, Métricas de Software y Experimentación en Ingeniería de Software, contribuyendo al logro de todas las competencias de egreso.

La asignatura “Internet de las Cosas para Ingenieros en Software” brinda las bases para comunicar dispositivos electrónicos con sistemas de software y aplicaciones web, con el fin de resolver problemas del mundo real. Esta asignatura abarca desde los conceptos básicos de sensores y actuadores, pasando por la programación de dispositivos embebidos, hasta el desarrollo de aplicaciones y servicios Web, tomando siempre un enfoque hacia ingenieros de software. El objetivo principal es conectar y programar dispositivos electrónicos de forma remota, usando los servicios de internet.

Diseña una arquitectura para un sistema de software específico, considerando los atributos de calidad requeridos por la disciplina.

La Administración de Proyectos de software se enfoca en la planeación, ejecución, seguimiento, y cierre de un proyecto de software, abarcando todas sus fases del ciclo de vida de desarrollo. Se incluyen aquellos procesos de carácter administrativo como la administración de la configuración, la administración de requisitos y la administración de la calidad.

La Administración de Proyectos de Software es importante porque proporciona los conocimientos de metodologías, métodos, y técnicas para coordinar los esfuerzos de un grupo de personas para alcanzar los objetivos de tiempo, costo y calidad, dentro del desarrollo de software. 

La Administración de software efectiva requiere de un buen administrador, un buen enfoque de administración de proyectos, y una administración diaria disciplinada y dirigida. Se pretende que el alumno comprenda y aplique los conceptos y técnicas de la administración de proyectos de software asumiendo desde el inicio el papel de administrador de proyecto.

La Programación Orientada a Objetos es importante para la formación de los estudiantes de Ingeniería de Software y Ciencias de la Computación, ya que les permitirá desarrollar aplicaciones computacionales que resuelvan problemas de diversos entornos, mediante el uso del paradigma de Programación Orientada a Objetos. Esta asignatura tiene como propósito, aportar los elementos fundamentales para realizar abstracciones de problemas reales, y desarrollar los modelos y las aplicaciones de software correspondientes en un lenguaje de programación orientado a objetos.

Competencia de la Asignatura:

Desarrolla aplicaciones computacionales eficientes, fundamentado en el paradigma de la programación orientada a objetos.

Diseño de Bases de Datos es una asignatura fundamental en la formación de un profesionista de Computación.

Esta asignatura proporciona los métodos y herramientas para el diseño de la estructura lógica de la base de datos

para registrar, mantener y recuperar la información relevante y persistente en una organización.

Hoy en día, la complejidad y el tamaño de los sistemas de software ha ido en aumento, por lo que el reto en el diseño de éstos ya no son los algoritmos y las estructuras de datos, sino se centra en las interacciones con sistemas existentes, protocolos de comunicación, sincronización en el acceso a la información, incremento en el número de usuarios, entre otros. Para esto es necesario definir una arquitectura de software que permita dar solución a estos requerimientos y garantice el funcionamiento del sistema.

El propósito de la asignatura es proveer al estudiante de los métodos, técnicas y herramientas para la definición, aplicación y evaluación de una arquitectura que cumpla con los requerimientos funcionales y no funcionales de un sistema de software.

La Algoritmia es importante para el estudiante, pues le permite analizar un problema y plantear soluciones mediante la descripción ordenada, precisa y finita de una secuencia de instrucciones. Esta asignatura aporta al estudiante, los elementos básicos para desarrollar un pensamiento lógico y ordenado; y diseñar estrategias en la solución de problemas, facilitando el proceso de la escritura de programas en cualquier lenguaje de programación. 

Algoritmia se relaciona con todas las asignaturas del plan de estudios, por lo que contribuyen al logro de las cuatro competencias de egreso.

PD_LCC-LIS1_Algoritmia_Gómez-Narváez-Reyes-Rejón_120816 VF.pdfPD_LCC-LIS1_Algoritmia_Gómez-Narváez-Reyes-Rejón_120816 VF.pdf

La Teoría de la Computación es una rama de las matemáticas y de la computación que estudia la representación de operaciones y de procesos de información para definirlos formalmente a fin de que puedan ser reproducidos en máquinas de cómputo abstractas. Esta asignatura proporciona al estudiante los fundamentos matemáticos y algorítmicos para representar formalmente lenguajes estrechamente relacionados con la computación, como son los lenguajes regulares y los lenguajes libres de contexto. Para cada tipo de lenguaje se describirán los procesos para obtener las gramáticas que los representan, y construir las máquinas abstractas o autómatas que permitan reconocer elementos que pertenecen a dichos lenguajes.

El estudio de la Geometría Euclidiana y sus métodos es fundamental en la comprensión y desarrollo de muchas de las áreas de la matemática, ya que constituye el primer ejemplo de un sistema de pensamiento formal. El dominio de esta asignatura permite al estudiante plantear y resolver problemas geométricos de diversa índole así como desarrollar su percepción espacial. La asignatura contribuye a la formación del estudiante al proveer los conocimientos y habilidades necesarios para formar un pensamiento crítico y ordenado; así como desarrollar su comprensión geométrica del mundo.

Objetivo del Curso: Se analizarán modelos de interacción de especies con ecuaciones diferenciales a través de su modelación y de su linealización.

Lotka_Volterra

La teoría de nudos es una rama de la geometría que investiga de manera precisa la forma como una curva cerrada sin auto-intersecciones vive en el espacio tridimensional.

En este segundo curso se estudian las relaciones entre matrices y transformaciones lineales. Se desarrolla la teoría espectral para analizar mapeos lineales sobre un espacio vectorial, a través de la descomposición de sus constituyentes básicos. Estudiamos la forma canónica de Jordan que resuelve el problema de decidir si dos matrices complejas son semejantes o no, o sea si son las matrices de la misma transformación lineal en distintas bases. Por último, se estudian los espacios vectoriales con producto interno.

Álgebra Abstracta II constituye el estudio de dos de las estructuras algebraicas
más importantes como lo son los anillos y lo campos. A partir de los axiomas de
anillo se deducen teoremas que dicen mucho acerca de la estructura de los
anillos. En esta asignatura se estudian a los dominios de ideales principales y a
los dominios de factorización única. También se estudia el anillo de polinomios F[x]
donde F es un campo, y se construyen extensiones del campo F donde un
polinomio de F[x] se factorice completamente.

En el presente curso estudiaremos ejemplos particulares de campos como los números
complejos y de anillos como los números enteros, los polinomios y las matrices.
Se construirá el campo de los números complejos y se demostrarán las principales
propiedades que tienen estos números. Se demostrarán los resultados fundamentales de la
divisibilidad en los enteros. Los polinomios y las matrices no sólo se manejarán de manera
mecánica, sino que se estudiarán desde un punto de vista más teórico y formal.
Para lograr los objetivos del presente curso, se requiere de mucha participación del alumno
tanto dentro como fuera del salón de clase, misma que será fomentada mediante discusiones
dirigidas en el salón y tareas extraclase.

En esta asignatura se estudiarán de manera introductoria las ecuaciones diferenciales, proporcionando herramientas para su solución analítica, numérica y gráfica. También se analizarán de manera cualitativa y se emplearán para formular modelos matemáticos.

El propósito de este curso consiste en introducir al participante en el ámbito de la programación, enfocándose especialmente en los aspectos fundamentales y metodológicos. La asignatura presenta una visión general e integradora de la disciplina, tanto desde el punto de vista práctico como teórico.
Como resultado del curso, se espera que el alumno resuelva problemas matemáticos aplicando técnicas algorítmicas y de programación en el planteamiento de las soluciones respectivas.

La Programación Orientada a Objetos es importante para la formación de los estudiantes de Ingeniería de Software y Ciencias de la Computación, ya que les permitirá desarrollar aplicaciones computacionales que resuelvan problemas de diversos entornos, mediante el uso del paradigma de Programación Orientada a Objetos. Esta asignatura tiene como propósito, aportar los elementos fundamentales para realizar abstracciones de problemas reales, y desarrollar los modelos y las aplicaciones de software correspondientes en un lenguaje de programación orientado a objetos.

Implementar soluciones del área de domótica e internet de las cosas, haciendo uso de circuitos electrónicos y creando aplicaciones con herramientas digitales ofrecidas en tarjetas de Raspberry y Arduino.

La teoría de conjuntos es la base de las matemáticas. Todos los conceptos matemáticos se definen en términos de las nociones primitivas de conjunto y la relación de pertenencia. En la teoría axiomática de conjuntos formulamos unos pocos axiomas simples sobre estas nociones primitivas en un intento de capturar los principios básicos “evidentemente verdaderos” de la teoría de conjuntos. A partir de estos axiomas, se pueden derivar todas las matemáticas conocidas. Sin embargo, hay algunas preguntas que los axiomas no logran resolver.

La teoría axiomática de conjuntos específica que estudiamos es la de Zermelo-Fraenkel junto con el axioma de elección.

En la primera unidad, se introduce el lenguaje formal de la teoría de conjuntos, que consiste de variables, conectivos lógicos, cuantificadores, el símbolo no lógico de pertenencia Є y símbolos auxiliares. Con ellos se forman las fórmulas atómicas, cuya combinación, siguiendo ciertas reglas de formación da todas las fórmulas bien formadas de nuestro lenguaje. Del lenguaje recién descrito obtenemos la teoría de conjuntos de Zermelo-Fraenkel adjuntando axiomas, como el axioma de extensión y el axioma de comprensión o separación. También se introducen axiomas que dicen que ciertas colecciones forman conjuntos. Por ejemplo, el axioma del par, el axioma de la unión y el de sustitución. Finalmente, en base a los axiomas introducidos, se examinan las nociones de relación y función.

En la unidad dos, iniciamos la investigación del universo de conjuntos. Estudiamos los conceptos de orden y buen orden, ya que estos conceptos revelan la naturaleza de este universo de conjuntos. Se introducen los números ordinales, que son una parte indispensable del estudio de los buenos órdenes. Llamamos a los ordinales finitos números naturales, pues satisfacen los axiomas de Peano, como demostramos. 

En la unidad siguiente, la unidad tres, nos dedicamos al estudio cuantitativo de los conjuntos. Los números cardinales, son el punto focal de este estudio. Usamos funciones inyectivas para comparar el tamaño de los conjuntos. Definimos conjuntos finitos, los que no lo son (infinitos) e introducimos la técnica de inducción sobre conjuntos finitos que es muy útil para probar las propiedades de los conjuntos finitos. Uno de los objetivos de la teoría axiomática de conjuntos es evitar las paradojas. Una de esas paradojas, la paradoja de Russell, surgió de la aceptación ingenua de la idea de que, dada cualquier propiedad, existe un conjunto cuyos elementos son aquellos objetos que tienen la propiedad dada. Una colección general especificable por medio de cualquier fórmula, que puede ser o no un conjunto, será llamada una clase, por ejemplo la clase de todos los conjuntos y la clase de los ordinales, que son llamadas clases propias ya que no son conjuntos. En la clase de los ordinales se demuestran los principios de recursión e inducción transfinita, que generalizan estos principios respectivos en el conjunto de los números naturales.

Se determina el tamaño de un conjunto finito contándolo. De manera más general, si un conjunto puede ser bien ordenado, entonces debe ser equipotente a algún ordinal y entonces hay uno menor de tales ordinales, que llamamos la cardinalidad del conjunto. Se define entonces un cardinal como un ordinal cuya cardinalidad es él mismo. Los números naturales, por ejemplo, son cardinales. Para terminar la unidad, se introduce la suma y multiplicación de números cardinales y sus propiedades básicas, que resultan ser las esperadas.  El cálculo de estas operaciones es muy simple, no así el de la exponenciación de cardinales, que se estudia en la última unidad.

La unidad cuatro, está dedicada a un estudio más amplio y profundo de los ordinales. Nos ocupamos de las operaciones de adición, multiplicación y exponenciación de ordinales. Luego comenzamos a estudiar las propiedades de cofinalidad de los ordinales y encontramos e investigamos a los cardinales inaccesibles. Este es un primer paso de nuestra incursión, bastante limitada, en el área altamente interesante e importante de los cardinales grandes.

En la última unidad del curso, se introduce el axioma de elección, que ha resultado ser el axioma más importante e interesante de la teoría de conjuntos. Este axioma es esencial para la mayoría de la teoría avanzada cuantitativa y combinatoria en la teoría de conjuntos, así como para muchas aplicaciones en diversos campos matemáticos. Aquí, presentamos algunas de ellas al álgebra, al análisis matemático y a la teoría de la medida.

Estableceremos la equivalencia de varios enunciados de la teoría de conjuntos con el axioma de elección. De estas afirmaciones, el teorema del buen orden y el lema de Zorn se encuentran entre las consecuencias más centrales del axioma de elección.

Fundamental para establecer la teoría de conjuntos es el concepto de poder considerar cualquier colección de objetos como una sola entidad. Ahora bien, antes de que podamos formar una colección de objetos, esos objetos ¡primero deben estar disponibles para nosotros! Comenzamos con una colección inicial de objetos, luego consideramos conjuntos de estos objetos, luego conjuntos de estos conjuntos de objetos, y así sucesivamente. Nuestra teoría de conjuntos ciertamente debería reflejar esta idea. De hecho, cuando formamos cualquier conjunto C, el conjunto todavía no puede estar disponible para nosotros, por lo que seguramente nunca puede ser el caso de que ¡CЄ C! Poniendo estas consideraciones vagas en un entorno más preciso, vemos que la teoría de conjuntos es esencialmente de naturaleza jerárquica. Por recursión, se define la jerarquía acumulativa de conjuntos (o la jerarquía de Zermelo, llamada así por su inventor) y entonces la clase de conjuntos bien fundados, que son los conjuntos en algún rango de esta jerarquía. El axioma de fundación dice simplemente que todos los conjuntos son bien fundados y es el último axioma que estudiamos, con el cual completamos la teoría de Zermelo-Fraenkel.

El desarrollo de una Aplicación Web debe incluir aspectos de optimización que permitan su ágil y eficiente ejecución en la Web.

En este curso se presentan los principios y técnicas utilizadas para mejorar el desempeño de una aplicación que se ejecutará en un entorno Web considerando el modelo cliente y servidor.

Al finalizar el curso, el alumno perfeccionará el desempeño de una aplicación Web, utilizando herramientas de análisis y técnicas de optimización del lado del cliente y del lado del servidor Web.

Hoy en día, quizás más que en otra época, se requieren soluciones creativas e innovadoras a los grandes problemas sociales, tecnológicos y medioambientales.   Dado que los recursos son limitados, y la dinámica social es cada vez más compleja, las soluciones creativas y las propuestas innovadoras son una demanda de urgente de la sociedad y de las organizaciones.

El objetivo de esta asignatura es facilitar en el estudiante el desarrollo de competencias para la implementación de procesos de innovación estratégica, lo cual les permitirá incidir en la resolución de problemas organizacionales y sociales desde el campo de conocimientos donde se desenvuelvan. 

 

Programa Desarrollo Tec..docxPrograma Desarrollo Tec..docx

“Estrategias para la integración de equipos de trabajo” es una materia teórico-práctica que pretende sensibilizar a los estudiantes sobre la importancia de las habilidades para desarrollar estrategias que favorezcan el trabajo en equipos de alto desempeño, partiendo del hecho de estar inmersos en una realidad que demanda profesionistas que cuenten con dicha competencia como parte una formación universitaria integral.  Además, con un énfasis en la observación natural, la investigación documental y el intercambio de experiencias.

INTEGRACIÓN DE EQUIPOS 2018.docxINTEGRACIÓN DE EQUIPOS 2018.docx

En este curso se generalizan los conceptos básicos del diseño de experimentos, se manejan los diseños experimentales avanzados más conocidos y se trabajo con las técnicas de optimización. En cada caso, se discuten ejemplos de aplicación del diseño correspondiente. En el desarrollo del curso se procurará que los estudiantes trabajen con casos reales, de preferencia propuestos por ellos, y escriban los reportes respectivos.

Bienvenidos al Seminario de Investigación de la Maestría en Ciencias de la Computación.

En este curso se proporcionará al alumno de las herramientas fundamentales para llevar a cabo

investigación científica que servirá de base para su trabajo de tesis. Previa lectura de documentos y

elaboración de los mismos a partir de sus intereses científicos, el alumno desarrollará habilidades y

actitudes que le permitan comunicar adecuadamente los resultados de su trabajo de investigación.

Soy el Dr. Francisco José Moo Mena y seré el facilitador de este curso, puedes contactarme en mmena@correo.uady.mx

Las Unidades de Procesamiento de Gráficas (GPU) son coprocesadores que permiten realizar grandes cantidades de cálculos matemáticos relacionados con la geometría de los despliegues gráficos en la pantalla de las computadoras de manera rápida y eficiente. Sin embargo su utilización como coprocesadores matemáticos de propósito general ha resultado efectiva para la computación de alto rendimiento a bajo costo. CUDA es la extensión del lenguaje de programación C/C++ más popular para incorporar a las GPU de NVIDIA en la programación de aplicaciones en paralelo. En este curso se analizarán las características de la arquitectura de la GPU y los modelos de programación para coordinar la CPU y la GPU en la ejecución de programas en paralelo con el fin de incrementar el rendimiento de aplicaciones de procesamiento masivo de datos.

Las matemáticas discretas tratan con cálculos que involucran un número finito de pasos, en comparación con procesos que tienden a límites. Los principios y métodos de esta disciplina son herramientas indispensables para cualquier estudioso de las ciencias computacionales. Este curso tiene como propósito desarrollar en el estudiante las habilidades para el planteamiento, análisis y solución de problemas de cómputo.

En este curso se analizan los paradigmas de programación vigentes haciendo énfasis en su aplicación a diversos casos de uso, con la finalidad de seleccionar el que mejores prestaciones ofrezca en la implementación de software destinado a atender problemáticas planteadas por diversas áreas del conocimiento.

El curso es una introducción a la computación científica, donde se analizan e implementan algoritmos computacionales en un lenguaje de programación apropiado con el fin de entender su funcionamiento y las características de su utilización en la solución de un problema específico. El propósito de este curso es proporcionar al estudiante, a través del estudio de la solución a problemas modelo, las competencias necesarias para reformular problemas abstractos a problemas que puedan ser resueltos mediante herramientas computacionales.