Malla Curricular Ciencia de la Computación

Este curso, de naturaleza teórico-práctica, es el primero de una secuencia introductoria a Ciencia de la Computación y tiene como objetivo mostrar a la/al estudiante la importancia de esta disciplina y su campo de acción en diversas áreas, para que identifique los componentes, las herramientas y las técnicas principales que serán tratadas a lo largo de sus años de estudio.

Este curso está diseñado para que las/los estudiantes de Ciencia de la Computación profundicen su conocimiento en matemáticas discretas, que resultan fundamentales para la comprensión y la resolución de problemas reales mediante el computador. El curso forma parte de los fundamentos de la carrera y sus aplicaciones van desde el modelado matemático hasta la verificación de softwares, los métodos criptográficos y los métodos formales.

El curso CS1D02 Estructuras Discretas II, de naturaleza teórico-práctico, está diseñado para que los estudiantes de la carrera de Ciencia de la Computación profundicen su conocimiento en estructuras matemáticas discretas, las cuales son usadas en la resolución de problemas reales por un computador. El curso es parte de los fundamentos básicos de la carrera de Ciencia de la Computación. Los temas principales que se trabajarán en este curso son: Lógica Digital, Técnicas de Conteo y Teoría de Grafos.

Este es el tercer curso en la secuencia introductoria a la informática. En este curso se pretenden cubrir los conceptos señalados por la Computing Currícula IEEE(c)-ACM 2001, bajo el enfoque functional-first. El paradigma, orientado a objetos, nos permite combatir la complejidad mediante la elaboración de modelos, a partir de abstracciones de los elementos del problema y utilizando técnicas como encapsulamiento, modularidad, polimorfismo y herencia. El dominio de estos temas permitiría que los participantes logren soluciones computacionales a problemas de diseño sencillos del mundo real.

La gestión de la información (IM) juega un rol principal en casi todas las áreas donde los computadores son usados. Esta área incluye captura, digitalización, representación, organización, transformación y presentación de información, así como algoritmos para mejorar la eficiencia y efectividad del acceso, la actualización de la información almacenada, el modelamiento de datos, la abstracción y las técnicas de almacenamiento de archivos físicos. Este curso también abarca la seguridad de la información, la privacidad, la integridad y la protección en un ambiente compartido. La/el estudiante necesita ser capaz de desarrollar modelos de datos conceptuales y físicos, determinar qué métodos de IM y técnicas son apropiadas para determinado problema, y ser capaces de seleccionar e implementar una apropiada solución de IM, que refleje todas las restricciones aplicables, incluyendo escalabilidad y usabilidad.

El fundamento teórico de todas las ramas de la informática descansa sobre los algoritmos y las estructuras de datos. Este curso cubre el diseño, el análisis y la implementación de estructuras de datos y algoritmos para resolver problemas de ingeniería. Los temas incluyen estructuras de datos base (i. e. listas, pilas, colas y arreglos), estructuras avanzadas (i. e. hashing, árboles y grafos) y algoritmos de manipulación y aplicación de las estructuras. Así, se formará una base que servirá para los siguientes cursos en la carrera.

Este curso enfatiza en los lenguajes formales, los modelos de computación y la computabilidad, además de incluir fundamentos de la complejidad computacional y de los problemas NP completos. Además, presenta varios modelos de computación, así como sus poderes y limitaciones. La pregunta primordial en este curso es ¿cuáles son las capacidades y limitaciones fundamentales de las computadoras? Durante las sesiones, se desarrollarán tres tipos de respuestas, según el enfoque utilizado. 1. Desde el punto de vista de la teoría de tratabilidad, esta pregunta se reduce a cuáles son los problemas fáciles (Clase P) y cuáles no lo son (Clase NP-completo). 2. Desde el punto de vista de la computabilidad, esta pregunta se reduce a saber cuáles son los problemas que se pueden resolver (problemas decidibles) y cuáles no (problemas indecidibles). 3. Desde el punto de vista de la teoría de autómatas, esta pregunta se reduce a saber cuáles son los modelos de autómatas más poderosos que otros.

El curso introduce los conceptos fundamentales de organización y diseño de procesadores modernos, a través de un enfoque teórico-práctico. Se estudian conceptos fundamentales de la arquitectura del procesador, lo que permitirá a la/al estudiante entender las limitaciones de un sistema de cómputo. Lograr un conocimiento detallado sobre el funcionamiento del sistema, desde la perspectiva de hardware, permitirá a la/al estudiante realizar implementaciones eficientes de software. El curso incluye actividades de implementación de módulos mediante el uso de lenguajes de descripción de hardware, que son probados en simulación. También se realiza la implementación de un microprocesador basado en los conceptos teóricos estudiados. Los temas principales desarrollados en el curso son diseño lógico, Instruction Set Architecture, microarquitectura y sistemas de memoria.

Este curso brinda los conceptos teóricos y prácticos de computación en la nube: qué es, qué permite y cómo entregar valor. También profundiza en los servicios de almacenamiento, la economía de la nube y los niveles de infraestructura administrada. Por último, se comparan algunas de las plataformas en la nube y se discute el futuro de la computación en la nube.

Los compiladores y los intérpretes son parte esencial de un sistema computacional. Sin ellos, aún tendríamos que programar en lenguaje de máquina (Assembler). Durante el curso, se impartirán los conceptos y los principios fundamentales de la teoría de compilación, para realizar el diseño y la implementación de un compilador. Esto se hará de forma teórica y práctica, lo que se verá reflejado en la comprensión de conceptos y principios, así como en los ejercicios aplicativos y en el desarrollo del proyecto de curso. La/el estudiante desarrollará una visión global del problema del diseño y la construcción de un compilador, hasta ser capaz de aplicar el conocimiento adquirido en tópicos relacionados con lenguajes de programación, arquitectura, algoritmos e ingeniería de software.

Un algoritmo es un conjunto de reglas o instrucciones que permiten resolver un problema, el estudio teórico de algunos aspectos, como su rendimiento, su tiempo de ejecución o su espacio utilizado. Esto contribuye a analizar y definir qué tan apropiado es un determinado algoritmo para resolver un problema en específico. Estos algoritmos, detrás de las soluciones a diversos problemas, han promovido el desarrollo de las tecnologías que se usan cada día en diversos campos, como economía, geología, exploración espacial, medicina, biología, entre otros. Debido a la importancia del estudio teórico, podemos definir la Ciencia de la Computación como el estudio de algoritmos. En este curso se presentan las técnicas usadas en el análisis y diseño de algoritmos, con el propósito de aprender y aplicar los principios fundamentales para el diseño y la implementación de métodos computacionales en la resolución de problemas. Este curso es de vital importancia para el desarrollo profesional de la/del estudiante, ya que proporciona conceptos clave para la Ciencia de la Computación, los cuales son tratados de manera mucho más formal que en otros cursos. Con estos conceptos, la/el estudiante será capaz de desarrollar software mucho más sólido en la industria, ya que conocerá a fondo los principios sobre los que descansa la Ciencia de la Computación.

La tarea de desarrollar software, excepto para aplicaciones sumamente simples, exige la ejecución de un proceso de desarrollo bien definido. Las/los profesionales de esta área requieren un alto grado de conocimiento de los diferentes modelos de proceso de desarrollo, para que sean capaces de elegir el más idóneo para cada proyecto de desarrollo. Por otro lado, el desarrollo de sistemas de mediana y gran escala requiere del uso de una biblioteca de patrones y componentes sobre el dominio de técnicas relacionadas con el diseño y basado en componentes.

La gestión de la información (IM) juega un rol principal en casi todas las áreas donde son usados los computadores. Esta área incluye captura, digitalización, representación, organización, transformación y presentación de información; algoritmos para mejorar la eficiencia y efectividad del acceso y actualización de información almacenada; modelamiento de datos y abstracción, y técnicas de almacenamiento de archivos físicos. También abarca la seguridad de la información, la privacidad, la integridad y la protección en un ambiente compartido. La/el estudiante necesita ser capaz de desarrollar modelos de datos conceptuales y físicos, determinar qué métodos de (IM) y técnicas son apropiadas para un problema dado, y ser capaz de seleccionar e implementar una apropiada solución de IM, que refleje todas las restricciones aplicables, que incluyen escalabilidad y usabilidad.

Este curso, de naturaleza teórico-práctica, proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático y al reconocimiento de patrones estadísticos. La/el estudiante aprenderá sobre las técnicas de aprendizaje automático más efectivas y los fundamentos teóricos del aprendizaje automático. También obtendrá los conocimientos prácticos necesarios para aplicar, de manera efectiva, estas técnicas a problemas desafiantes.

Los algoritmos y las estructuras de datos son una parte fundamental de la Ciencia de la Computación, que permiten organizar la información de una manera más eficiente. Por ello, es importante que todo profesional del área tenga una sólida formación en este aspecto. En el curso, nuestro objetivo es que la/el alumna/o conozca y analice estructuras complejas, como los métodos de acceso multidimensional, métodos de acceso espacio-temporal y métodos de acceso métrico, etc.

Este curso combina retos para solucionar problemas con un añadido: competir con otras personas. Enseña a las/los participantes a pensar más rápido y desarrollar habilidades para resolver problemas. El curso enseñará la resolución de problemas algorítmicos de manera rápida, al combinar la teoría de algoritmos y las estructuras de datos con la práctica de la solución de los problemas. Este curso enseña las técnicas y las habilidades necesarias para resolver problemas de concursos de programación competitiva, como los que aparecen en el ACM ICPC, Codeforces y Topcoder. La/el estudiante también aprenderá a pensar en algoritmos y estructuras de datos de una manera más audaz, porque muchos de los problemas requieren idear un nuevo algoritmo, basado en los clásicos que se conocen. Estas habilidades serán de gran valor en sus entrevistas de trabajo y carrera profesional.

El curso introduce los conceptos fundamentales de los sistemas operativos modernos, a través de un enfoque teórico-práctico. Se estudian conceptos fundamentales del sistema operativo para realizar gestión, control y uso eficiente de los recursos de un sistema computacional. El curso incluye actividades de programación de módulos para un sistema operativo educacional, a fin de aumentar la funcionalidad o resolver problemas. La/el estudiante logrará entender los principios de operación de un sistema computacional, que le brindan amplio conocimiento de la interacción real entre software y hardware. Los temas principales desarrollados en el curso son fundamentos, concurrencia, scheduling, gerencia de memoria y sistema de archivos.

La última década ha traído un crecimiento explosivo en computación con multiprocesadores, incluyendo los procesadores de varios núcleos y centros de datos distribuidos. Como resultado, la computación paralela y distribuida se ha convertido en uno de los principales componentes en la malla de estudios en Ciencia de la Computación de pregrado. Tanto la computación paralela como la distribuida implican la ejecución simultánea de múltiples procesos, cuyas operaciones tienen el potencial para intercalar de manera compleja. La computación paralela y distribuida construye sobre cimientos en muchas áreas, que abarca la comprensión de los conceptos fundamentales de los sistemas, como concurrencia y ejecución en paralelo, consistencia en el estado/manipulación de la memoria y latencia. La comunicación y la coordinación entre los procesos tiene sus cimientos en el paso de mensajes y modelos de memoria compartida de la computación y los conceptos algorítmicos, como la atomicidad, el consenso y la espera condicional. El logro de aceleración en la práctica requiere una comprensión de algoritmos paralelos, estrategias para la descomposición del problema, arquitectura de sistemas, estrategias de implementación y análisis de rendimiento. Los sistemas distribuidos destacan los problemas de la seguridad y la tolerancia a fallos, hacen hincapié en el mantenimiento del estado replicado e introducen problemas adicionales en el campo de las redes de computadoras. Por ello, se espera que la/el estudiante logre dominar las herramientas para lograr la escalabilidad de software, a través del paralelismo, el mantenimiento de la precisión y minimizando el tiempo de ejecución. De esta manera, se busca potenciar el performance logrado por un software secuencial.

En este curso, de naturaleza teórica-práctica, se profundizan los tópicos mencionados en el área de Computación Gráfica (Graphics and Visual Computing, GV): computación gráfica, animación por computadora, algoritmos geométricos y visualización.

Este curso brinda una introducción y una descripción general del campo de la interacción humano-computadora (HCI). La HCI es un campo interdisciplinario que integra teorías y metodologías de informática, psicología, diseño y muchas otras áreas. Los tópicos del curso abordarán la teoría y la práctica actuales en la especificación, el diseño y la evaluación de la interfaz, así como los trabajos de investigación actuales y clásicos en HCI. La/el estudiante trabajará en asignaciones individuales y proyectos de equipo, para diseñar, implementar y evaluar interfaces de computadora. El curso está abierto a estudiantes de todas las disciplinas, para proporcionarles experiencias de trabajo en equipos de diseño interdisciplinarios. Hay dos componentes principales del curso que son tratados en paralelo durante el semestre. El enfoque central del curso es un proyecto de equipo de un semestre de duración, en el que la/el estudiante diseñará, implementará y evaluará una interfaz de usuario. Los equipos serán dirigidos gradualmente a través de las fases de estudio etnográfico y análisis de requisitos, diseño basado en escenarios, creación de prototipos en papel, creación de prototipos por computadora y varios métodos de análisis y evaluación de usabilidad. El segundo componente del curso implica la exposición a la investigación actual en HCI, con el fin de proporcionar a la/al estudiante una comprensión de la gama de temas abordados en el campo, para proporcionarles práctica de lectura, presentación y crítica de la investigación de HCI, e ideas para proyectos de equipo. Este componente del curso se implementará con estilo de seminario. Un enfoque especial del curso es el desarrollo de interfaces de usuario que aborden problemas relacionados con la actualidad.

El creciente desarrollo de las tecnologías de comunicación e información genera que exista una marcada tendencia a establecer más redes de computadores, que permitan una mejor gestión de la información. En este curso se brindará a las/los participantes una introducción a los problemas que conlleva la comunicación entre computadoras, a través del estudio y la implementación de protocolos de comunicación, como TCP/IP, y la implementación de software sobre estos protocolos.

Este curso, de naturaleza teórica, está diseñado para que la/el estudiante de la carrera de Ciencia de la Computación se familiarice con diferentes técnicas para escribir, de manera exitosa, un documento académico en Ciencia de la Computación y realizar una revisión crítica del estado del arte del área donde la/el estudiante planea llevar a cabo su tesis. Los temas principales que se trabajarán en este curso son la redacción de un survey paper y la presentación oral de este documento.

Este curso propone a la/al estudiante de octavo ciclo desarrollar proyectos a través de experiencias reales en la industria, la investigación y el emprendimiento. Las/los estudiantes lograrán los objetivos del curso a través de desafíos que requerirán soluciones de alto impacto y un amplio conocimiento técnico. Los proyectos se complementarán con asesoría de un mentor asignado por la carrera, bajo la figura de practicantes preprofesionales. El curso desarrolla las siguientes competencias transversales: - Investigación: Se relaciona con la capacidad del estudiante de realizar una búsqueda exhaustiva de la problemática a trabajar y, a partir de ella, encontrar la información necesaria para cumplir los objetivos. - Análisis de problemas: La/el estudiante analiza e interpreta la información recabada y formula hipótesis o da soluciones bajo el enfoque requerido por cada proyecto. - Ética: El manejo de la información es importante, así como el compromiso con el equipo de trabajo, para desarrollar los procesos con información transparente y verídica. - Gestión de proyectos: La/el estudiante, durante dieciséis semanas, a través de un cronograma de trabajo que comprende hitos y evaluaciones bimensuales, buscará lograr los objetivos propuestos en la ficha de proyectos, con el apoyo de su asesor. - Uso de herramientas modernas: Parte del desarrollo de los proyectos es el uso de tecnologías, como software, equipos de alta precisión y técnicas modernas para realizar análisis, establecer métricas o complementar el avance del proyecto. Los temas principales que se revisarán en este curso dependerán de la naturaleza de cada proyecto, ya que cada uno presenta una metodología, unos objetivos y unos entregables diferentes, de acuerdo a la modalidad que se desarrolle.

Este curso, de naturaleza teórico-práctica, explora los detalles involucrados en el diseño y la implementación de dispositivos y soluciones basadas en el internet de las cosas (IoT), mediante el uso de microcontroladores, sensores y actuadores en plataformas como Arduino y Raspberry. En el proyecto final de este curso, la/el estudiante aplicará las habilidades que aprendió al diseñar, construir y probar un sistema integrado basado en microcontroladores.