Modulo Introductorio del Programa de Maestria GTIC de la Universidad Nacional de Ingenieria.
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    La ingeniería de requerimientos/requisitos define el proceso sistemático para determinar las expectativas, necesidades o condiciones a cumplir para un nuevo o modificado producto, servicio o sistema. Estas expectativas, necesidades o condiciones deben ser definidas como requerimientos teniendo en cuenta las afinidades, ambigüedades y potenciales contradicciones de las distintas partes interesadas (stakeholders) en el producto, servicio o sistema de información, e.g. beneficiarios, reguladores, dueños, operadores, etc.

    En este curso trataremos los conceptos y procesos generales de la ingeniería de requerimientos aplicados al desarrollo de sistemas en tecnologías de la información. Con énfasis en procesos y herramientas prácticas y variadas que provean los requerimientos, eventuales especificaciones, de un sistema en el menor tiempo y adecuado a las partes interesadas (stakeholders). Se invitarán a algunos desarrolladores de sistemas de amplia experiencia para intercambiar conceptos e ideas sobre la importancia y realidades de esta disciplina, i.e. Ingeniería de requerimientos.
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    Los métodos y técnicas comúnmente utilizadas en la investigación científica son de extrema importancia para dar seguimiento y contribuir al rápido entorno de cambios y crecimiento de las tecnologías de la información y comunicación. En esta asignatura se tratan los principios y las etapas utilizadas en la conducción de proyectos de investigación. El diseño y temas tratados están orientados a desarrollar el pensamiento crítico y la capacidad del estudiante para revisar/evaluar el trabajo de investigación reportado por otros, formular sus propias preguntas de investigación y crear su plan para encontrar y reportar formalmente sus propias respuestas. Se presenta el enfoque teórico clásico combinado con actividades practicas para la escritura de artículos científicos.

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    Los ingenieros se enfrentan a menudo con el problema de desarrollar sistemas que deben operar bajo condiciones impredecibles. Los Modelos deterministas son inadecuados en este caso, porque suponen que las condiciones son siempre fijas y predecibles. Un ejemplo es la descripción de un sistema lineal por ecuaciones diferenciales. El comportamiento de dicho sistema es enteramente determinado por estas ecuaciones, y las entradas idénticas resultarán con las mismas salidas todo el tiempo.

    En este curso introduciremos los conceptos de probabilidad, modelos estocásticos y procesos aleatorios para describir señales y sistemas que no son deterministas. De hecho, no hay sistema o señal que sea determinista en la práctica. Por esta razón la teoría de procesos estocásticos y aleatorios debe ser considerada como una extensión útil de los métodos conocidos para la descripción y modelación de señales y sistemas encontrados en la práctica de la ingeniería.

    Los modelos estocásticos se desarrollarán sobre la base de la teoría de la probabilidad. La Teoría de la probabilidad describe el comportamiento de ciertos fenómenos en términos de qué tan probable es que ciertos valores se producirán. Las características principales de los modelos que vamos a discutir son variables aleatorias,(random variables) funciones de densidad de probabilidad, (probability density functions) y el operador de valor esperado (expected value). En la descripción de procesos y señales aleatorias, la función de correlación y probabilidades condicionales juegan un papel central.

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    Este es el Curso Introductorio sobre Algoritmización del Programa de Maestría en Gestión de Tecnologías de Información y Comunicación (M-GTIC)

    La solución de problemas del mundo real, ha requerido estudiar más de cerca como se realiza la computación y este estudio ha ampliado la gama de problemas que pueden ser resueltos. Por otro lado, la construcción de algoritmos es una habilidad de un gran significado práctico. Computadoras más poderosas no disminuyen el significado de algoritmos veloces o eficientes. En la mayoría de las aplicaciones no es el hardware el cuello de botella sino más bien el software inefectivo. Este curso trata de tres preguntas centrales que aparecen cuando uno quiere que un computador haga algo: ¿Es posible hacerlo? ¿Cómo se hace? y ¿Cuán rápido puede hacerse? El curso da conocimientos y métodos para responder estas preguntas, al mismo tiempo intenta aumentar la capacidad de encontrar algoritmos efectivos.

    El curso de Algoritmización tiene como propósito fundamental proporcionar al estudiante las estructuras y técnicas de manejo de datos más usuales y los criterios que le permitan decidir, ante un problema determinado, cual es la estructura y los algoritmos óptimos para manipular los datos. El curso se ha diseñado para proporcionar al estudiante los conocimientos necesarios para enfrentar, tanto una gran variedad de problemas que se presentan en la vida profesional, como aquellos que se le presentaran en los cursos más avanzados del programa de maestría.

    Es importante enfatizar que el curso no es un curso de programación avanzada, su objetivo es preparar al estudiante brindándole una visión amplia de las herramientas y métodos más usuales para la solución de problemas y el análisis de la eficiencia de dichas soluciones.