Estructura de Datos

Sílabo

Accede al sílabo de Estructura de Datos de la UNMSM:

• Sílabo 2023-II

Contenido del curso

A modo de resumen, estos son los temas que se llevan:

• Semana 01: TAD: definición, clasificación, especificaciones de operaciones. Estructuras estáticas internas, tipos. Características y reforzamiento de estructuras estáticas tipos de datos, arreglos unidimensionales, bidimensionales, registros.
• Semana 02: Estructuras de datos dinámicas, estructuras lineales y no lineales. Definición lista enlazadas. Diferencia las listas estáticas frente a las dinámicas. Operaciones Básicas de Estructuras de Datos.
• Semana 03: Operaciones: Inserción, eliminación y búsqueda en listas enlazadas simples. Listas enlazadas dobles, estructura y operaciones básicas.
• Semana 04: Listas circulares simples. Listas circulares dobles. Operaciones básicas con listas circulares.
• Semana 05: Estructuras de datos restringidas: Pila y Colas. Operaciones para realizar operaciones básicas usando Pilas y Colas: Insertar, Eliminar y Búsqueda.
• Semana 06: Métodos de ordenamiento simples: Intercambio, Burbuja, Selección. Métodos de ordenamiento Logarítmicos: Quicksort, Shell, Radix.
• Semana 07: Métodos de búsqueda secuencial, binaria, iterativa y recursiva.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Estructura de datos no lineales, características. Árboles n-arios o genéricos. Árboles binarios de búsqueda (ABB): Definición, propiedades. Inserción y métodos de recorrido y métodos de recorrido del árbol ABB.
• Semana 10: Árboles binarios AVL o Equilibrados: Propiedades, operaciones: inserción y eliminación.
• Semana 11: Algorimos de Árboles. Árboles binario Huffman, Árboles del montón (Heap). Árboles Multicamino (B+, B*).
• Semana 12: Concepto de Grafos. Propiedades, terminología, tipos de grafos. Matriz de Adyacencia. Lista de Adyacencia.
• Semana 13: Grafos dirigidos: Definición, propiedades. Algoritmos de Dijkstra. Algoritmo de Floyd-Warshall.
• Semana 14: Grafos No dirigidos: Definición, propiedades. Algoritmo de Dijkstra. Algoritmo de Kruskal. Algoritmo de Prim. Grafos Eulerianos. Grafos Hamiltonianos.
• Semana 15: Presentación y Sustentación del Proyecto Final.
• Semana 16: Examen Final.

Computación Visual

Sílabo

Accede al sílabo de Computación Visual de la UNMSM:

• Sílabo 2021-II

Contenido del curso

A modo de resumen, estos son los temas que se llevan:

• Semana 01: Evolución de la computación gráfica y su impacto en la sociedad. Hardware gráfico.
• Semana 02: Algoritmos geométricos. La capsula convexa. El algoritmo de Graham.
• Semana 03: Construcción de algoritmos básicos para desplegar primitivas bidimensionales. Algoritmos de Bresenham para Líneas y circunferencias.
• Semana 04: Atributos para primitivas: Color, Relleno y Grosor de Pincel. Aliasing y antialiasing.
• Semana 05: Transformaciones geométricas bidimensionales. Maneja de las coordenadas homogéneas.
• Semana 06: Transformaciones tridimensionales. La cámara sintética y el volumen de visualización.
• Semana 07: Proyecciones geométricas. Caracterización y aplicaciones en la ingeniería.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Representación de curvas y superficies. Tipos de representación y continuidad. Mallados poligonales. Curvas y superficies de Bézier.
• Semana 10: Otros tipos de representación de curvas y superficies.
• Semana 11: Modelamiento geométrico de objetos en 3D mediante la Representación de Fronteras.
• Semana 12: Modelamiento geométrico de objetos en 3D mediante la Geometría Constructiva de Sólidos.
• Semana 13: Los fractales y el caos. Modelos fractales: compresión de imágenes.
• Semana 14: Mapeado y texturizado. Mapas de bits. Ficheros como texturas. Algoritmos de mapeado.
• Semana 15: Modelos de Iluminación y Sombreado. Modelos globales.
• Semana 16: Examen Final.

 

Calidad de Software

Sílabo

Accede al sílabo de Calidad de Software de la UNMSM:

• Sílabo 2023-I

Contenido del curso

A modo de resumen, estos son los temas que se llevan:

• Semana 01: Importancia de la Calidad. Definición de calidad y calidad de software. Definición de SQC y SQA. Técnicas de Calidad de Software.
• Semana 02: Evolución de la Calidad y de los Modelos de la calidad. Calidad Total. Premio Deming. Premio Malcolm Baldrige. Modelo EFQM. Premio Nacional a la Calidad. Six Sigma.
  
• Semana 03: Herramientas estadísticas para gestión de la calidad. Organización del Área de Aseguramiento de la Calidad de Software (SQA). Gestión de Calidad de un Proyecto de Desarrollo o Servicios de TI.
• Semana 04: Calidad de Procesos y Calidad de Producto. Modelos y Normas de Calidad Internacionales de Procesos de Desarrollo de Software. Normas Técnicas Peruanas ISO/IEC NTP 12207.
• Semana 05: Plan de Calidad del Proceso de Desarrollo de SW: SQAP. Procesos de Gestión de Calidad de Software de la ISO 12207. ISO 15504: Objetivo, características y niveles de evaluación.
• Semana 06: CMMI: Objetivos, características y niveles de evaluación. Diferencia entre CMMI y ISO 15504, ámbitos de aplicación, proyecciones.
• Semana 07: Otros modelos de calidad de procesos de software: MoProSoft, COMPETISOFT.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Taller de experiencias de Calidad de software. Tendencias de la Calidad de software (Videos). Taller de Plan de Calidad SQAP.
• Semana 10: Introducción a Pruebas de software: Las pruebas en un entorno de calidad de software, diferencias. Dónde empiezan las Pruebas, relación con la Calidad: Pruebas estáticas y pruebas dinámicas. Pruebas: caja blanca y caja negra.
• Semana 11: Importancia de Requerimiento No-funcionales. Revisión de los Modelos de Calidad de Producto de software e importancia. Resumen del Modelo: Boehm, FURPS.
• Semana 12: El Modelo de Calidad ISO/IEC 9126: Los Atributos de calidad. Estrategia de evaluación de producto usando ISO/IEC 9126 y Métricas de Calidad de Productos.
• Semana 13: La Norma NTP-ISO/25000. Presentación de experiencias profesionales: La calidad de procesos versus la calidad de producto de software (Video).
• Semana 14: Sustentación del Proyecto 01: Evaluación final de la calidad del proceso y del código de software realizado.
• Semana 15: Sustentación de Proyectos 02: Presentación final y certificación de calidad del producto evaluado (nivel de satisfacción del usuario o cliente).
• Semana 16: Examen Final.

Arquitectura de Computadoras

Sílabo

Accede al sílabo de Arquitectura de Computadoras de la UNMSM:

• Sílabo 2023-II

Contenido del curso

A modo de resumen, estos son los temas que se llevan:

• Semana 01: Estructura, organización y funciones de una computadora. Modelo de Turing y Von Neumann. Elementos internos de un Procesador: ALU, Unidad de control y registros. Señales de interconexión. Canales de Direcciones, Control y Datos.
• Semana 02: Lógica de Comunicación con los dispositivos externos. Puertos de I/O. Interfaces paralelas. Características y emulación con software.
• Semana 03: Microcontrolador. Definición y diferencias con el microprocesador. Arquitectura Harvard.
• Semana 04: Señales Analógicas. Sensores y Actuadores. Conversor Analógico-Digital y Digital-Analógico. Descripción y uso.
• Semana 05: Aplicaciones prácticas del uso de microcontroladores de diferentes marcas.
• Semana 06: Interrupciones. Conceptos y formas de atención. Programación: Interfaces y tiempos.
• Semana 07: Interfaces seriales, USB y chipset. Comunicaciones con Bluetooth. Comunicaciones con Wi-Fi y GPRS/GSM. Criterios y ejemplos de aplicación en Internet de las Cosas.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Controlador DMA. Procesadores de Audio.
• Semana 10: Virtualización. Definición, uso y características. Contenedores: Docker, Kubernetes.
• Semana 11: Sistemas de Almacenamiento. Descripción y formas de protección.
• Semana 12: Arquitecturas Paralelas y Vectoriales. Arquitecturas Vectoriales. Supercomputadores.
• Semana 13: Procesadores de Video. Interfaces y adelantos actuales. Monitores. Descripción y características.
• Semana 14: Centro de Datos. Sistemas de Alta Confiabilidad. Integración de conceptos.
• Semana 15: Centro de Datos. Sistemas de Protección e Indicadores de Tolerancia a Fallos.
• Semana 16: Examen Final.

Análisis y Diseño de Algoritmos

Sílabo

Accede al sílabo de Análisis y Diseño de Algoritmos de la UNMSM:

• Sílabo 2023-II

Contenido del curso

A modo de resumen, estos son los temas que se llevan:

• Semana 01: Fundamentos matemáticos (Series, Sumatorias, Logaritmos, Límites, Derivadas). Algoritmos (Formalismo y Abstracción, Especificación, Terna de Hoare). Definición de complejidad algorítmica.
• Semana 02: Notaciones asintóticas (O, Ω, θ). Análisis de estructuras de control. Análisis de las estructuras de datos básicas.
• Semana 03: Algoritmos Recursivos. Análisis de complejidad: Método de la Substitución. Métodos del Árbol de Recursión. Método del Maestro.
• Semana 04: Algoritmos de Ordenación. Análisis de complejidad de los algoritmos comunes (Bubble Sort, Insertion Sort, Selection Sort, Merge Sot, Shell Sort, Quick Sort, HeapSort). Análisis de Complejidad de los algoritmos especiales. Tiempo Lineal (Radix Sort, Counting Sort).
• Semana 05: Algoritmos de Búsqueda y Selección. Análisis de Complejidad (secuencial, por bloques, Quick select, binaria, indexada, árbol binario de búsqueda, Heaps).
• Semana 06: Análisis de Algoritmos en Grafos. Algoritmos de Búsqueda en Anchura, Búsqueda en Profundidad, 
• Semana 07: Análisis de Algoritmos en Grafos. Orden Topológico, Componentes fuertemente Conexas.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Algoritmos Voraces. Problema de la asignación de Carga: Interval Scheduling. Problema de la Mochila: Knapsack Problem. Problema del cambio de moneda: Coin Changing.
• Semana 10: Algoritmos Voraces en Grafos. Caminos Cortos en Grafos: Dijkstra's Algorithm. Puentes en grafos: Selecting Breakpoints. Cobertura de vértices (Vertex cover). Árbol de expansión mínimo. Prim's Algorithm. Kruskal's Algorithm.
• Semana 11: División y Conquista. Análisis de Merge Sort. Problema de contar inversiones: Couting Inversions.. Problema del par de puntos cercanos: Closest Pair of Points. Problema de la multiplicación de N enteros: Integer Multiplication. Problema de la Multiplicación de Matrices: Matrix Multiplication.
• Semana 12: Programación dinámica. Definición del Criterio Optimo (OPT). Problema de la asignación de Tareas ponderadas: Weighted Interval Scheduling. Problema de la mayor subsecuencia creciente: Longest Increasing Subsequence. 
• Semana 13: Programación dinámica. Problema de la mochila óptima: Knapsack Problem. Problema de la alineación de secuencia: Sequence Alignment. Problema de la alineación de secuencia en espacio Lineal: Sequence Alignment in Linear Space.
• Semana 14: Algoritmo de retroceso: Ramificación y poda. Introducción a las clases P, NP y NP completos. Reducción y completitud NP: (Reducción, reducciones polinómicas, máquinas de Turing, no determinista, teorema de Coook, completitud NP, pruebas de integridad NP, jerarquía en complejidad computacional). Tratamiento de problemas NP-completos: (algoritmos aproximados, aseguramiento de la calidad, búsqueda heurística, algoritmos heurísticos, algoritmos exactos, enumeración).
• Semana 15: Presentación y exposición del proyecto.
• Semana 16: Examen Final.