Sistemas Digitales

Sílabo

Accede al sílabo de Sistemas Digitales de la UNMSM:

• Sílabo 2022-II

Contenido del curso

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

• Semana 01: INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DIGITALES.
• Semana 02: REPRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN.
• Semana 03: FUNCIONES LÓGICAS.
• Semana 04: ÁLGEBRA DE BOOLE.
• Semana 05: Mapas de Karnaugh. Quine-McCluskey. Espresso.
• Semana 06: ESTÁNDARES COMBINACIONALES.
• Semana 07: MÁQUINAS DE ESTADOS FINITOS.
• Semana 08: EVALUACIÓN PARCIAL.
• Semana 09: SISTEMAS SECUENCIALES SÍNCRONOS.
• Semana 10: CONTADORES Y REGISTROS.
• Semana 11: SISTEMAS SECUANCIALES ASÍNCRONOS.
• Semana 12: TERMINOLOGÍA Y ARQUITECTURA DE MEMORIA.
• Semana 13: DISPOSITIVOS LÓGICOS PROGRAMABLES (PLD).
• Semana 14: MICROPROCESADORES.
• Semana 15: TRANSFERENCIA ENTRE REGISTROS.
• Semana 16: EXAMEN FINAL.

Procesos de Software

Sílabo

Accede al sílabo de Procesos de Software de la UNMSM:

• Sílabo 2022-II

Contenido del curso

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

• Semana 01: Introducción al Proceso de Desarrollo de Software.
• Semana 02: Etapas del Proceso de Desarrollo de Software. Planificación, Análisis y Diseño.
• Semana 03: Implementación y pruebas en el Desarrollo de Software.
• Semana 04: Despliegue y mantenimiento del Software.
• Semana 05: Introducción a los modelos de Desarrollo de Software.
• Semana 06: Ciclo de Vida Lineal. Ciclo de Vida en Cascada.
• Semana 07: Ciclo de Vida en V. Ciclo de Vida tipo Sashimi.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Ciclo de Vida Iterativo e Incremental.
• Semana 10: Ciclo de Vida orientado a objetos. Ciclo de Vida en Espiral.
• Semana 11: Desarrollo con metodologías ágiles.
• Semana 12: Pruebas de Software. Gestión de la Configuración.
• Semana 13: Modelos de Mejora de Procesos de Software (ISO 15504, CCMI, entre otros)
• Semana 14: Medición del Software.
• Semana 15: Herramientas y métodos para el proceso de Ingeniería de Software.
• Semana 16: Examen Final.

Probabilidades

Sílabo

Accede al sílabo de Probabilidades de la UNMSM:

• Sílabo 2022-I

Contenido del curso

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

• Semana 01: Fenómeno aleatorio: Definición, caracterización. Espacio muestral asociado a un fenómeno aleatorio. Evento: Definición. Ocurrencia de un evento. Operaciones con eventos.
• Semana 02: Función probabilidad: Definición axiomática, propiedades. Asignación de probabilidades en espacios muestrales finitos. Métodos de enumeración.
• Semana 03: Probabilidad Condicional e Independencia: Definición, propiedades. Regla de Multiplicación. Teorema de Probabilidad Total. Regla de Bayes. Independencia de Eventos. Propiedades. Asignación de probabilidades en espacios muestrales infinitos numerables.
• Semana 04: Variable Aleatoria: Definición. Tipos de Variables Aleatorias. Variable aleatoria. Discreta. Distribución de probabilidad. Variable Aleatoria Continua. Distribución de probabilidad.
• Semana 05: Características numéricas de una variable aleatoria: Esperanza de una variable aleatoria, propiedades. Varianza de una variable aleatoria, propiedades.
• Semana 06: Modelos de probabilidad especiales: Distribución de Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución Geométrica. Distribución Hipergeométrica. Distribución de Poisson.
• Semana 07: Modelos de probabilidades. Distribución Uniforme. Distribución Exponencial. Distribución Normal. Propiedades. Estandarización.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Distribuciones en el muestreo: Distribución Ji Cuadrado. Distribución t de Student. Distribución F de Snedecor. Métodos comunes de muestreo aleatorio probabilístico.
• Semana 10: Distribución muestral de una estadística: Distribución de la media muestral. Distribución de la varianza muestral. Distribución de la proporción muestral. Teorema del Límite Central. Distribución de la diferencia de proporciones muestrales. Distribución de la razón de varianzas muestrales. Distribución de la diferencia de medias muestrales.
• Semana 11: Estimación de parámetros: Estimación puntual y por intervalos. Propiedades de un buen estimador. Intervalos de confianza parala media de una población normal. Tamaño de muestra. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal. Intervalo de Confianza para la proporción de una población de Bernoulli.
• Semana 12: Estimación de parámetros: Intervalos de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales independientes. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones de dos poblaciones de Bernoulli. Intervalo de confianza para la razón de varianzas de dos poblaciones normales.
• Semana 13: Conceptos básicos de prueba de hipótesis: La hipótesis estadística. Tipos de hipótesis. Errores en la prueba de hipótesis. Región crítica. Nivel de Significación. Prueba de hipótesis para la media de una población Normal. Valor p de una prueba de hipótesis.
• Semana 14: Conceptos básicos de prueba de hipótesis: Prueba de hipótesis para la varianza de una población normal. Prueba de hipótesis para la proporción de una población de Bernoulli. Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones de dos poblaciones de Bernoulli independientes.
• Semana 15: Conceptos básicos de prueba de hipótesis: Prueba de hipótesis para la razón de varianzas de dos poblaciones normales independientes. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias de dos poblaciones normales independientes.
• Semana 16: Examen Final.

Matemática Discreta

Sílabo

Accede al sílabo de Matemática Discreta de la UNMSM:

• Sílabo 2019-I

Contenido del curso

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

• Semana 01: Lógica Matemática.
• Semana 02: Deducción Lógica.
• Semana 03: Deducción por cláusulas.
• Semana 04: Teoría de Conjuntos.
• Semana 05: Conjuntos Bien Ordenados.
• Semana 06: Análisis Combinatorio.
• Semana 07: Inducción y Recursividad.
• Semana 08: Evaluación Parcial.
• Semana 09: Teoría de Grafos.
• Semana 10: Algoritmo de caminos y caminos mínimos.
• Semana 11: Teoría de Árbol. Árbol extendido. Árbol de Montículo. Recorridos en árbol.
• Semana 12: Gramáticas de Chomsky.
• Semana 13: Lenguajes y Análisis Sintáctico.
• Semana 14: Máquinas de Estado Finito. Autómatas.
• Semana 15: Diseño de Máquinas.
• Semana 16: Examen Final.

Innovación, Tecnología y Emprendimiento

Sílabo

Accede al sílabo de Innovación, Tecnología y Emprendimiento de la UNMSM:

• Sílabo 2022-II

Contenido del curso

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

• Semana 01: Presentación general del Curso. Presentación del Sílabo. Introducción.
• Semana 02: Innovación. Definición. Tipos. Proceso.
• Semana 03: Estrategias de Innovación. Conceptos. Características. Estrategias.
• Semana 04: Gestión de ideas. Gestión. Técnicas. Creatividad.
• Semana 05: Características de Innovadores. Casos de estudio.
• Semana 06: El cambio tecnológico en la globalización. Globalización. Globalización e innovación. Innovación y Transformación digital. Factores.
• Semana 07: Presentación de trabajos.
• Semana 08: Examen Parcial.
• Semana 09: Emprendimiento. Definición. Emprendedor. Tipos. Características.
• Semana 10: Plan de negocio. Características. Caso de estudio.
• Semana 11: Proceso innovador. Casos de estudio.
• Semana 12: Ciclo de Vida del Software. Redes de computadoras.
• Semana 13: Patentes. Bases de datos. Registro de patentes.
• Semana 14: Presentación final de trabajos.
• Semana 15: Presentación final de trabajos.
• Semana 16: Examen Final.