INGENIERÍA DE SOFTWARE I
INGENIERÍA DE SOFTWARE II
TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
DESARROLLO DE SOFTWARE
CALIDAD DE SOFTWARE - QA
SOFTWARE TESTING - QA
ARQUITECTURA DE SOFTWARE
AUDITORÍA DE SISTEMAS
INGENIERÍA DE REQUISITOS
INTERACCIÓN HUMANO COMPUTADOR (UI/UX)
MODELO Y SIMULACIÓN DE SISTEMAS
CIENCIAS DE DATOS - BIG DATA
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
ALGORITMO Y PROGRAMACIÓN I
ALGORITMO Y PROGRAMACIÓN II
PRÁCTICA PROFESIONAL I
PRGRAMACIÓN I - FÍSICA
PRGRAMACIÓN I - BIOLOGÍA
PRGRAMACIÓN I - MATEMÁTICAS
Esta cátedra constutye una disciplina que abarca el diseño, desarrollo, prueba y mantenimiento de sistemas informáticos eficientes y escalables. Este curso ofrece fundamentos teóricos y prácticos en metodologías ágiles, modelado UML, patrones de diseño, arquitectura de software y calidad del producto. Los estudiantes adquieren habilidades para liderar proyectos, optimizar procesos y aplicar buenas prácticas en el ciclo de vida del software.
Este curso acedémico profundiza en el desarrollo avanzado de software, abordando temas como arquitectura de software, integración de sistemas, DevOps, pruebas automatizadas y gestión de calidad. Se exploran metodologías ágiles y enfoques modernos para la entrega continua. Los estudiantes aplican principios de escalabilidad, seguridad y optimización en proyectos reales, fortaleciendo su capacidad para diseñar y gestionar sistemas complejos en entornos empresariales.
Esta cátedra orienta y asesora a los estudiantes próximos a graduarse en el desarrollo de su trabajo de investigación o tesis en computación. Se abordan metodologías de investigación, formulación de problemas, revisión bibliográfica, diseño experimental, análisis de resultados y redacción académica. Los estudiantes aplican los conocimientos adquiridos a lo largo de su formación para desarrollar soluciones innovadoras, evaluando su impacto y contribución al campo, bajo altos estándares de calidad y ética profesional.
Esta cátedra aborda el diseño, desarrollo e implementación de sistemas de información que optimizan procesos organizacionales. Se estudian metodologías de desarrollo, análisis de requerimientos, modelado con UML, bases de datos, arquitectura de software y gestión de proyectos. Los estudiantes adquieren habilidades para crear soluciones eficientes, seguras y escalables, aplicando buenas prácticas en el ciclo de vida del software.
Esta asignatura explora los principios, modelos y estándares de calidad en el desarrollo de software. Se abordan aseguramiento de calidad (QA), control de calidad, métricas, normativas como ISO 25000, ISO 9126 y CMMI, gestión de procesos y automatización de pruebas. Los estudiantes adquieren habilidades para evaluar, mejorar y garantizar la calidad del software, aplicando estrategias que optimicen la confiabilidad, eficiencia y satisfacción del usuario.
Este curso acádemico aborda metodologías, técnicas y herramientas para garantizar la calidad del software a través de pruebas efectivas. Se exploran pruebas funcionales y no funcionales, automatización, TDD, BDD, gestión de defectos y normativas de calidad. Los estudiantes adquieren habilidades en diseño de casos de prueba, uso de frameworks y herramientas especializadas, asegurando software robusto, confiable y alineado con los requisitos del usuario.
Esta cátedra explora los principios, patrones y metodologías de arquitectura de software para diseñar sistemas escalables, seguros y eficientes. Se abordan estilos arquitectónicos, microservicios, arquitecturas en la nube, patrones de diseño y buenas prácticas de desarrollo. Los estudiantes aprenden a tomar decisiones estratégicas, evaluar trade-offs y aplicar herramientas para garantizar la calidad, mantenibilidad y evolución de los sistemas.
Este curso acedémico abarca los principios, técnicas y normativas de auditoría de sistemas para evaluar la seguridad, eficiencia y cumplimiento de los sistemas informáticos. Se estudian marcos como COBIT, ISO 27001 y buenas prácticas en control interno, gestión de riesgos y continuidad del negocio. Los estudiantes adquieren habilidades para identificar vulnerabilidades, proponer mejoras y garantizar la integridad y confiabilidad de los sistemas de información en organizaciones.
Este asignatura aborda los principios, técnicas y herramientas para la recopilación, análisis, especificación y gestión de requisitos en el desarrollo de software. Se estudian metodologías ágiles y tradicionales, modelado con UML, validación de requisitos y gestión de cambios. Los estudiantes aprenden a identificar necesidades de los stakeholders, definir requisitos claros y verificables, y garantizar la alineación del software con los objetivos del negocio y del usuario.
En esta cátedra se explora los principios del diseño centrado en el usuario para desarrollar interfaces intuitivas, accesibles y eficientes. Se estudian conceptos clave de usabilidad, experiencia de usuario (UX), diseño de interfaces (UI), accesibilidad digital, prototipado y evaluación heurística. Los estudiantes aprenden a aplicar metodologías de diseño centrado en el usuario, realizar pruebas con usuarios, analizar patrones de interacción y utilizar herramientas como Figma, Adobe XD y frameworks de diseño responsivo.
A lo largo del semestre, los estudiantes adquieren habilidades en la creación de wireframes, mockups, prototipos interactivos y pruebas de usabilidad para evaluar la efectividad de sus diseños. También aprenden a diseñar experiencias digitales inclusivas, optimizar la navegación y mejorar la interacción entre humanos y sistemas computacionales, asegurando que las soluciones tecnológicas sean intuitivas y alineadas con las necesidades de los usuarios.
Este curso académico aborda las técnicas y metodologías para representar, analizar y predecir el comportamiento de sistemas complejos mediante modelos computacionales. Se estudian modelos matemáticos, simulación discreta y continua, generación de números aleatorios y validación de modelos. Los estudiantes aplican herramientas como Matlab, Python o software especializado para resolver problemas en ingeniería, ciencia y gestión, optimizando procesos y toma de decisiones.
Esta cátedra introduce los fundamentos de la ciencia de datos, abordando la recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos. Se estudian técnicas de estadística, machine learning, manipulación de datos con Python o R y uso de herramientas como Pandas y TensorFlow. Los estudiantes aprenden a extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, desarrollar modelos predictivos y aplicar la analítica de datos en la toma de decisiones en diversas áreas.
Esta cátedra analiza los conceptos, tecnologías y herramientas para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Se estudian arquitecturas como Hadoop y Spark, bases de datos NoSQL, técnicas de almacenamiento distribuido y procesamiento en la nube. Los estudiantes aprenden a diseñar soluciones escalables, aplicar técnicas de analítica avanzada y optimizar el manejo de datos masivos para la toma de decisiones en diversos sectores.
Esta cátedra introduce los principios, metodologías y herramientas para la toma de decisiones basada en datos. Se estudian modelos de análisis de negocios, minería de datos, visualización, dashboards, almacenamiento en data warehouses y uso de herramientas como Power BI, Tableau y SQL. Los estudiantes aprenden a transformar datos en información estratégica, optimizando procesos y mejorando la competitividad organizacional mediante la analítica de datos.
Este curso introduce los fundamentos del pensamiento algorítmico y la programación estructurada. Se estudian tipos de datos, estructuras de control, funciones y técnicas de resolución de problemas en un lenguaje como Python, C++, C#. Los estudiantes desarrollan algoritmos eficientes, analizan su complejidad y aplican buenas prácticas de codificación, adquiriendo las bases para el diseño y la implementación de soluciones computacionales en diversas áreas.
Esta cátedra profundiza en el diseño y análisis de algoritmos avanzados, estructuras de datos y programación modular. Se estudian listas, pilas, colas, árboles y grafos, así como paradigmas de programación como recursión, programación dinámica y algoritmos de búsqueda y ordenamiento. Los estudiantes implementan soluciones eficientes y optimizadas, desarrollando habilidades para enfrentar problemas complejos en computación y prepararse para aplicaciones en desarrollo de software.
Este curso académico permite a los estudiantes aplicar sus conocimientos en entornos reales a través de prácticas en empresas, instituciones o proyectos tecnológicos. Se fortalecen habilidades en desarrollo de software, administración de sistemas, análisis de datos y gestión de TI. Los estudiantes adquieren experiencia en resolución de problemas, trabajo en equipo y aplicación de metodologías ágiles, preparándose para su inserción en el ámbito profesional de la computación.
Esta cátedra introduce los fundamentos de la programación con enfoque en aplicaciones físicas. Se estudian estructuras de control, funciones y algoritmos en un lenguaje como Python. A través de ejemplos prácticos, los estudiantes implementan modelos de movimiento, simulaciones de oscilaciones, análisis de circuitos eléctricos y métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales, desarrollando habilidades computacionales esenciales para la investigación en el área de la física.
Esta cátedra introduce a los estudiantes en los fundamentos de la programación con aplicaciones en el área de la biología. Se estudian estructuras de control, funciones y algoritmos en un lenguaje como Python. A través de ejemplos prácticos, los estudiantes analizan secuencias de ADN, modelan poblaciones, procesan datos ecológicos y simulan dinámicas biológicas, desarrollando habilidades computacionales esenciales para la investigación y el análisis en ciencias biológicas.
Este curso introduce los fundamentos de la programación con aplicaciones en matemáticas. Se estudian estructuras de control, funciones, algoritmos y manipulación de datos en un lenguaje como Python. A través de ejemplos prácticos, los estudiantes implementan métodos numéricos, resuelven ecuaciones diferenciales, analizan estructuras algebraicas y visualizan datos matemáticos, desarrollando habilidades computacionales esenciales para la modelización y la investigación matemática.