Escuela Profesional de Ingeniería de Software

Plan Curricular 2027 · Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Plan Curricular 2027

Study plan with interactive curriculum map, course descriptions and syllabi.

209credits
59courses
10terms

Fundamentos

Presentación

El presente documento contiene la propuesta de actualización del plan curricular de la Escuela Profesional de Ingeniería de Software de la Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, que entrará en vigencia como Plan Curricular 2027.

La propuesta sigue los catorce componentes de la Guía para el Diseño y Actualización Curricular del Vicerrectorado Académico de Pregrado [S03] y se alinea con el Modelo Educativo UNMSM 2024 [S02]. Parte del análisis de brechas del Programa Curricular 2023 [S01]: cada cambio responde a un hallazgo documentado y a una decisión curricular. Los documentos que lo sustentan se listan en el anexo A.

El plan incorpora completo el núcleo común de Estudios Generales y Estudios Específicos aprobado por la Facultad para sus escuelas [S04]. El referente disciplinar es Software Engineering 2014 (SE2014) de ACM e IEEE Computer Society, con su cuerpo de conocimiento SEEK (Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society y Association for Computing Machinery, 2015), complementado por la Guía SWEBOK versión 4.0 (Washizaki, 2024) y por los criterios de acreditación de programas de ingeniería de ABET (ABET Engineering Accreditation Commission, 2025) e ICACIT (ICACIT, 2023). La consulta a grupos de interés [S05] y las encuestas a empleadores [S06] y egresados [S07] sustentan las decisiones sobre la estructura del plan.

El contenido constituye una propuesta de trabajo: cada sección, competencia, asignatura y sílabo debe ser revisado y aprobado por la comisión curricular. Los insumos que faltan se listan en el sustento documental con el estado «por solicitar».

Misión institucional (UNMSM)

Formar profesionales con visión humanista para comprender, generar y difundir conocimiento científico y tecnológico, que contribuyan al desarrollo sostenible para el bienestar común e inclusivo, gestionando su desempeño con ética en el desarrollo de la investigación constante, la innovación, el uso eficiente y responsable de la tecnología, con identidad multicultural, preparando ciudadanos competentes al servicio de la sociedad.

Visión institucional (UNMSM)

Ser reconocida como una universidad líder, con excelencia académica e investigación de vanguardia para la formación de profesionales íntegros, competentes y comprometidos con la sociedad, estableciendo relaciones armoniosas entre las personas y su entorno.

Principios orientadores

Valores institucionales

Misión de la Escuela Profesional

Formar ingenieros de software con visión humanista y sólida base científica y de ingeniería, capaces de crear, operar y hacer evolucionar sistemas de software confiables, seguros y sostenibles mediante la investigación aplicada y la innovación, que impulsen la industria del software y la transformación digital del país con ética y responsabilidad social.

Visión de la Escuela Profesional

Ser una escuela profesional acreditada con estándares internacionales de ingeniería, reconocida por la calidad de sus egresados y docentes, por su investigación aplicada en ingeniería de software y por su contribución a una industria del software competitiva y exportadora.

Fundamentos contextuales: contexto global

Fundamentos contextuales: contexto nacional

Fundamentos educacionales

Bases normativas

Nacional

Institucional

Referente internacional

Situación de la carrera

La carrera y su campo de acción

Los referentes internacionales (ACM/IEEE-CS Computing Curricula 2020) distinguen varias disciplinas dentro de la computación: Ciencia de la Computación, Ingeniería de Computadores, Ingeniería de Software, Sistemas de Información, Tecnología de la Información, Ciberseguridad y Ciencia de Datos (CC2020 Task Force, 2020).

La Ingeniería de Software aplica principios de ingeniería al desarrollo, la operación y el mantenimiento de sistemas de software. Su objeto es producir software que cumpla requisitos de calidad, seguridad, costo y plazo, mediante procesos disciplinados y medibles. SE2014 la define por un núcleo de diez áreas de conocimiento (SEEK) de 467 horas mínimas (Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society y Association for Computing Machinery, 2015) (Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society y Association for Computing Machinery, 2015), y la Guía SWEBOK v4.0 organiza la disciplina en dieciocho áreas, entre ellas arquitectura, operaciones y seguridad del software (Washizaki, 2024) (Washizaki, 2024).

A diferencia de la Ciencia de la Computación, centrada en los fundamentos teóricos y algorítmicos, y de los Sistemas de Información, centrados en el uso de la tecnología en las organizaciones, el ingeniero de software se ocupa de construir sistemas de software de calidad a escala. El gremio de la industria del software consultado lo describe como el profesional que construye: arquitectura, pruebas, aseguramiento de la calidad, DevOps, integración y entrega continuas, nube y observabilidad [S05].

Contribución a la sociedad

Campo ocupacional

Especialidades y menciones

El plan no otorga menciones. Ofrece cuatro rutas formativas mediante las asignaturas electivas de los ciclos IX y X ; el estudiante aprueba un electivo en cada ciclo:

[Por completar por la comisión curricular]: definir si cada ruta otorgará una certificación modular y sus requisitos.

Demanda social y empleabilidad

La evidencia disponible proviene de las consultas de la Facultad y de fuentes públicas; los resultados de las consultas se resumen en la tabla que sigue.

Según la Encuesta de Demanda Ocupacional del Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo, proyectada a 2025, Ingeniería de Sistemas y Cómputo encabeza las carreras universitarias más requeridas, con demanda permanente [S39]. La plataforma Ponte en Carrera (MTPE, MINEDU e IPAE) registraba para la familia de Ingeniería de Sistemas y Cómputo un ingreso promedio de S/ 2876 mensuales, en un rango de S/ 1200 a S/ 5000 [S40]; ambas cifras provienen de notas de prensa que citan las fuentes oficiales y deben contrastarse con ellas [S12]. El plan 2023 registraba que los analistas y desarrolladores de sistemas de información representaban el 10,4 % de las ocupaciones profesionales requeridas en 2021 [S01].

PROMPERÚ informa que el mercado peruano de tecnologías de información alcanzó USD 7589 millones en 2024, con un crecimiento de 10,6 %, y que la exportación de servicios de informática sumó USD 83 millones frente a USD 1946 millones de importaciones [S41]: el país consume mucha más tecnología de la que exporta.

En la consulta a grupos de interés [S05], el gremio de la industria del software asigna al ingeniero de software el perfil de constructor: arquitectura, pruebas, aseguramiento de la calidad, DevOps, nube y observabilidad; pide además normas como ISO 9001, CMMI e ISO/IEC 29110. La banca pide modelos de lenguaje, modelos agénticos, DevOps, nube, ciberseguridad e integración de aplicaciones, y advierte que muchos egresados no programan soluciones eficientes y escalables. Los empleadores [S06] valoran el desarrollo de software de calidad con 4,5 sobre 5 y la nube y las arquitecturas escalables con 4,25. La encuesta a egresados de la Facultad [S07], con 13 respuestas de Ingeniería de Software sobre 30, señala que faltan nube, ciclo de vida del dato, microservicios, control de versiones, integración y despliegue continuos y patrones de diseño.

Competitividad de la carrera

En el país, la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas ofrece Ingeniería de Software con acreditación ABET y asignaturas de arquitecturas emergentes, calidad y mejora de procesos, y diseño de experimentos de ingeniería de software [S36]; la Pontificia Universidad Católica del Perú forma en requisitos, diseño, arquitectura y proyectos de software dentro de Ingeniería Informática [S37]; y la Universidad Nacional de Ingeniería abrió la carrera de Ingeniería de Software en su Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas en 2023 [S38]. En el exterior, la Universidad de Waterloo forma ingenieros de software en un programa cooperativo que alterna estudio y trabajo desde el primer año, con especializaciones en inteligencia artificial, negocios e interacción humano-computador [S33].

Frente a ellos, el plan se distingue por cubrir las diez áreas del SEEK con asignaturas dedicadas (Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society y Association for Computing Machinery, 2015), por incorporar las tres áreas nuevas de SWEBOK v4 (arquitectura, operaciones y seguridad) (Washizaki, 2024), por la ingeniería de sistemas con componentes de inteligencia artificial [S28] y por un proyecto de fin de carrera con prácticas en empresa, como recomienda SE2014 (Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society y Association for Computing Machinery, 2015) (Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society y Association for Computing Machinery, 2015).

[Insumo por solicitar]: estudio comparativo con programas de Ingeniería de Software del país y del extranjero [S17].

Análisis FODA

FODA preliminar elaborado a partir de los insumos disponibles; cada enunciado indica su sustento. El acta de la reunión del 1 de octubre de 2026 [S09] registra el análisis y la aprobación de la matriz FODA de la Facultad, pero no la transcribe. [Por completar por la comisión curricular]: reemplazar este FODA preliminar por el texto aprobado y consignar el documento que lo contiene.

Fortaleza

Oportunidad

Debilidad

Amenaza

Innovaciones tecnológicas de la disciplina

Análisis prospectivo

Program educational objectives

OE1

Ingeniería de productos de software

Diseñar, construir, desplegar y hacer evolucionar sistemas de software confiables, seguros y sostenibles para organizaciones del país y del exterior, aplicando procesos, normas y herramientas de la ingeniería de software.

OE2

Gestión y liderazgo

Liderar o integrar equipos multidisciplinarios que gestionan proyectos y productos de software, comunicándose con efectividad en español e inglés, para cumplir metas de calidad, plazo, costo e impacto.

OE3

Investigación, innovación y emprendimiento

Generar conocimiento y productos innovadores en ingeniería de software mediante la investigación aplicada y el emprendimiento de base tecnológica, con resultados publicados, transferidos o validados en el mercado.

OE4

Aprendizaje continuo

Actualizar de forma autónoma sus competencias ante el cambio tecnológico, mediante estudios de posgrado, certificaciones o aprendizaje continuo, para sostener un desempeño profesional vigente.

OE5

Ética y responsabilidad social

Ejercer la ingeniería de software con ética y responsabilidad social, evaluando el impacto social, legal y ambiental de sus soluciones y protegiendo la seguridad y la privacidad de las personas.

Profiles

Perfil de ingreso

Conocimientos

Habilidades

Actitudes y valores

Graduate profile

El egresado de la Escuela Profesional de Ingeniería de Software de la UNMSM especifica, diseña, construye, verifica, despliega y hace evolucionar sistemas de software confiables, seguros y sostenibles, aplicando procesos, normas y herramientas de la ingeniería de software y los fundamentos de la computación. Gestiona proyectos y riesgos, trabaja en equipos multidisciplinarios, se comunica de forma efectiva en español e inglés, investiga e innova, aprende de manera autónoma y actúa con ética y responsabilidad social, contribuyendo al desarrollo sostenible del país (ABET Engineering Accreditation Commission, 2025) (ICACIT, 2023).

Generic competencies

CG1
Investigación. Investiga sobre problemas locales, regionales, nacionales y globales de manera ética, con pensamiento crítico, creativo y original, para proponer soluciones y contribuir al desarrollo de su disciplina de acuerdo con las necesidades sociales.
CG2
Liderazgo. Lidera grupos interdisciplinarios, impulsando el espíritu de cooperación, equidad, tolerancia, convivencia democrática y compromiso individual y colectivo, contribuyendo al desarrollo sostenible.
CG3
Responsabilidad social. Propone soluciones a problemas nacionales e internacionales, utilizando los enfoques de derechos, interculturalidad y género, en sus actividades de formación, investigación, proyección y extensión universitaria.
CG4
Gestión del riesgo y cambio climático. Gestiona de manera integral el riesgo de desastres, promueve el cuidado del ambiente e impulsa actividades para educar, concientizar y establecer políticas orientadas a la mitigación y adaptación al cambio climático.
CG5
Manejo de TIC. Utiliza las tecnologías de la información y comunicación digital en sus actividades de formación e investigación, manteniendo la conectividad con la comunidad universitaria, las redes académicas y la sociedad.
CG6
Emprendimiento. Diseña proyectos de emprendimiento innovadores de alto impacto en la sociedad, en el marco del desarrollo sostenible, para resolver problemas.

Common specific competencies

CE1
El profesional y el mundo. Analiza y evalúa el impacto de las soluciones a problemas complejos de computación en el desarrollo sostenible de la sociedad.
CE2
Ética. Aplica principios éticos y se compromete con la ética profesional y las normas de la práctica profesional de la computación.
CE3
Trabajo individual y en equipo. Se desempeña efectivamente como individuo y como miembro o líder en equipos diversos.
CE4
Comunicación. Se comunica de forma efectiva en actividades complejas de computación.
CE5
Gestión de proyectos. Aplica los principios de gestión en computación para gestionar proyectos.
CE6
Aprendizaje a lo largo de la vida. Reconoce la importancia del aprendizaje continuo y se adapta a nuevas tecnologías.

Disciplinary technical competencies (specialization)

CT1
Conocimientos de ingeniería de software. Aplica conocimientos de matemáticas, ciencias, computación y fundamentos de ingeniería a la solución de problemas complejos de ingeniería de software.
CT2
Análisis de problemas y requisitos. Identifica, formula y analiza problemas complejos de ingeniería de software, y elicita, especifica, modela y valida sus requisitos con los interesados.
CT3
Diseño y construcción de soluciones. Diseña la arquitectura y los componentes de sistemas de software que satisfacen requisitos especificados con restricciones de calidad, seguridad, costo y sostenibilidad, y los construye con buenas prácticas.
CT4
Verificación, experimentación e indagación. Diseña y conduce pruebas, mediciones y experimentos sobre productos y procesos de software, analiza e interpreta los datos y extrae conclusiones válidas.
CT5
Uso de herramientas y plataformas modernas. Selecciona y aplica herramientas, plataformas y automatización modernas de la ingeniería de software, reconociendo sus limitaciones.
CT6
Procesos, calidad, seguridad y gestión del software. Aplica procesos, normas y prácticas de gestión, calidad, configuración, seguridad, mantenimiento y economía de la ingeniería de software durante el ciclo de vida de sistemas de software complejos.

Perfil profesional

Grado académico y título profesional

Grado académico: Bachiller en Ingeniería de Software.

Título profesional: Ingeniero de Software.

Para obtener el grado de bachiller se requiere aprobar los estudios de pregrado, un trabajo de investigación y el conocimiento de un idioma extranjero, de preferencia inglés, o de una lengua nativa (Ley 30220, art. 45). El informe final de Proyecto de Fin de Carrera II constituye el trabajo de investigación. Para el título profesional se requiere el grado de bachiller y la aprobación de una tesis o de un trabajo de suficiencia profesional. Para el ejercicio de la profesión de ingeniero se requiere la colegiatura y la habilitación en el Colegio de Ingenieros del Perú (Ley N.° 28858). Las denominaciones se mantienen del Programa Curricular 2023 [S01]. [Por completar por la comisión curricular]: verificar las denominaciones con la resolución de creación del programa [S15].

Curricular structure

El plan se organiza en diez ciclos semestrales de dieciséis semanas, con 209 créditos: 43 de Estudios Generales, 98 de Estudios Específicos y 68 de Estudios de Especialidad (166 de Estudios Específicos y de Especialidad). Un crédito académico equivale a dieciséis horas lectivas de teoría o al doble de horas de práctica por semestre.

Los Estudios Generales y los Estudios Específicos corresponden al núcleo común aprobado por la Facultad para sus escuelas, que el plan adopta sin cambios de código, ciclo ni créditos (, [S04]). La especialidad se organiza sobre las diez áreas del SEEK de SE2014 y comienza en el ciclo III con Fundamentos de Construcción de Software . Desde el ciclo III, cada ciclo tiene como máximo cinco asignaturas de estudios específicos y de especialidad, de al menos cuatro horas semanales y cuatro créditos como norma ; Inglés I y II y las Actividades Formativas Complementarias pertenecen a los Estudios Generales y no se cuentan en ese máximo.

El estudiante elige una asignatura electiva de cuatro créditos en los ciclos IX y X (ocho créditos, 3,8 % del plan), organizadas en cuatro rutas formativas . Las Prácticas Preprofesionales en Empresa se realizan en el ciclo X y el Proyecto de Fin de Carrera, en los ciclos IX y X .

Componentes innovadores del plan

Modalidad de estudios

El programa se desarrolla en modalidad presencial. Hasta el veinte por ciento de los créditos puede impartirse mediante entornos virtuales de aprendizaje, conforme a la normativa vigente.

Credits by curricular area

General Studies
43 (21%)
Core Studies
98 (47%)
Specialization Studies
68 (33%)

Curriculum map

209credits
59courses
10terms
Versión imprimible
I21 crII22 crIII22 crIV23 crV21 crVI20 crVII20 crVIII20 crIX20 crX20 crEG101 Redacción y Técnicas de ComunicaciónEG1012 crRedacción y Técnicasde ComunicaciónEG102 Métodos de Estudio UniversitarioEG1022 crMétodos de EstudioUniversitarioEG103 Desarrollo Personal y LiderazgoEG1032 crDesarrollo Personal yLiderazgoEG104 Cálculo IEG1044 crCálculo IEG105 Álgebra y Geometría AnalíticaEG1054 crÁlgebra y GeometríaAnalíticaEG106 Medio Ambiente y Desarrollo SostenibleEG1063 crMedio Ambiente yDesarrollo SostenibleEG107 Introducción a la ComputaciónEG1074 crIntroducción a laComputaciónCS112 Programación I · Prerrequisitos: EG107CS1124 crProgramación ICS1D1 Matemática Discreta · Prerrequisitos: EG105CS1D14 crMatemática DiscretaEG201 Investigación FormativaEG2013 crInvestigaciónFormativaEG202 Realidad Nacional y MundialEG2023 crRealidad Nacional yMundialEG203 Cálculo IIEG2034 crCálculo IIEG204 FísicaEG2044 crFísicaCS113 Programación II · Prerrequisitos: CS112CS1134 crProgramación IICS221 Arquitectura de Computadores · Prerrequisitos: CS1D1CS2214 crArquitectura deComputadoresID101 Inglés IID1012 crInglés IMA101 Álgebra Lineal · Prerrequisitos: EG105MA1014 crÁlgebra LinealMA102 Estadística y Probabilidades · Prerrequisitos: EG104MA1024 crEstadística yProbabilidadesSW301 Fundamentos de Construcción de Software · Prerrequisitos: CS112SW3014 crFundamentos deConstrucción deSoftwareCS210 Algoritmos y Estructuras de Datos · Prerrequisitos: CS113CS2105 crAlgoritmos yEstructuras de DatosCS271 Bases de Datos I · Prerrequisitos: CS112, CS1D1CS2714 crBases de Datos IID102 Inglés II · Prerrequisitos: ID101ID1022 crInglés IISW401 Procesos de Software · Prerrequisitos: SW301SW4014 crProcesos de SoftwareSW402 Ingeniería de Requisitos · Prerrequisitos: SW301SW4024 crIngeniería deRequisitosSW403 Modelado y Análisis de Software · Prerrequisitos: CS1D1, SW301SW4034 crModelado y Análisisde SoftwareCS212 Análisis y Diseño de Algoritmos · Prerrequisitos: CS210, CS1D1CS2125 crAnálisis y Diseño deAlgoritmosCS261 Inteligencia Artificial · Prerrequisitos: MA102CS2614 crInteligenciaArtificialCS291 Ingeniería de Software I · Prerrequisitos: CS113, CS271CS2914 crIngeniería deSoftware ICS2S1 Sistemas Operativos · Prerrequisitos: CS221CS2S14 crSistemas OperativosSW501 Diseño de Software · Prerrequisitos: SW402, SW403SW5014 crDiseño de SoftwareCS231 Redes y Comunicación · Prerrequisitos: CS2S1CS2314 crRedes y ComunicaciónSW601 Arquitectura de Software · Prerrequisitos: SW501, CS271SW6014 crArquitectura deSoftwareSW602 Pruebas de Software: Verificación y Validación · Prerrequisitos: SW501SW6024 crPruebas de Software:Verificación yValidaciónSW603 Construcción de Software Web y Móvil · Prerrequisitos: SW501, CS271SW6034 crConstrucción deSoftware Web y MóvilSW604 Gestión de Proyectos y Riesgos de Software · Prerrequisitos: SW401, CS291SW6044 crGestión de Proyectosy Riesgos de SoftwareCS2E1 Ética Profesional · 100 créditos aprobadosCS2E14 crÉtica ProfesionalCS2H1 Experiencia de Usuario (UX) · Prerrequisitos: CS291CS2H14 crExperiencia deUsuario (UX)SW701 Calidad y Aseguramiento de la Calidad del Software · Prerrequisitos: SW602, SW401SW7014 crCalidad yAseguramiento de laCalidad del SoftwareSW702 Gestión de la Configuración, DevOps e Ingeniería de Plataformas · Prerrequisitos: SW603, CS231SW7024 crGestión de laConfiguración, DevOpse Ingeniería dePlataformasSW703 Ingeniería de Software para Sistemas Inteligentes · Prerrequisitos: CS261, SW601SW7034 crIngeniería deSoftware paraSistemas InteligentesCS3I1 Seguridad en Computación · Prerrequisitos: CS231CS3I14 crSeguridad enComputaciónCS401 Metodología de la Investigación en Computación · Prerrequisitos: EG201 · 120 créditos aprobadosCS4014 crMetodología de laInvestigación enComputaciónSW801 Desarrollo de Software Seguro · Prerrequisitos: SW602, CS231SW8014 crDesarrollo deSoftware SeguroSW802 Mantenimiento y Evolución de Software · Prerrequisitos: SW702SW8024 crMantenimiento yEvolución de SoftwareSW803 Economía de la Ingeniería de Software · Prerrequisitos: SW604SW8034 crEconomía de laIngeniería deSoftwareAF401 Actividades Formativas Complementarias · 128 horas validadas del catálogo de actividadesAF4014 crActividadesFormativasComplementariasCS281 Computación y Responsabilidad Social · Prerrequisitos: CS2E1CS2814 crComputación yResponsabilidadSocialCS2G1 Innovación y Emprendimiento Tecnológico · Prerrequisitos: CS291CS2G14 crInnovación yEmprendimientoTecnológicoCS402 Proyecto de Fin de Carrera I · Prerrequisitos: CS401CS4024 crProyecto de Fin deCarrera ISW9E1 Ingeniería de Software Asistida por IA · Prerrequisitos: SW602, SW702SW9E1*4 crIngeniería deSoftware Asistida porIASW9E2 Métodos Formales y Análisis de Programas · Prerrequisitos: SW403, CS212SW9E2*4 crMétodos Formales yAnálisis de ProgramasSW9E3 Sistemas Distribuidos y Nativos de la Nube · Prerrequisitos: SW702, CS2S1SW9E3*4 crSistemas Distribuidosy Nativos de la NubeSW9E4 Gestión de Productos de Software · Prerrequisitos: SW803SW9E4*4 crGestión de Productosde SoftwareCS400 Prácticas Preprofesionales en Empresa · 160 créditos aprobadosCS40012 crPrácticasPreprofesionales enEmpresaCS403 Proyecto de Fin de Carrera II · Prerrequisitos: CS402CS4034 crProyecto de Fin deCarrera IISWXE1 Agentes de Software con Modelos de Lenguaje · Prerrequisitos: SW703SWXE1*4 crAgentes de Softwarecon Modelos deLenguajeSWXE2 Pruebas Automatizadas Avanzadas e Ingeniería Inversa · Prerrequisitos: SW801SWXE2*4 crPruebas AutomatizadasAvanzadas eIngeniería InversaSWXE3 Ingeniería de Software Sostenible · Prerrequisitos: SW702SWXE3*4 crIngeniería deSoftware SostenibleSWXE4 Diseño de Interacción Humano-IA y Accesibilidad · Prerrequisitos: CS2H1SWXE4*4 crDiseño de InteracciónHumano-IA yAccesibilidadEstudios GeneralesEstudios EspecíficosEstudios de EspecialidadInvestigación formativaAsignaturas electivasIdiomasprerrequisito
Pase el cursor sobre una asignatura para ver sus prerrequisitos y las asignaturas que dependen de ella; haga clic para ver su ficha.
General StudiesCore StudiesSpecialization StudiesFormative researchElective coursesLanguages

Study plan

Term I

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
EG101Redacción y Técnicas de ComunicaciónGeneral Studies1202None
EG102Métodos de Estudio UniversitarioGeneral Studies1202None
EG103Desarrollo Personal y LiderazgoGeneral Studies1202None
EG104Cálculo IGeneral Studies3204None
EG105Álgebra y Geometría AnalíticaGeneral Studies3204None
EG106Medio Ambiente y Desarrollo SostenibleGeneral Studies3003None
EG107Introducción a la ComputaciónGeneral Studies3204None
Total1512021

Term II

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS112Programación ICore Studies3204EG107
CS1D1Matemática DiscretaCore Studies3204EG105
EG201Investigación FormativaGeneral Studies3003None
EG202Realidad Nacional y MundialGeneral Studies3003None
EG203Cálculo IIGeneral Studies3204None
EG204FísicaGeneral Studies3204None
Total188022

Term III

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS113Programación IICore Studies2224CS112
CS221Arquitectura de ComputadoresCore Studies2044CS1D1
ID101Inglés IGeneral Studies0402None
MA101Álgebra LinealCore Studies3204EG105
MA102Estadística y ProbabilidadesCore Studies3204EG104
SW301Fundamentos de Construcción de SoftwareSpecialization Studies2044CS112
Total12101022

Term IV

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS210Algoritmos y Estructuras de DatosCore Studies3225CS113
CS271Bases de Datos ICore Studies2044CS112, CS1D1
ID102Inglés IIGeneral Studies0402ID101
SW401Procesos de SoftwareSpecialization Studies2224SW301
SW402Ingeniería de RequisitosSpecialization Studies2224SW301
SW403Modelado y Análisis de SoftwareSpecialization Studies2224CS1D1, SW301
Total11121223

Term V

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS212Análisis y Diseño de AlgoritmosCore Studies3225CS210, CS1D1
CS261Inteligencia ArtificialCore Studies2224MA102
CS291Ingeniería de Software ICore Studies2224CS113, CS271
CS2S1Sistemas OperativosCore Studies2224CS221
SW501Diseño de SoftwareSpecialization Studies2224SW402, SW403
Total11101021

Term VI

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS231Redes y ComunicaciónCore Studies2224CS2S1
SW601Arquitectura de SoftwareSpecialization Studies2224SW501, CS271
SW602Pruebas de Software: Verificación y ValidaciónSpecialization Studies2044SW501
SW603Construcción de Software Web y MóvilSpecialization Studies2044SW501, CS271
SW604Gestión de Proyectos y Riesgos de SoftwareSpecialization Studies3204SW401, CS291
Total1161220

Term VII

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS2E1Ética ProfesionalCore Studies3204None
CS2H1Experiencia de Usuario (UX)Core Studies2044CS291
SW701Calidad y Aseguramiento de la Calidad del SoftwareSpecialization Studies2224SW602, SW401
SW702Gestión de la Configuración, DevOps e Ingeniería de PlataformasSpecialization Studies2044SW603, CS231
SW703Ingeniería de Software para Sistemas InteligentesSpecialization Studies2224CS261, SW601
Total1161220

Term VIII

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS3I1Seguridad en ComputaciónCore Studies2224CS231
CS401Metodología de la Investigación en ComputaciónCore Studies2404EG201
SW801Desarrollo de Software SeguroSpecialization Studies2224SW602, CS231
SW802Mantenimiento y Evolución de SoftwareSpecialization Studies2224SW702
SW803Economía de la Ingeniería de SoftwareSpecialization Studies3204SW604
Total1112620

Term IX

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
AF401Actividades Formativas ComplementariasGeneral Studies0804None
CS281Computación y Responsabilidad SocialCore Studies2224CS2E1
CS2G1Innovación y Emprendimiento TecnológicoCore Studies2404CS291
CS402Proyecto de Fin de Carrera ICore Studies2404CS401
SW9E1Ingeniería de Software Asistida por IASpecialization Studies2044SW602, SW702
SW9E2Métodos Formales y Análisis de ProgramasSpecialization Studies2224SW403, CS212
SW9E3Sistemas Distribuidos y Nativos de la NubeSpecialization Studies2044SW702, CS2S1
SW9E4Gestión de Productos de SoftwareSpecialization Studies3204SW803
Total15221232

Term X

CodeCourseAreaLecPraLabCreditsPrerequisites
CS400Prácticas Preprofesionales en EmpresaCore Studies122012None
CS403Proyecto de Fin de Carrera IICore Studies2404CS402
SWXE1Agentes de Software con Modelos de LenguajeSpecialization Studies2044SW703
SWXE2Pruebas Automatizadas Avanzadas e Ingeniería InversaSpecialization Studies2044SW801
SWXE3Ingeniería de Software SostenibleSpecialization Studies2224SW702
SWXE4Diseño de Interacción Humano-IA y AccesibilidadSpecialization Studies2224CS2H1
Total11301232

Competency-by-course matrix

Level: 1 knows · 2 knows how · 3 shows how · 4 does

CourseCG1CG2CG3CG4CG5CG6CE1CE2CE3CE4CE5CE6CT1CT2CT3CT4CT5CT6
EG101 Redacción y Técnicas de Comunicación1
EG102 Métodos de Estudio Universitario1
EG103 Desarrollo Personal y Liderazgo111
EG104 Cálculo I1
EG105 Álgebra y Geometría Analítica1
EG106 Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible11
EG107 Introducción a la Computación11
CS112 Programación I11
CS1D1 Matemática Discreta11
EG201 Investigación Formativa111
EG202 Realidad Nacional y Mundial11
EG203 Cálculo II1
EG204 Física11
CS113 Programación II11
CS221 Arquitectura de Computadores1
ID101 Inglés I1
MA101 Álgebra Lineal1
MA102 Estadística y Probabilidades11
SW301 Fundamentos de Construcción de Software111111
CS210 Algoritmos y Estructuras de Datos22
CS271 Bases de Datos I222
ID102 Inglés II2
SW401 Procesos de Software222
SW402 Ingeniería de Requisitos22222
SW403 Modelado y Análisis de Software22222
CS212 Análisis y Diseño de Algoritmos22
CS261 Inteligencia Artificial2222
CS291 Ingeniería de Software I22222
CS2S1 Sistemas Operativos22
SW501 Diseño de Software222
CS231 Redes y Comunicación33
SW601 Arquitectura de Software333
SW602 Pruebas de Software: Verificación y Validación333
SW603 Construcción de Software Web y Móvil3333
SW604 Gestión de Proyectos y Riesgos de Software3333
CS2E1 Ética Profesional233
CS2H1 Experiencia de Usuario (UX)333
SW701 Calidad y Aseguramiento de la Calidad del Software333
SW702 Gestión de la Configuración, DevOps e Ingeniería de Plataformas333
SW703 Ingeniería de Software para Sistemas Inteligentes3333
CS3I1 Seguridad en Computación33
CS401 Metodología de la Investigación en Computación333
SW801 Desarrollo de Software Seguro333
SW802 Mantenimiento y Evolución de Software333
SW803 Economía de la Ingeniería de Software233
AF401 Actividades Formativas Complementarias333
CS281 Computación y Responsabilidad Social434
CS2G1 Innovación y Emprendimiento Tecnológico333
CS402 Proyecto de Fin de Carrera I4444
SW9E1 Ingeniería de Software Asistida por IA444
SW9E2 Métodos Formales y Análisis de Programas444
SW9E3 Sistemas Distribuidos y Nativos de la Nube444
SW9E4 Gestión de Productos de Software344
CS400 Prácticas Preprofesionales en Empresa3444444
CS403 Proyecto de Fin de Carrera II43444444
SWXE1 Agentes de Software con Modelos de Lenguaje444
SWXE2 Pruebas Automatizadas Avanzadas e Ingeniería Inversa444
SWXE3 Ingeniería de Software Sostenible344
SWXE4 Diseño de Interacción Humano-IA y Accesibilidad444

Course summaries and learning units

Redacción y Técnicas de Comunicación

EG101Term I2 creditsLec 1 · Pra 2 · Lab 0CE4 (1)

Redacción y Técnicas de Comunicación es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para redactar textos académicos con corrección y coherencia, argumentar con fuentes citadas y exponer ideas ante una audiencia. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE4 (comunicación). Comprende: I) El texto académico y la norma; II) Lectura crítica y síntesis; III) La argumentación escrita; IV) La comunicación oral. Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. El texto académico y la norma (Weeks 1-4)

Contents: El proceso de escritura: planificar, textualizar y revisar; propiedades del texto; Ortografía, acentuación y puntuación según la norma vigente; El párrafo: idea principal, desarrollo y conectores; Taller: reescritura de párrafos con criterios de claridad y concisión

Capabilities: Redacta párrafos coherentes y correctos según la norma vigente del español.

Unit 2. Lectura crítica y síntesis (Weeks 5-8)

Contents: Estrategias de lectura crítica de textos científicos y técnicos; El resumen y la síntesis; el parafraseo sin plagio; Búsqueda de fuentes confiables y citación en estilo APA

Capabilities: Sintetiza textos académicos y cita sus fuentes con el estilo APA.

Unit 3. La argumentación escrita (Weeks 9-12)

Contents: El texto argumentativo: tesis, argumentos y contraargumentos; Falacias frecuentes y cómo evitarlas; El ensayo académico: estructura y planificación; Taller de redacción del ensayo con revisión entre pares

Capabilities: Elabora un ensayo argumentativo sustentado en fuentes académicas.

Unit 4. La comunicación oral (Weeks 13-16)

Contents: La exposición oral: estructura, apoyo visual y manejo del tiempo; El debate: reglas, escucha activa y réplica; Presentación oral del ensayo ante el aula

Capabilities: Expone y defiende oralmente sus ideas con apoyo visual pertinente.

Métodos de Estudio Universitario

EG102Term I2 creditsLec 1 · Pra 2 · Lab 0CE6 (1)

Métodos de Estudio Universitario es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para organizar su estudio de manera autónoma, aplicar técnicas de aprendizaje efectivas y usar herramientas digitales con integridad académica. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE6 (aprendizaje a lo largo de la vida). Comprende: I) La vida universitaria y la autorregulación; II) Técnicas de aprendizaje efectivo; III) Gestión de la información; IV) Trabajo en equipo y evaluación. Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. La vida universitaria y la autorregulación (Weeks 1-4)

Contents: La universidad, el Modelo Educativo de la UNMSM y los servicios para el estudiante; Metas de aprendizaje, motivación y gestión del tiempo; Planificación semanal del estudio y hábitos saludables; Taller: elaboración del plan personal de estudio

Capabilities: Planifica su estudio semanal con metas verificables.

Unit 2. Técnicas de aprendizaje efectivo (Weeks 5-8)

Contents: Cómo aprende el cerebro: práctica de recuperación y práctica espaciada; Toma de apuntes, organizadores gráficos y mapas conceptuales; Resolución de problemas y estudio de las matemáticas

Capabilities: Aplica técnicas de estudio basadas en evidencia a sus asignaturas del ciclo.

Unit 3. Gestión de la información (Weeks 9-12)

Contents: Bibliotecas, bases de datos académicas y evaluación de la calidad de las fuentes; Integridad académica: plagio, citación y uso declarado de la inteligencia artificial; Herramientas digitales de productividad y de trabajo colaborativo; Taller: búsqueda y registro de fuentes para un tema del ciclo

Capabilities: Selecciona y registra fuentes académicas confiables con integridad.

Unit 4. Trabajo en equipo y evaluación (Weeks 13-16)

Contents: Aprendizaje colaborativo: roles, acuerdos y resolución de conflictos; Preparación para evaluaciones y manejo de la ansiedad; Portafolio de aprendizaje y autoevaluación del semestre

Capabilities: Evalúa su propio proceso de aprendizaje mediante un portafolio.

Desarrollo Personal y Liderazgo

EG103Term I2 creditsLec 1 · Pra 2 · Lab 0CG2 (1), CE3 (1), CG6 (1)

Desarrollo Personal y Liderazgo es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para reconocer sus fortalezas y áreas de mejora, comunicarse con asertividad y asumir roles de liderazgo en equipos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG2 (liderazgo) y CE3 (trabajo individual y en equipo). Comprende: I) Autoconocimiento; II) Comunicación y relaciones interpersonales; III) Liderazgo; IV) Trabajo en equipo. Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Autoconocimiento (Weeks 1-4)

Contents: Identidad, valores y proyecto de vida; Inteligencia emocional: autoconciencia y autorregulación; Fortalezas personales y áreas de mejora; Taller: línea de vida y metas personales

Capabilities: Formula su proyecto de vida a partir del análisis de sus fortalezas y valores.

Unit 2. Comunicación y relaciones interpersonales (Weeks 5-8)

Contents: Comunicación asertiva y escucha activa; Empatía y manejo de conflictos; Hablar en público: presentación personal y exposición breve

Capabilities: Se comunica con asertividad en situaciones de trabajo en grupo.

Unit 3. Liderazgo (Weeks 9-12)

Contents: Enfoques de liderazgo: situacional, transformacional y de servicio; Toma de decisiones y delegación; Ética y responsabilidad del líder; Estudio de casos de liderazgo en ciencia y tecnología

Capabilities: Analiza estilos de liderazgo y su pertinencia en casos reales.

Unit 4. Trabajo en equipo (Weeks 13-16)

Contents: Equipos efectivos: roles, normas y confianza; Planificación y ejecución de un proyecto grupal de servicio a la comunidad universitaria; Presentación del proyecto y coevaluación

Capabilities: Conduce o integra un equipo que cumple un proyecto breve con resultados verificables.

Cálculo I

EG104Term I4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1)

Cálculo I es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para demostrar continuidad o discontinuidad de una función y aplicar el Teorema del Valor Intermedio, resolver problemas de optimización y trazar curvas usando el Teorema del Valor Medio y las pruebas de derivadas y evaluar límites usando leyes de límites, la regla de L’Hôpital y análisis asintótico. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Límites y Continuidad; II) Límites y Continuidad: regla de L’Hôpital y formas indeterminadas; III) Cálculo Diferencial; IV) Cálculo Diferencial (aplicaciones). Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Límites y Continuidad (Weeks 1-4)

Contents: Definición épsilon-delta de un límite y técnicas de demostración formal; Leyes de los límites, límites laterales y límites en el infinito; Continuidad: tipos, propiedades y el Teorema del Valor Intermedio

Capabilities: Evalúa límites usando leyes de límites, la regla de L’Hôpital y análisis asintótico. Enuncia la definición épsilon-delta de un límite y explica su significado geométrico.

Unit 2. Límites y Continuidad: regla de L’Hôpital y formas indeterminadas (Weeks 5-8)

Contents: Regla de L’Hôpital y formas indeterminadas; Límites de sucesiones: convergencia, Teorema del Sándwich y Bolzano-Weierstrass

Capabilities: Demuestra continuidad o discontinuidad de una función y aplica el Teorema del Valor Intermedio.

Unit 3. Cálculo Diferencial (Weeks 9-12)

Contents: La derivada como límite; interpretaciones geométricas y físicas; diferenciabilidad; Reglas del producto, cociente y cadena; diferenciación implícita; tasas relacionadas; Teorema de Rolle, Teorema del Valor Medio y criterios de monotonía

Capabilities: Aplica las reglas de diferenciación y la diferenciación implícita para calcular derivadas de funciones compuestas e implícitas. Interpreta la derivada como tasa de cambio y como pendiente de la recta tangente.

Unit 4. Cálculo Diferencial (aplicaciones) (Weeks 13-16)

Contents: Derivadas de orden superior, polinomios de Taylor y estimación del residuo; Extremos: pruebas de la primera y segunda derivada, trazado de curvas y optimización…

Capabilities: Resuelve problemas de optimización y traza curvas usando el Teorema del Valor Medio y las pruebas de derivadas.

Álgebra y Geometría Analítica

EG105Term I4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1)

Álgebra y Geometría Analítica es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para resolver ecuaciones e inecuaciones, operar con vectores, matrices y números complejos y modelar lugares geométricos en el plano. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Fundamentos de álgebra; II) Polinomios, matrices y sistemas; III) Vectores y rectas; IV) Cónicas. Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de álgebra (Weeks 1-4)

Contents: Lógica proposicional y conjuntos; Números reales: axiomas, desigualdades y valor absoluto; Ecuaciones e inecuaciones polinómicas y racionales; Números complejos: forma binómica y forma polar

Capabilities: Resuelve ecuaciones e inecuaciones justificando cada paso con propiedades de los números reales.

Unit 2. Polinomios, matrices y sistemas (Weeks 5-8)

Contents: Polinomios: división, raíces y factorización; Matrices y determinantes: operaciones y propiedades; Sistemas de ecuaciones lineales: eliminación gaussiana

Capabilities: Resuelve sistemas de ecuaciones lineales mediante métodos matriciales.

Unit 3. Vectores y rectas (Weeks 9-12)

Contents: Vectores en el plano y el espacio: operaciones, norma y producto escalar; Producto vectorial y aplicaciones; La recta en el plano: ecuaciones, paralelismo y perpendicularidad; Rectas y planos en el espacio

Capabilities: Modela rectas y planos con vectores para resolver problemas geométricos.

Unit 4. Cónicas (Weeks 13-16)

Contents: Circunferencia y parábola; Elipse e hipérbola; Traslación y rotación de ejes; ecuación general de segundo grado

Capabilities: Identifica y grafica cónicas a partir de su ecuación general.

Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible

EG106Term I3 creditsLec 3 · Pra 0 · Lab 0CG4 (1), CE1 (1)

Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para explicar los problemas ambientales con evidencia científica, analizar riesgos de desastres en su entorno y proponer acciones alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG4 (gestión del riesgo y cambio climático) y CE1 (el profesional y el mundo). Comprende: I) Ambiente y sociedad; II) Cambio climático; III) Gestión del riesgo de desastres; IV) Sostenibilidad y tecnología. Integra el eje transversal de sustentabilidad Ambiental mediante clase magistral activa, estudio de casos, aprendizaje basado en proyectos y debate.

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Learning units (4)
Unit 1. Ambiente y sociedad (Weeks 1-4)

Contents: Ecosistemas, biodiversidad y servicios ecosistémicos del Perú; Recursos naturales y huella ecológica; Contaminación del aire, el agua y el suelo; Desarrollo sostenible: Agenda 2030 y Objetivos de Desarrollo Sostenible

Capabilities: Explica los principales problemas ambientales del país con datos de fuentes oficiales.

Unit 2. Cambio climático (Weeks 5-8)

Contents: Bases científicas del cambio climático: evidencias y escenarios; Mitigación y adaptación; compromisos nacionales; Impactos en el Perú: glaciares, recursos hídricos y fenómeno de El Niño

Capabilities: Analiza los impactos del cambio climático en un territorio a partir de datos abiertos.

Unit 3. Gestión del riesgo de desastres (Weeks 9-12)

Contents: Peligro, vulnerabilidad y riesgo; el Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres; Identificación de peligros y análisis de vulnerabilidad; Prevención, preparación y respuesta ante emergencias; Taller: mapa de riesgos de un espacio de la universidad o de la comunidad

Capabilities: Elabora un mapa de riesgos con medidas de prevención para un espacio concreto.

Unit 4. Sostenibilidad y tecnología (Weeks 13-16)

Contents: Economía circular y gestión de residuos, incluidos los residuos electrónicos; Tecnologías digitales para el monitoreo ambiental y la gestión del riesgo; Presentación de propuestas de acción vinculadas a un Objetivo de Desarrollo Sostenible

Capabilities: Propone una acción sostenible viable vinculada a un Objetivo de Desarrollo Sostenible.

Introducción a la Computación

EG107Term I4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CG5 (1), CT1 (1)

Introducción a la Computación es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar funciones con alcance y documentación apropiados, evaluar si un enfoque voraz conduce a una solución óptima e implementar soluciones recursivas a problemas simples. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG5 (manejo de TIC) y CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Introducción a la Programación y su Historia; Fundamentos de Sistemas de Tipos; Fundamentos de Programación Orientada a Objetos; II) Funciones y paso de parámetros; III) Estructuras de datos básicas; Fundamentos de Programación Orientada a Objetos: subclases, herencia; IV) Estrategias Algorítmicas; Métodos Modernos de Desarrollo y Uso de Herramientas. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Introducción a la Programación y su Historia; Fundamentos de Sistemas de Tipos; Fundamentos de Programación Orientada a Objetos (Weeks 1-4)

Contents: Breve historia de la computación y los lenguajes de programación; Visión general del lenguaje de programación Python; Entornos y herramientas de programación; Estructura básica y ejecución de programas; Escritura, ejecución y depuración de programas simples; Un tipo como un conjunto de valores junto con un conjunto de operaciones: a) Tipos…

Capabilities: Compara la vida diaria antes y después de las computadoras personales e Internet. Implementa programas usando estructuras condicionales e iterativas.

Unit 2. Funciones y paso de parámetros (Weeks 5-8)

Contents: Definición e invocación de funciones; Mecanismos de paso de parámetros (por valor, por referencia); Valores de retorno y múltiples retornos; Alcance y tiempo de vida de variables (local, global, nonlocal); Fundamentos de recursión; Expresiones lambda y funciones de orden superior

Capabilities: Diseña funciones con alcance y documentación apropiados. Implementa soluciones recursivas a problemas simples.

Unit 3. Estructuras de datos básicas; Fundamentos de Programación Orientada a Objetos: subclases, herencia (Weeks 9-12)

Contents: Listas y operaciones con listas (indexación, segmentación, mutabilidad); Tuplas e inmutabilidad; Diccionarios y mapeo clave-valor; Conjuntos y operaciones con conjuntos; Cadenas como secuencias; Comprensión de listas y expresiones generadoras

Capabilities: Construye una jerarquía de clases simple utilizando subclases que permita reutilizar código para subclases distintas. Implementa operaciones básicas de búsqueda y ordenamiento en listas.

Unit 4. Estrategias Algorítmicas; Métodos Modernos de Desarrollo y Uso de Herramientas (Weeks 13-16)

Contents: Paradigmas: a) Fuerza Bruta (por ejemplo, búsqueda lineal, ordenamiento por selección…; Iteración vs recursión (por ejemplo, factorial, búsqueda en árbol); Estrategias de descomposición de problemas; Técnicas de diseño de algoritmos; Estrategias de depuración y prueba; Seguimiento de la ejecución del programa

Capabilities: Evalúa si un enfoque voraz conduce a una solución óptima. Aplica técnicas sistemáticas de depuración para localizar y corregir errores.

Programación I

CS112Term II4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT3 (1), CT5 (1)

Programación I es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para evaluar las compensaciones en el diseño de lenguajes para aplicaciones específicas, implementar RAII para la gestión de recursos y diseñar clases en C++ con encapsulamiento adecuado. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Pragmática del Lenguaje; Traducción y Ejecución de Lenguajes; Fundamentos de Sistemas de Tipos; II) Fundamentos de Programación Orientada a Objetos; III) Modelo de Ejecución y Memoria de Sistemas; Programación Funcional; IV) Programación Orientada a Objetos: Encapsulación, Subtipado y Reflexión; Construcciones de Programación Avanzadas; Scripting de Shell. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Pragmática del Lenguaje; Traducción y Ejecución de Lenguajes; Fundamentos de Sistemas de Tipos (Weeks 1-4)

Contents: Dominios de problemas y paradigma de programación; Criterios para un buen diseño de lenguaje de programación: a) Principios de diseño de…; Breve revisión de paradigmas de programación; Comparación entre programación funcional e imperativa; Historia de los lenguajes de programación (énfasis en C y C++); Modelos de ejecución para JIT (Just-In-Time), compilador, intérprete

Capabilities: Evalúa las compensaciones en el diseño de lenguajes para aplicaciones específicas. Explica múltiples beneficios y limitaciones del tipado estático al escribir, mantener y depurar software.

Unit 2. Fundamentos de Programación Orientada a Objetos (Weeks 5-8)

Contents: Definición de clases: campos, métodos y constructores; Subclases, herencia (incluyendo herencia múltiple) y sobrescritura de métodos; Despacho dinámico: definición de llamada a método; Subtipado: a) Polimorfismo de subtipos; conversiones ascendentes (upcasts) implícitas en…; Clases y objetos en C++; Constructores y destructores

Capabilities: Construye una jerarquía de clases simple utilizando subclases que permita reutilizar código para subclases distintas. Implementa jerarquías de herencia para reutilización de código.

Unit 3. Modelo de Ejecución y Memoria de Sistemas; Programación Funcional (Weeks 9-12)

Contents: Acceso directo, indirecto e indexado a ubicación de memoria; Representación en tiempo de ejecución de abstracciones de datos como variables, arreglos…; Asignación y acceso de bajo nivel a estructuras de datos de alto nivel como tipos de…; Retorno de procedimiento como mecanismo de desasignación automática para elementos de…; Gestión manual de memoria: asignar, desasignar y reutilizar memoria del montón; Gestión automática de memoria: recolección de basura (garbage collection) como técnica…

Capabilities: Interpreta correctamente las variables y el ámbito léxico en un programa que usa clausuras de funciones. Implementa funciones genéricas usando plantillas.

Unit 4. Programación Orientada a Objetos: Encapsulación, Subtipado y Reflexión; Construcciones de Programación Avanzadas; Scripting de Shell (Weeks 13-16)

Contents: Clases de colecciones, iteradores y otros componentes comunes de biblioteca; Contenedores de secuencia (vector, list, deque); Contenedores asociativos (set, map, unordered set); Adaptadores de contenedor (stack, queue, priority queue); Iteradores y algoritmos; Funtores y predicados

Capabilities: Implementa semántica de movimiento para optimización de rendimiento. Compara y contrasta los mecanismos para definir y proteger elementos de datos dentro de los enfoques procedural, funcional y orientado a objetos.

Matemática Discreta

CS1D1Term II4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1), CT2 (1)

Matemática Discreta es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar técnicas básicas de conteo y relaciones de recurrencia a problemas, analizar propiedades avanzadas de grafos y desarrollar funciones generadoras para problemas de conteo. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT2 (análisis de problemas y requisitos). Comprende: I) Lógica y Fundamentos; II) Técnicas de Demostración y Estructuras Avanzadas; III) Relaciones, Funciones y Grafos; IV) Conteo y Recurrencia. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Lógica y Fundamentos (Weeks 1-4)

Contents: Lógica: lógica proposicional y de predicados, cuantificadores, demostraciones; Conjuntos: operaciones, cardinalidad, conjuntos potencia, productos cartesianos; Relaciones: propiedades, relaciones de equivalencia, órdenes parciales; Funciones: inyectivas, sobreyectivas, biyectivas, composición, inversa; Lógica avanzada: sistemas de demostración, completitud, decidibilidad; Teoría avanzada de conjuntos: conjuntos infinitos, argumento diagonal de Cantor

Capabilities: Construye demostraciones lógicas simples. Explica lógica proposicional y de predicados.

Unit 2. Técnicas de Demostración y Estructuras Avanzadas (Weeks 5-8)

Contents: Lógica: lógica proposicional y de predicados, cuantificadores, demostraciones; Lógica avanzada: sistemas de demostración, completitud, decidibilidad; Teoría avanzada de conjuntos: conjuntos infinitos, argumento diagonal de Cantor; Relaciones avanzadas: clausuras, retículos; Funciones avanzadas: funciones recursivas, computabilidad

Capabilities: Construye demostraciones lógicas simples. Aplica operaciones de clausura a relaciones.

Unit 3. Relaciones, Funciones y Grafos (Weeks 9-12)

Contents: Relaciones: propiedades, relaciones de equivalencia, órdenes parciales; Funciones: inyectivas, sobreyectivas, biyectivas, composición, inversa; Grafos: definiciones, caminos, ciclos, árboles, conectividad; Teoría avanzada de grafos: planaridad, coloración, redes

Capabilities: Analiza propiedades avanzadas de grafos. Resuelve problemas básicos de grafos.

Unit 4. Conteo y Recurrencia (Weeks 13-16)

Contents: Conteo: permutaciones, combinaciones, teorema del binomio; Conteo avanzado: funciones generadoras, principio de inclusión-exclusión; Relaciones de recurrencia: resolver recurrencias simples; Recurrencia avanzada: funciones generadoras, comportamiento asintótico

Capabilities: Desarrolla funciones generadoras para problemas de conteo. Aplica técnicas de conteo para resolver problemas.

Investigación Formativa

EG201Term II3 creditsLec 3 · Pra 0 · Lab 0CG1 (1), CE4 (1), CE2 (1)

Investigación Formativa es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para formular preguntas de investigación, buscar y analizar literatura científica y comunicar hallazgos en un informe y un póster. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG1 (investigación) y CE4 (comunicación). Comprende: I) Ciencia e investigación; II) El problema de investigación; III) Revisión de literatura; IV) Comunicación de resultados. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, estudio de casos, aprendizaje basado en proyectos y debate.

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Learning units (4)
Unit 1. Ciencia e investigación (Weeks 1-4)

Contents: Conocimiento científico, ciencia y tecnología; la investigación en la UNMSM; Tipos y enfoques de investigación; Ética de la investigación e integridad científica; Líneas y grupos de investigación de la Facultad

Capabilities: Distingue los enfoques de investigación y sus exigencias éticas.

Unit 2. El problema de investigación (Weeks 5-8)

Contents: Del tema al problema: delimitación y justificación; Preguntas y objetivos de investigación; Búsqueda sistemática en bases de datos académicas

Capabilities: Formula un problema de investigación delimitado y justificado.

Unit 3. Revisión de literatura (Weeks 9-12)

Contents: Lectura y fichaje de artículos científicos; Gestores de referencias y citación; Matriz de síntesis de la literatura; Redacción del estado de la cuestión

Capabilities: Elabora una revisión breve de literatura con fuentes indexadas.

Unit 4. Comunicación de resultados (Weeks 13-16)

Contents: Diseño básico de una investigación y recolección de datos; El informe y el póster científico; Presentación de pósteres en una jornada de investigación formativa

Capabilities: Comunica los resultados de una indagación mediante un póster científico.

Realidad Nacional y Mundial

EG202Term II3 creditsLec 3 · Pra 0 · Lab 0CG3 (1), CE1 (1)

Realidad Nacional y Mundial es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para analizar los procesos sociales, económicos y políticos del Perú, relacionarlos con las tendencias mundiales y argumentar una posición informada sobre un problema nacional. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG3 (responsabilidad social) y CE1 (el profesional y el mundo). Comprende: I) El Perú: territorio y sociedad; II) Estado y economía; III) El mundo contemporáneo; IV) Problemas nacionales. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, estudio de casos, aprendizaje basado en proyectos y debate.

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Learning units (4)
Unit 1. El Perú: territorio y sociedad (Weeks 1-4)

Contents: Territorio, regiones y diversidad cultural y lingüística; Población, migración interna y urbanización; Desigualdad, pobreza y brechas de acceso a servicios; Brecha digital e inclusión

Capabilities: Describe las brechas sociales y territoriales del país con indicadores oficiales.

Unit 2. Estado y economía (Weeks 5-8)

Contents: Estado, democracia y ciudadanía; Estructura productiva, informalidad y empleo; Ciencia, tecnología e innovación en el desarrollo nacional

Capabilities: Analiza la relación entre la estructura productiva y el desarrollo tecnológico del país.

Unit 3. El mundo contemporáneo (Weeks 9-12)

Contents: Globalización e interdependencia económica; Geopolítica de la tecnología y de los datos; Cambio climático, migraciones y conflictos; Organismos internacionales y Agenda 2030

Capabilities: Relaciona las tendencias mundiales con sus efectos en el Perú.

Unit 4. Problemas nacionales (Weeks 13-16)

Contents: Planeamiento estratégico nacional y políticas públicas; Estudio de un problema nacional con datos abiertos; Debate y presentación de posiciones sustentadas

Capabilities: Argumenta una posición sustentada sobre un problema nacional.

Cálculo II

EG203Term II4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1)

Cálculo II es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar diversas técnicas de integración para resolver problemas y utilizar el cálculo integral para modelar y resolver problemas en contextos científicos y de ingeniería. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Cálculo Integral y Series; II) Cálculo Integral y Series: integrales impropias; III) Cálculo Integral y Series: sucesiones y series; IV) Cálculo Integral y Series: sucesiones y series (aplicaciones). Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Cálculo Integral y Series (Weeks 1-4)

Contents: El Teorema Fundamental del Cálculo y la antiderivada; Técnicas de integración: sustitución, partes, fracciones parciales y sustitución…

Capabilities: Enuncia el Teorema Fundamental del Cálculo y explica la relación entre la diferenciación y la integración.

Unit 2. Cálculo Integral y Series: integrales impropias (Weeks 5-8)

Contents: Integrales impropias: criterios de convergencia y pruebas de comparación

Capabilities: Calcula integrales definidas e indefinidas usando técnicas estándar, incluyendo sustitución e integración por partes.

Unit 3. Cálculo Integral y Series: sucesiones y series (Weeks 9-12)

Contents: Sucesiones y series: pruebas de convergencia (cociente, raíz, comparación, integral)

Capabilities: Determina la convergencia de integrales impropias y series de potencias, y construye series de Taylor para funciones estándar.

Unit 4. Cálculo Integral y Series: sucesiones y series (aplicaciones) (Weeks 13-16)

Contents: Series de potencias, radio de convergencia, series de Taylor y Maclaurin

Capabilities: Determina la convergencia de integrales impropias y series de potencias, y construye series de Taylor para funciones estándar.

Física

EG204Term II4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1), CT4 (1)

Física es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para analizar el movimiento rotacional y la dinámica del momento angular en sistemas de partículas y cuerpos extendidos, aplicar los módulos elásticos y la ley de Hooke para relacionar el esfuerzo y la deformación en sólidos y aplicar las leyes de Fourier y Fick para describir procesos básicos de conducción de calor y difusión de masa. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Cinemática y Dinámica de Partículas; II) Trabajo, Energía y Leyes de Conservación; Sistemas de Partículas y Momento Lineal; III) Movimiento Rotacional y Momento Angular; Elasticidad; Fluidos: Hidrostática, Hidrodinámica y Viscosidad; IV) Vibraciones y Ondas; Fenómeno de Transporte. Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Cinemática y Dinámica de Partículas (Weeks 1-4)

Contents: Descripción vectorial de posición, velocidad y aceleración; las tres leyes de Newton y…; Formulación y solución analítica de ecuaciones de movimiento para fuerzas constantes y…; Diagramas del espacio de fases (posición vs. velocidad) para visualizar el estado…; Integración numérica de ecuaciones de movimiento usando métodos de Euler, Verlet y…; Movimiento con restricciones y ligaduras holonómicas relevantes para eslabones robóticos…

Capabilities: Construye e interpreta diagramas del espacio de fases para caracterizar la estabilidad y periodicidad de un sistema mecánico simulado. Implementa un algoritmo de integración numérica como el método de Runge-Kutta para calcular la trayectoria de una partícula bajo fuerzas variables.

Unit 2. Trabajo, Energía y Leyes de Conservación; Sistemas de Partículas y Momento Lineal (Weeks 5-8)

Contents: Teorema trabajo-energía que relaciona el trabajo neto realizado con el cambio en la…; Funciones de energía potencial y la relación fuerza-gradiente para campos de fuerza…; Conservación de la energía mecánica total y condiciones para su aplicabilidad; Diagramas de energía para identificar puntos de equilibrio, puntos de retorno y…; Modelos de colisiones elásticas e inelásticas: intercambio de momento y energía en…; Definición de centro de masa: R M de un sistema: p⃗ = m⃗v y P⃗ = M V⃗CM

Capabilities: Analiza cómo las fuerzas internas afectan a las partículas individuales pero no al momento total de un sistema. Resuelve la ecuación del cohete para determinar la velocidad en función de la masa expulsada.

Unit 3. Movimiento Rotacional y Momento Angular; Elasticidad; Fluidos: Hidrostática, Hidrodinámica y Viscosidad (Weeks 9-12)

Contents: Cinemática rotacional incluyendo desplazamiento angular, velocidad y aceleración (θ, ω, α); Definición de torque: ⃗τ = ⃗r × F⃗ y el cálculo de su magnitud; Momento angular de ⃗ = ⃗r × p⃗; Forma rotacional de la segunda ley de Newton: ⃗τnet = dL ⃗ una partícula: L dt 2 P; Momento de inercia I = mi ri y el teorema de los ejes paralelos; Energía cinética rotacional: Krot = 21 Iω 2

Capabilities: Analiza el movimiento de objetos que ruedan sin deslizar por un plano inclinado. Aplica la conservación del momento angular para analizar cambios en la velocidad de rotación cuando cambia el momento de inercia.

Unit 4. Vibraciones y Ondas; Fenómeno de Transporte (Weeks 13-16)

Contents: Movimiento armónico simple (MAS): ecuación de movimiento, posición, velocidad y…; Sistemas oscilantes: resorte-masa y péndulo simple/físico; Energía en el movimiento armónico simple; Oscilaciones amortiguadas y forzadas; introducción a la resonancia; Ondas transversales y longitudinales; velocidad p de propagación; Ecuación de onda y velocidad de una onda en una cuerda tensa: v = T /µ

Capabilities: Analiza la respuesta en amplitud de un oscilador forzado cerca de la frecuencia de resonancia. Aplica la ley de Fourier para calcular el flujo de calor a través de una pared plana o compuesta.

Programación II

CS113Term III4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT3 (1), CT5 (1)

Programación II es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para evaluar compensaciones arquitectónicas en sistemas C++, analizar la seguridad en hilos de algoritmos concurrentes e implementar CRTP para polimorfismo estático. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Programación Orientada a Objetos: Encapsulación, Subtipado y Reflexión; Sistemas de Tipos: Polimorfismo y Tipado Complementario; II) Gestión de Memoria; Computación Paralela y Distribuida; III) Construcciones de Programación Avanzadas; Modelo de Ejecución y Memoria de Sistemas; IV) Construcciones de Programación Avanzadas: abstracciones orientadas a objetos; Construcciones de Programación Avanzadas: abstracciones de control; Control de Versiones y CI/CD. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Programación Orientada a Objetos: Encapsulación, Subtipado y Reflexión; Sistemas de Tipos: Polimorfismo y Tipado Complementario (Weeks 1-4)

Contents: Clases de colecciones, iteradores y otros componentes comunes de biblioteca; Contenedores asociativos (std::set, std::map, variantes no ordenadas); Adaptadores de contenedor (stack, queue, priority queue); Algoritmos avanzados de STL; Funtores y predicados; Categorías de iteradores y rasgos

Capabilities: Implementa reenvío perfecto para paso eficiente de argumentos. Distingue cuándo usar Concepts, if constexpr o SFINAE heredado al mantener código C++ existente.

Unit 2. Gestión de Memoria; Computación Paralela y Distribuida (Weeks 5-8)

Contents: Asignación y acceso de bajo nivel a estructuras de datos de alto nivel como tipos de…; Retorno de procedimiento como mecanismo de desasignación automática para elementos de…; Gestión manual de memoria: asignar, desasignar y reutilizar memoria del montón; Gestión automática de memoria: recolección de basura (garbage collection) como técnica…; Lvalues y rvalues en C++11/14/17/20; Constructores de movimiento y operadores de asignación de movimiento

Capabilities: Analiza la seguridad en hilos de algoritmos concurrentes. Usa un modelo de paso de mensajes para analizar un protocolo de comunicación.

Unit 3. Construcciones de Programación Avanzadas; Modelo de Ejecución y Memoria de Sistemas (Weeks 9-12)

Contents: Abstracciones orientadas a objetos: herencia múltiple, mixins, rasgos (traits)…; Metaprogramación: macros, programación generativa, desarrollo basado en modelos…; Herencia múltiple y herencia virtual; Patrón CRTP (Patrón de Plantilla Curiosamente Recursivo); deducing this (C++23): simplifica CRTP al eliminar la necesidad de static…; Plantillas de expresión

Capabilities: Diseña interfaces de biblioteca extensibles usando diseño basado en políticas. Implementa CRTP para polimorfismo estático.

Unit 4. Construcciones de Programación Avanzadas: abstracciones orientadas a objetos; Construcciones de Programación Avanzadas: abstracciones de control; Control de Versiones y CI/CD (Weeks 13-16)

Contents: Abstracciones orientadas a objetos: herencia múltiple, mixins, rasgos (traits)…; Patrones creacionales, estructurales y de comportamiento; Patrones singleton seguros para hilos; Modismos de diseño modernos en C++; Inyección de dependencias e inversión de control; Abstracciones de control: manejo de excepciones, continuaciones (continuations), mónadas…

Capabilities: Evalúa compensaciones arquitectónicas en sistemas C++. Compara CMake con al menos una alternativa moderna (xmake, Meson o Bazel) en velocidad de compilación y reproducibilidad.

Arquitectura de Computadores

CS221Term III4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT1 (1)

Arquitectura de Computadores es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para analizar la jerarquía de memoria, incluyendo memoria caché y memoria virtual y evaluar mejoras de rendimiento mediante segmentación y paralelismo. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Organización de Máquina a Nivel de Ensamblador; II) Jerarquía de Memoria; III) Interconexión y Comunicación; Organización Funcional; IV) Arquitecturas Heterogéneas; Arquitecturas de Procesador Seguras. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Organización de Máquina a Nivel de Ensamblador (Weeks 1-4)

Contents: Arquitectura de máquina von Neumann; Unidad de control: captación, decodificación y ejecución de instrucciones; Introducción a SIMD vs MIMD y la taxonomía de Flynn; Organización de multiprocesadores/multinúcleo de memoria compartida; Arquitectura del conjunto de instrucciones (ISA) (por ejemplo, x86, ARM y RISC-V): a)…; Mecanismos de llamada y retorno de subrutinas

Capabilities: Analiza un diagrama de subrutina para comentar cómo se manejan las llamadas de subrutina a nivel de ensamblador. Evalúa un diagrama de ejemplo con paralelismo a nivel de instrucción y riesgos para describir cómo se manejan en las canalizaciones de procesadores típicos.

Unit 2. Jerarquía de Memoria (Weeks 5-8)

Contents: Jerarquía de memoria: la importancia de la localidad temporal y espacial; Organización y operaciones de memoria principal; Memoria persistente (por ejemplo, SSD, discos estándar); Latencia, tiempo de ciclo, ancho de banda e intercalado; Memorias caché: a) Mapeo de direcciones b) Tamaño de bloque c) Política de reemplazo y…; Coherencia de caché multiprocesador

Capabilities: Mide el efecto de la latencia de memoria en el tiempo de ejecución. Calcula el tiempo promedio de acceso a memoria bajo varias configuraciones de caché y memoria y mezclas de referencias de instrucciones y datos.

Unit 3. Interconexión y Comunicación; Organización Funcional (Weeks 9-12)

Contents: Fundamentos de E/S: a) Protocolo de enlace y almacenamiento en búfer b) E/S programada c)…; Estructuras de interrupción: vectorizadas y priorizadas, acuse de recibo de interrupción; Dispositivos de E/S (por ejemplo, ratón, teclado, pantalla, cámara, sensores, actuadores); Almacenamiento externo, organización física y unidades; Fundamentos de buses: a) Protocolos de bus b) Arbitraje c) Acceso directo a memoria (DMA); Implementación de rutas de datos simples, incluyendo segmentación de instrucciones…

Capabilities: Diseña un procesador completo, incluyendo ruta de datos y control. Analiza un diagrama de control de interrupciones para comentar cómo se usan las interrupciones para implementar control de E/S y transferencias de datos.

Unit 4. Arquitecturas Heterogéneas; Arquitecturas de Procesador Seguras (Weeks 13-16)

Contents: Arquitecturas SIMD y MIMD (por ejemplo, GPUs de Propósito General, TPUs y NPUs); Sistemas de memoria heterogéneos: a) Memoria compartida versus memoria distribuida b)…; Arquitecturas Específicas de Dominio (DSAs): a) Acelerador de Aprendizaje Automático b)…; Soluciones de empaquetado e integración como 3DIC y chiplets; Aprendizaje automático en diseño de arquitectura: a) Algoritmos de IA para análisis de…; Diseño Orientado a Datos (DOD): organización de datos en memoria (arreglo de estructuras…

Capabilities: Analiza un diagrama de sistema con arquitecturas paralelas alternativas, por ejemplo, SIMD y MIMD, e identifica las diferencias clave. Discute cómo determinarías cuándo usar un acelerador específico de dominio en lugar de una CPU de propósito general.

Inglés I

ID101Term III2 creditsLec 0 · Pra 4 · Lab 0CE4 (1)

Inglés I es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para adquirir estructuras gramaticales básicas del inglés aplicadas a contextos de computación e ingeniería e identificar y utilizar vocabulario técnico relacionado con hardware, software y conceptos científicos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE4 (comunicación). Comprende: I) Bienvenido a la Computación; Partes y Sistemas; II) Cómo Funciona; Lo que Hacen los Ingenieros; III) Dentro de una Computadora; ¿Pueden Pensar las Computadoras?; IV) Historia de la Computación; Mis Metas Profesionales en Computación. Integra el eje transversal de internacionalización mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Bienvenido a la Computación; Partes y Sistemas (Weeks 1-4)

Contents: Verbo To Be: Afirmativo, Negativo e Interrogativo; Pronombres personales y adjetivos posesivos; Expresiones numéricas (1-100): Puertos, direcciones y fundamentos binarios; Expresiones sociales en entornos académicos y de laboratorio; Posesivo ’s y sustantivos plurales aplicados a componentes (the CPU’s speed, the system’s…; Componentes de hardware y sus relaciones

Capabilities: Se presenta y describe los componentes de un sistema de cómputo en inglés con estructuras básicas.

Unit 2. Cómo Funciona; Lo que Hacen los Ingenieros (Weeks 5-8)

Contents: Presente Simple I (Tercera persona: He/She/It) para describir procesos; Vocabulario: Cómo operan programas, algoritmos y dispositivos; Expresar la hora e interpretar relojes y horarios de sistemas; Verbos de operación: runs, compiles, executes, stores, transmits; Presente Simple II (I/You/We/They) para describir rutinas profesionales; Preguntas y negaciones con ’Do/Does’ en contextos técnicos

Capabilities: Describe procesos y rutinas profesionales en presente simple, de forma oral y escrita.

Unit 3. Dentro de una Computadora; ¿Pueden Pensar las Computadoras? (Weeks 9-12)

Contents: Existencial: There is / There are aplicado a descripciones de arquitecturas; Preposiciones de lugar: componentes en una placa madre, archivos en un directorio; Vocabulario: memoria, almacenamiento, buses, ranuras, puertos, capas; Descripción de topología de red e infraestructura física; Verbo modal Can/Can’t para describir capacidades y limitaciones computacionales; Adverbios de modo aplicados al rendimiento de sistemas

Capabilities: Describe la arquitectura de un computador y sus capacidades con vocabulario técnico.

Unit 4. Historia de la Computación; Mis Metas Profesionales en Computación (Weeks 13-16)

Contents: Pasado Simple: Verbos regulares e irregulares para narrar la historia tecnológica; Expresiones de tiempo pasado: invented, developed, published, launched; Figuras clave: Turing, Babbage, Lovelace, von Neumann; Vocabulario: Generaciones de computadoras, hitos, inventos; Introducción al inglés técnico para computación e ingeniería; Lectura y comprensión de especificaciones técnicas simples

Capabilities: Narra hitos de la historia de la computación y expone sus metas profesionales en inglés.

Álgebra Lineal

MA101Term III4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1)

Álgebra Lineal es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar transformaciones lineales para modelar y resolver problemas de cambio de base y composición de aplicaciones, resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante eliminación gaussiana o Gauss-Jordan, determinando el rango y la consistencia del sistema y determinar el núcleo, la imagen y la representación matricial de una aplicación lineal, verificando el teorema de rango-nulidad. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Matrices y Sistemas de Ecuaciones Lineales; II) Matrices y Sistemas de Ecuaciones Lineales: determinantes; III) Espacios Vectoriales y Transformaciones Lineales; IV) Valores Propios, Producto Interno y Formas Cuadráticas. Integra el eje transversal de formación Integral mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Matrices y Sistemas de Ecuaciones Lineales (Weeks 1-4)

Contents: Álgebra de matrices: suma, multiplicación por escalar, producto de matrices, transpuesta…; Resolución de sistemas de ecuaciones lineales mediante eliminación gaussiana y…

Capabilities: Resuelve sistemas de ecuaciones lineales mediante eliminación gaussiana o Gauss-Jordan, determinando el rango y la consistencia del sistema. Identifica tipos de matrices y realiza operaciones básicas de álgebra matricial, incluyendo el cálculo de la inversa de una matriz.

Unit 2. Matrices y Sistemas de Ecuaciones Lineales: determinantes (Weeks 5-8)

Contents: Determinantes: definición, propiedades, regla de Cramer e interpretación geométrica; Descomposiciones matriciales: LU, QR y descomposición en valores singulares (SVD)

Capabilities: Aplica la regla de Cramer y las descomposiciones LU, QR y SVD para resolver sistemas lineales y factorizar matrices.

Unit 3. Espacios Vectoriales y Transformaciones Lineales (Weeks 9-12)

Contents: Espacios y subespacios vectoriales; bases, dimensión e independencia lineal; Transformaciones lineales, núcleo e imagen, teorema rango-nulidad y representaciones…

Capabilities: Aplica transformaciones lineales para modelar y resolver problemas de cambio de base y composición de aplicaciones. Determina el núcleo, la imagen y la representación matricial de una aplicación lineal, verificando el teorema de rango-nulidad.

Unit 4. Valores Propios, Producto Interno y Formas Cuadráticas (Weeks 13-16)

Contents: Valores y vectores propios; diagonalización y el teorema espectral; Espacios con producto interno, ortogonalidad, proceso de Gram-Schmidt y mínimos cuadrados; Formas cuadráticas y definitud: clasificación en positiva, negativa e indefinida mediante…

Capabilities: Aplica los métodos de mínimos cuadrados y la clasificación de formas cuadráticas mediante valores propios para resolver problemas de aproximación y optimización. Calcula la diagonalización de matrices mediante el teorema espectral y aplica el proceso de Gram-Schmidt para obtener bases ortogonales.

Estadística y Probabilidades

MA102Term III4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CT1 (1), CT4 (1)

Estadística y Probabilidades es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar distribuciones de probabilidad y métodos de inferencia estadística para analizar datos y cuantificar la incertidumbre, evaluar la eficiencia de un estimador usando la cota inferior de Cramér-Rao y construir sigma-álgebras apropiadas para espacios medibles que surgen en problemas estadísticos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Resúmenes Numéricos: Posición, Dispersión y Forma; Espacios Muestrales y Eventos; Axiomas y Propiedades de la Probabilidad; II) Probabilidad Condicional e Independencia; Variables Aleatorias Discretas y Distribuciones; Variables Aleatorias Continuas y Distribuciones; III) Distribuciones Conjuntas, Marginales y Condicionales; Teoremas Límite: LGN y TCL; Estimación Puntual y otros temas; IV) Fundamentos de las Pruebas de Hipótesis; Inferencia Bayesiana; Regresión Lineal Simple. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Resúmenes Numéricos: Posición, Dispersión y Forma; Espacios Muestrales y Eventos; Axiomas y Propiedades de la Probabilidad (Weeks 1-4)

Contents: Medidas de posición: media, mediana, moda, media recortada y media ponderada; Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar, RIQ, MAD y rango; Medidas de forma: asimetría y curtosis; cuantiles y percentiles; Estadísticas de resumen robustas: resistencia a valores atípicos y distribuciones de…; Experimentos aleatorios, resultados y espacios muestrales: finitos, contables e…; Operaciones de teoría de conjuntos sobre eventos: unión, intersección, complemento y…

Capabilities: Construye sigma-álgebras apropiadas para espacios medibles que surgen en problemas estadísticos. Compara estadísticas de resumen clásicas y robustas y justifica la elección para un conjunto de datos dado.

Unit 2. Probabilidad Condicional e Independencia; Variables Aleatorias Discretas y Distribuciones; Variables Aleatorias Continuas y Distribuciones (Weeks 5-8)

Contents: Definición e interpretación de la probabilidad condicional P(A|B) y sus propiedades; Teorema de Bayes y ley de la probabilidad total: derivación y aplicaciones; Independencia de eventos: independencia por pares e independencia mutua; Independencia condicional y su papel en los modelos gráficos probabilísticos; Funciones de masa de probabilidad (FMP) y funciones de distribución acumulada (FDA) para…; Distribuciones discretas clave: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa…

Capabilities: Analiza si los eventos son independientes o condicionalmente independientes en un modelo de probabilidad dado. Selecciona una distribución discreta apropiada para modelar un fenómeno aleatorio dado y justificar la elección.

Unit 3. Distribuciones Conjuntas, Marginales y Condicionales; Teoremas Límite: LGN y TCL; Estimación Puntual y otros temas (Weeks 9-12)

Contents: FMP y FDP conjuntas para dos o más variables aleatorias; Distribuciones marginales y condicionales derivadas de distribuciones conjuntas; Covarianza, correlación y sus propiedades; la independencia implica covarianza cero (el…; La distribución normal bivariada y sus distribuciones condicionales; Ley débil de los grandes números: convergencia en probabilidad y sus implicaciones para…; Teorema central del límite: enunciado, condiciones y papel en la justificación de…

Capabilities: Evalúa la eficiencia de un estimador usando la cota inferior de Cramér-Rao. Aplica el método delta para derivar distribuciones asintóticas de estimadores no lineales.

Unit 4. Fundamentos de las Pruebas de Hipótesis; Inferencia Bayesiana; Regresión Lineal Simple (Weeks 13-16)

Contents: Marco de Neyman-Pearson: hipótesis nula y alternativa, regiones de rechazo, errores tipo…; Valores p: definición, interpretación correcta y usos incorrectos comunes; potencia y…; Pruebas paramétricas comunes: prueba z, prueba t, prueba F y prueba ji-cuadrada; Lema de Neyman-Pearson y pruebas uniformemente más poderosas; Marco bayesiano: a priori, verosimilitud, a posteriori y el papel del teorema de Bayes; Distribuciones a priori: informativas, no informativas y conjugadas

Capabilities: Aplica factores de Bayes para comparar modelos estadísticos e interpretar la evidencia. Deriva la prueba más poderosa para una hipótesis simple usando el lema de Neyman-Pearson.

Fundamentos de Construcción de Software

SW301Term III4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT3 (1), CT5 (1), CT4 (1), CT6 (1), CE3 (1), CE5 (1)

Fundamentos de Construcción de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para construir programas legibles y verificables con control de versiones, pruebas unitarias automatizadas, revisión de código e integración continua en equipos pequeños. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Herramientas del desarrollador y control de versiones; II) Código limpio y revisión de código; III) Pruebas unitarias automatizadas; IV) Refactorización e integración continua. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Herramientas del desarrollador y control de versiones (Weeks 1-4)

Contents: Entorno de desarrollo, compilación y depuración; Control de versiones distribuido: repositorios, confirmaciones y ramas; Fusión, conflictos y reorganización del historial; Flujos colaborativos: solicitudes de cambio y revisión; Gestión de dependencias y construcción automatizada; Documentación del proyecto y licencias

Capabilities: Gestiona un repositorio con ramas, fusiones y solicitudes de cambio. Configura la construcción automatizada de un proyecto con sus dependencias.

Unit 2. Código limpio y revisión de código (Weeks 5-8)

Contents: Convenciones de nombres y de formato; Funciones y módulos cohesivos; Manejo de errores y excepciones; Comentarios y documentación del código; Análisis estático y verificadores de estilo; Lista de verificación para la revisión entre pares

Capabilities: Aplica convenciones de código limpio en programas de tamaño mediano. Revisa el código de un par con una lista de verificación y propone mejoras.

Unit 3. Pruebas unitarias automatizadas (Weeks 9-12)

Contents: Falla, defecto y error; Marcos de pruebas unitarias y aserciones; Partición de equivalencia y valores límite; Dobles de prueba: sustitutos y simulaciones; Cobertura de sentencias y de ramas; Desarrollo guiado por pruebas

Capabilities: Diseña casos de prueba unitarios con partición de equivalencia y valores límite. Mide la cobertura de un conjunto de pruebas e interpreta sus limitaciones.

Unit 4. Refactorización e integración continua (Weeks 13-16)

Contents: Olores de código; Refactorizaciones básicas con apoyo del entorno; Integración continua: canalización de construcción y pruebas; Verificación del código generado por asistentes de programación; Versionado semántico y publicación; Proyecto en equipo con integración continua

Capabilities: Refactoriza un módulo sin alterar su comportamiento, con las pruebas como red de seguridad. Configura una canalización de integración continua que construye y prueba el proyecto.

Algoritmos y Estructuras de Datos

CS210Term IV5 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 2CT1 (2), CT3 (2)

Algoritmos y Estructuras de Datos es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para implementar estructuras de datos genéricas usando plantillas y rasgos, aplicar plantillas variádicas para operaciones genéricas en contenedores y analizar la complejidad algorítmica de todas las estructuras implementadas. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT3 (diseño y construcción de soluciones). Comprende: I) Fundamentos avanzados para estructuras de datos; Estructuras de Datos Fundamentales; II) Estructuras de Datos Fundamentales: árboles; Árboles balanceados y multicamino; III) Estructuras de Datos Fundamentales: árboles; Estructuras de Datos Fundamentales: tablas/mapas hash; IV) Estructuras de datos concurrentes; Estructuras especializadas y aplicaciones. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos avanzados para estructuras de datos; Estructuras de Datos Fundamentales (Weeks 1-4)

Contents: Revisión de metaprogramación con plantillas y rasgos avanzados; Rasgos de tipos y SFINAE para compilación condicional; Plantillas variádicas y paquetes de parámetros; Reenvío perfecto y referencias universales; Expresiones lambda con capturas genéricas; Diseño basado en políticas y CRTP (Patrón de Plantilla Curiosamente Recursivo)

Capabilities: Aplica diseño basado en políticas para crear estructuras de datos configurables. Diseña rasgos de tipos para personalizar el comportamiento de estructuras de datos.

Unit 2. Estructuras de Datos Fundamentales: árboles; Árboles balanceados y multicamino (Weeks 5-8)

Contents: árboles: a) Binarios, n-arios y árboles de búsqueda b) Balanceados (por ejemplo, AVL…; Implementación de plantilla de árbol binario con soporte de iteradores; Árbol de búsqueda binaria con operadores de comparación basados en rasgos; Algoritmos de recorrido de árbol (iterativo y recursivo); Árboles de expresión y sus aplicaciones; Estructuras de nodo basadas en plantilla con carga útil configurable

Capabilities: Evalúa compensaciones entre diferentes estructuras de árbol balanceado. Analiza complejidades de operaciones de árbol para diferentes estrategias de balanceo.

Unit 3. Estructuras de Datos Fundamentales: árboles; Estructuras de Datos Fundamentales: tablas/mapas hash (Weeks 9-12)

Contents: árboles: a) Binarios, n-arios y árboles de búsqueda b) Balanceados (por ejemplo, AVL…; Implementación de montículo binario usando representación de arreglo; Variantes de montículo mínimo y montículo máximo; Algoritmos heapify y análisis de complejidad; Implementación de ADT de cola de prioridad; Visión general de montículo binomial y montículo de Fibonacci

Capabilities: Evalúa rendimiento de diferentes esquemas de hashing. Analiza complejidad de operaciones de montículo para diferentes tipos de montículo.

Unit 4. Estructuras de datos concurrentes; Estructuras especializadas y aplicaciones (Weeks 13-16)

Contents: Principios de diseño de estructuras de datos seguras para hilos; Listas enlazadas concurrentes basadas en bloqueos; Algoritmos sin bloqueo y libres de espera; Tablas hash concurrentes con bloqueo de grano fino; Operaciones atómicas y ordenamiento de memoria; Colas concurrentes (limitadas e ilimitadas)

Capabilities: Evalúa compensaciones espacio-tiempo en estructuras de datos probabilísticas. Aplica estructuras especializadas para resolver problemas específicos de dominio.

Bases de Datos I

CS271Term IV4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT3 (2), CT5 (2), CG5 (2)

Bases de Datos I es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar e implementar bases de datos relacionales normalizadas, formular consultas complejas usando SQL para recuperación y manipulación de datos y aplicar técnicas de modelado de datos usando diagramas entidad-relación. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Conceptos Fundamentales de Sistemas de Bases de Datos; Modelado de Datos; II) Bases de Datos Relacionales; Construcción de Consultas; III) Construcción de Consultas: consultas SQL complejas; Bases de Datos Relacionales: introducción a la teoría de dependencias funcionales; IV) Internos de DBMS; Seguridad y Privacidad de Datos. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Conceptos Fundamentales de Sistemas de Bases de Datos; Modelado de Datos (Weeks 1-4)

Contents: Propósito y ventajas de los sistemas de bases de datos; Componentes de los sistemas de bases de datos; Diseño de funciones fundamentales de DBMS (por ejemplo, mecanismos de consulta, gestión…; Arquitectura de base de datos, independencia de datos y abstracción de datos; Gestión de transacciones; Normalización

Capabilities: Aplica características E-R extendidas para modelado complejo. Diseña diagramas E-R para escenarios del mundo real.

Unit 2. Bases de Datos Relacionales; Construcción de Consultas (Weeks 5-8)

Contents: Integridad de entidad y referencial: Clave candidata, superclaves; Diseño de base de datos relacional; Operaciones de álgebra relacional: selección, proyección, join, unión, etc; Restricciones de integridad: dominio, clave, entidad, referencial; Cálculo relacional: cálculo de tuplas y de dominio; Mapeo de diagramas E-R a esquemas relacionales

Capabilities: Diseña y crea índices apropiados para rendimiento. Implementa restricciones de integridad a nivel de esquema.

Unit 3. Construcción de Consultas: consultas SQL complejas; Bases de Datos Relacionales: introducción a la teoría de dependencias funcionales (Weeks 9-12)

Contents: Consultas SQL complejas: subconsultas anidadas, subconsultas correlacionadas; Funciones de agregación y operaciones GROUP BY; Operaciones de conjunto: UNION, INTER- SECT, EXCEPT; Operaciones JOIN: inner, outer, natural, cross joins; Manipulación de datos: INSERT, UPDATE, DELETE; Control de transacciones: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

Capabilities: Evalúa descomposiciones para sin pérdida de join y preservación de dependencias. Implementa operaciones de modificación de datos con control de transacciones.

Unit 4. Internos de DBMS; Seguridad y Privacidad de Datos (Weeks 13-16)

Contents: Gestión de Transacciones: a) Niveles de Aislamiento b) ACID c) Serializabilidad d )…; Control de Concurrencia: a) Bloqueo en 2 Fases b) Estrategias de manejo de bloqueos…; Propiedades ACID: Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad; Serializabilidad y serializabilidad por conflicto; Control de concurrencia basado en bloqueos: bloqueo en dos fases; Detección y prevención de interbloqueos

Capabilities: Analiza programaciones de transacciones para serializabilidad. Implementa medidas básicas de seguridad de bases de datos.

Inglés II

ID102Term IV2 creditsLec 0 · Pra 4 · Lab 0CE4 (2)

Inglés II es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para desarrollar fluidez en inglés aplicado a la comunicación técnica y científica. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE4 (comunicación). Comprende: I) Avances y Descubrimientos; Datos y Variables; II) El Futuro de la Tecnología; Comparando Tecnologías; III) Procesos en Ejecución; Hitos del Software; IV) Desafíos Técnicos; Inglés para Tecnología II. Integra el eje transversal de internacionalización mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Avances y Descubrimientos; Datos y Variables (Weeks 1-4)

Contents: Repaso de Pasado Simple: Afirmativo y Negativo en contextos científicos; Expresiones de tiempo con ’ago’: Cuándo se inventaron o lanzaron tecnologías; Conjunciones: and, so, but, because — estructuración de explicaciones técnicas; Vocabulario: Hitos científicos, inventos y descubrimientos tecnológicos; Sustantivos contables e incontables en computación: files, data, code, memory; Uso de some, any, a lot of para cuantificar recursos técnicos

Capabilities: Narra avances científicos y explica relaciones entre datos y variables con conectores.

Unit 2. El Futuro de la Tecnología; Comparando Tecnologías (Weeks 5-8)

Contents: Planes futuros: Verb + to + infinitive en la planificación de proyectos; Uso de ’Will’ vs ’Going to’ para predicciones y lanzamientos programados; Verbos auxiliares para pronosticar: tendencias de IA, computación en la nube, computación…; Vocabulario: Tecnologías emergentes y trayectorias profesionales en computación; Adjetivos comparativos y superlativos aplicados a hardware y software; Comparación de lenguajes de programación, sistemas operativos y algoritmos

Capabilities: Compara tecnologías y formula predicciones sobre su evolución, de forma oral y escrita.

Unit 3. Procesos en Ejecución; Hitos del Software (Weeks 9-12)

Contents: Presente Continuo para describir procesos técnicos activos y en curso; Uso actual: ”The server is processing requests.”; Uso futuro con Presente Continuo: despliegues y experimentos programados; Redacción: Actualizaciones de estado e informes de avance en proyectos técnicos; Introducción al Presente Perfecto para describir logros con relevancia actual; Palabras clave: ever, never, yet, just — aplicadas a versiones de software e investigación

Capabilities: Redacta informes breves de avance de un proyecto técnico en inglés.

Unit 4. Desafíos Técnicos; Inglés para Tecnología II (Weeks 13-16)

Contents: Adjetivos terminados en -ed e -ing para describir experiencias y procesos técnicos; Verbos modales de obligación: must, have to — aplicados a requisitos de ingeniería; Vocabulario: Desafíos de ingeniería, restricciones, trade-offs y estándares; Redacción: Planteamiento corto de un problema técnico; Terminología técnica: Dispositivos de entrada/salida, almacenamiento y periféricos; Lectura y seguimiento de instrucciones de instalación y configuración de software

Capabilities: Plantea por escrito un problema técnico, sus requisitos y restricciones en inglés.

Procesos de Software

SW401Term IV4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT6 (2), CE3 (2), CE5 (2)

Procesos de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para seleccionar, adaptar y aplicar modelos de proceso de software, prácticas ágiles y marcos de mejora de procesos en proyectos de distinto tamaño. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software) y CE3 (trabajo individual y en equipo). Comprende: I) Conceptos y modelos de proceso; II) Desarrollo ágil; III) Medición y mejora de procesos; IV) Procesos contemporáneos. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Conceptos y modelos de proceso (Weeks 1-4)

Contents: Proceso, ciclo de vida y producto; Modelos en cascada, incremental, iterativo y en espiral; Procesos dirigidos por planes y proceso unificado; Criterios para seleccionar un modelo de proceso; Procesos del ciclo de vida del software: ISO/IEC/IEEE 12207; Estudio de caso de una organización de software

Capabilities: Compara modelos de ciclo de vida según el riesgo, la incertidumbre y el tamaño del proyecto. Selecciona y justifica un modelo de proceso para un caso dado.

Unit 2. Desarrollo ágil (Weeks 5-8)

Contents: Manifiesto y principios ágiles; Scrum: roles, eventos y artefactos; Kanban y gestión del flujo; Historias de usuario y estimación relativa; Prácticas de programación extrema; Escalamiento ágil y sus límites

Capabilities: Aplica Scrum en un proyecto de curso con sus eventos y artefactos. Gestiona el flujo de trabajo de un equipo con un tablero Kanban y métricas de flujo.

Unit 3. Medición y mejora de procesos (Weeks 9-12)

Contents: Métricas de proceso y de producto; Enfoque objetivo-pregunta-métrica; CMMI: niveles y áreas de práctica; ISO/IEC 29110 para entidades muy pequeñas; Retrospectivas y mejora continua; Evaluación del proceso de un equipo real

Capabilities: Define métricas de proceso con el enfoque objetivo-pregunta-métrica. Evalúa el proceso de un equipo frente a ISO/IEC 29110 y propone mejoras.

Unit 4. Procesos contemporáneos (Weeks 13-16)

Contents: DevOps como extensión del proceso; Entrega continua y ciclos cortos; Procesos para sistemas con componentes de aprendizaje automático; Proceso personal y de equipo; Adaptación del proceso al contexto; Informe de proceso del proyecto

Capabilities: Adapta un proceso de referencia a las restricciones de un proyecto. Documenta el proceso que siguió su equipo y sus resultados.

Ingeniería de Requisitos

SW402Term IV4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT2 (2), CE4 (2), CE1 (2), CE2 (2), CG3 (2)

Ingeniería de Requisitos es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para elicitar, analizar, especificar, priorizar y validar requisitos de software con los interesados, considerando restricciones de calidad, seguridad, accesibilidad y regulación. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT2 (análisis de problemas y requisitos) y CE4 (comunicación). Comprende: I) Fundamentos de requisitos; II) Elicitación; III) Análisis y especificación; IV) Validación y gestión. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de requisitos (Weeks 1-4)

Contents: Requisitos funcionales, de calidad y restricciones; Interesados y su análisis; Requisitos de negocio, de sistema y de software; Proceso de ingeniería de requisitos; Requisitos en contextos ágiles y dirigidos por planes; Norma ISO/IEC/IEEE 29148

Capabilities: Distingue tipos de requisitos e identifica a los interesados de un sistema. Describe el proceso de requisitos adecuado a un contexto de desarrollo.

Unit 2. Elicitación (Weeks 5-8)

Contents: Entrevistas y cuestionarios; Observación del trabajo; Talleres y prototipado; Análisis de documentos y de sistemas existentes; Requisitos de accesibilidad y de privacidad; Negociación y resolución de conflictos

Capabilities: Conduce una entrevista y un taller de elicitación con usuarios reales. Registra y negocia requisitos en conflicto entre interesados.

Unit 3. Análisis y especificación (Weeks 9-12)

Contents: Casos de uso e historias de usuario; Criterios de aceptación; Requisitos de calidad medibles con ISO/IEC 25010; Modelos de dominio; Documento de especificación de requisitos; Priorización de requisitos

Capabilities: Especifica requisitos verificables con criterios de aceptación. Prioriza requisitos con una técnica explícita y la justifica.

Unit 4. Validación y gestión (Weeks 13-16)

Contents: Revisiones e inspecciones de requisitos; Validación con prototipos; Trazabilidad; Gestión de cambios en los requisitos; Requisitos de sistemas con componentes de inteligencia artificial: datos, desempeño y equidad; Herramientas de gestión de requisitos

Capabilities: Valida una especificación mediante inspección y prototipo con los interesados. Mantiene la trazabilidad de los requisitos hasta las pruebas.

Modelado y Análisis de Software

SW403Term IV4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT1 (2), CT2 (2), CT4 (2), CG1 (2), CG4 (2)

Modelado y Análisis de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para construir y analizar modelos estructurales, de comportamiento y formales de un software, y usarlos para detectar defectos antes de la implementación. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT2 (análisis de problemas y requisitos). Comprende: I) Fundamentos del modelado; II) Modelos estructurales y de comportamiento; III) Modelado formal ligero; IV) Análisis de modelos. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos del modelado (Weeks 1-4)

Contents: Abstracción, propósito y nivel de detalle de un modelo; Modelos descriptivos y prescriptivos; Sintaxis, semántica y pragmática de los lenguajes de modelado; Panorama de UML y SysML; Relación entre modelos y código; Desarrollo dirigido por modelos

Capabilities: Explica el propósito y el nivel de abstracción adecuados para un modelo. Selecciona el tipo de modelo que responde a una pregunta de diseño.

Unit 2. Modelos estructurales y de comportamiento (Weeks 5-8)

Contents: Diagramas de clases y de objetos; Diagramas de secuencia y de actividad; Máquinas de estado; Restricciones con OCL; Modelos de datos y de dominio; Herramientas de modelado

Capabilities: Construye modelos de clases, de secuencia y de estados coherentes entre sí. Expresa restricciones del dominio con OCL.

Unit 3. Modelado formal ligero (Weeks 9-12)

Contents: Lógica de primer orden y relaciones para especificar; Invariantes, precondiciones y poscondiciones; Analizadores de modelos y búsqueda acotada de contraejemplos; Modelado de concurrencia y de protocolos; Nociones de verificación de modelos; Casos de estudio

Capabilities: Especifica invariantes y operaciones de un sistema con lógica relacional. Encuentra contraejemplos a una propiedad mediante un analizador de modelos.

Unit 4. Análisis de modelos (Weeks 13-16)

Contents: Consistencia y completitud de modelos; Análisis de alcanzabilidad y de bloqueos; Análisis de rendimiento con modelos; Análisis de riesgos con árboles de fallas; Revisión de modelos en equipo; Informe de análisis del sistema del curso

Capabilities: Analiza un modelo para detectar inconsistencias, bloqueos o estados no deseados. Elabora un informe de análisis que sustenta decisiones de diseño.

Análisis y Diseño de Algoritmos

CS212Term V5 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 2CT1 (2), CT2 (2)

Análisis y Diseño de Algoritmos es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar estructuras de datos fundamentales para resolver problemas computacionales, usar estrategias algorítmicas como Voraz, Divide y Vencerás y Programación Dinámica y analizar la complejidad de algoritmos en el mejor, promedio y peor de los casos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT2 (análisis de problemas y requisitos). Comprende: I) Estructuras de Datos Fundamentales; Algoritmos Fundamentales; Algoritmos Avanzados; II) Estrategias Algorítmicas; III) Marco de Análisis de Complejidad; Notación Asintótica y Clases de Complejidad; IV) Análisis de Complejidad: Recursión, Amortización y Cotas Ajustadas; Teoría de la Complejidad Computacional. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Estructuras de Datos Fundamentales; Algoritmos Fundamentales; Algoritmos Avanzados (Weeks 1-4)

Contents: Tipo de Dato Abstracto (ADT) y operaciones sobre un ADT: a) Operaciones de diccionario…; Arreglos: a) Numéricos vs no numéricos, cadenas de caracteres b) Unidimensionales…; Registros/Estructuras/Tuplas y Objetos; Listas enlazadas (por razones históricas): a) Simples vs Dobles y Lineales vs Circulares; Pilas; Colas y deques: a) Cola de prioridad basada en montículo

Capabilities: Explica cómo se maneja la evitación de colisiones y la resolución de colisiones en tablas hash.

Unit 2. Estrategias Algorítmicas (Weeks 5-8)

Contents: Paradigmas: a) Fuerza Bruta (por ejemplo, búsqueda lineal, ordenamiento por selección…; Manejo del crecimiento exponencial (por ejemplo, heurística A*, ramificación y poda…; Iteración vs recursión (por ejemplo, factorial, búsqueda en árbol); Paradigmas: a) Algoritmos de aproximación b) Mejora iterativa (por ejemplo…; Computación cuántica

Capabilities: Evalúa si un enfoque voraz conduce a una solución óptima. Explica varios enfoques para abordar problemas computacionales cuyas soluciones algorítmicas son exponenciales.

Unit 3. Marco de Análisis de Complejidad; Notación Asintótica y Clases de Complejidad (Weeks 9-12)

Contents: Marco de Análisis de Complejidad: a) Rendimiento de un algoritmo en el mejor caso, caso…; Mediciones empíricas de rendimiento; Compromisos tiempo-espacio en algoritmos; Análisis de complejidad asintótica (cotas promedio y peor caso): a) Notaciones formales…

Capabilities: Aplica la notación Big-O para dar cotas superiores en la complejidad tiempo/espacio de algoritmos. Explica cómo el balance del árbol afecta la eficiencia de las operaciones de árbol de búsqueda binaria.

Unit 4. Análisis de Complejidad: Recursión, Amortización y Cotas Ajustadas; Teoría de la Complejidad Computacional (Weeks 13-16)

Contents: Notaciones Little-o, Little-Omega y Little Theta; Análisis recursivo formal; Análisis amortizado; Tractabilidad e intractabilidad: a) Clases de Complejidad P, NP y NP-Completo b)…

Capabilities: Aplica relaciones de recurrencia elementales usando una forma del Teorema Maestro. Usa relaciones de recurrencia para evaluar la complejidad de tiempo de algoritmos definidos recursivamente.

Inteligencia Artificial

CS261Term V4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT1 (2), CT5 (2), CE1 (2), CE6 (2)

Inteligencia Artificial es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para implementar y evaluar algoritmos de búsqueda para la resolución de problemas, aplicar razonamiento probabilístico para manejar la incertidumbre en sistemas inteligentes y analizar los desafíos éticos y el impacto social de la IA. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Introducción a la IA: Conceptos y Comportamiento Inteligente; Características del Problema y Naturaleza de los Agentes; Estado y Búsqueda No Informada y otros temas; II) Búsqueda Adversarial y Optimización Estocástica; Fundamentos de Aprendizaje Automático; Aprendizaje Automático: Datos, Representaciones y Evaluación; III) Redes Neuronales y Ética; Formulación del Aprendizaje Automático y Evaluación; Aprendizaje Profundo, RL y Ética y otros temas; IV) Independencia, Modelos de Markov y Toma de Decisiones; Aplicaciones e Impacto Social de la IA; Aplicaciones Adicionales e Impacto Social de la IA. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Introducción a la IA: Conceptos y Comportamiento Inteligente; Características del Problema y Naturaleza de los Agentes; Estado y Búsqueda No Informada y otros temas (Weeks 1-4)

Contents: Visión general de los problemas de IA, Ejemplos de aplicaciones recientes exitosas de IA; Definiciones de agentes con ejemplos (por ejemplo, reactivos, deliberativos); ¿Qué es el comportamiento inteligente?: a) La prueba de Turing y sus defectos b) Entrada…; Visión general de las Aplicaciones de IA, crecimiento e impacto (económico, social, ético); Problemas filosóficos; Historia de la IA

Capabilities: Evalúa si una heurística para un problema dado es admisible/puede garantizar una solución óptima. Compara y contrasta varias búsquedas heurísticas con respecto a la aplicabilidad a un problema dado.

Unit 2. Búsqueda Adversarial y Optimización Estocástica; Fundamentos de Aprendizaje Automático; Aprendizaje Automático: Datos, Representaciones y Evaluación (Weeks 5-8)

Contents: Juegos adversariales de dos jugadores: a) Búsqueda minimax b) Poda alfa-beta: 1) Corte…; Búsqueda local; Búsqueda tabú; Juegos adversariales de dos jugadores: a) El efecto horizonte b) Libros de…; Implementación de búsqueda minimax, búsqueda en haz; Búsqueda expectimax (resolución MDP) y nodos de azar

Capabilities: Diseña e implementa un programa de recocido simulado para evitar mínimos locales en un problema. Implementa un algoritmo de aprendizaje estadístico y el proceso de optimización correspondiente para entrenar el clasificador y obtener una predicción en nuevos datos.

Unit 3. Redes Neuronales y Ética; Formulación del Aprendizaje Automático y Evaluación; Aprendizaje Profundo, RL y Ética y otros temas (Weeks 9-12)

Contents: Redes neuronales básicas: a) Fundamentos de comprensión de cómo funcionan las redes…; ética para el Aprendizaje Automático: a) Enfocarse en datos reales, escenarios reales y…; Formulación del aprendizaje automático simple como un problema de optimización, como…; Conjuntos de modelos: a) Combinación de mayoría ponderada simple; Evaluación de rendimiento: a) Otras métricas para clasificación (por ejemplo, error…; Aprendizaje profundo: a) Redes feed-forward profundas (solo intuición, sin matemáticas)…

Capabilities: Evalúa el rendimiento de un sistema de aprendizaje simple en un conjunto de datos del mundo real. Aplica la regla de Bayes para determinar la probabilidad de una hipótesis dada la evidencia.

Unit 4. Independencia, Modelos de Markov y Toma de Decisiones; Aplicaciones e Impacto Social de la IA; Aplicaciones Adicionales e Impacto Social de la IA (Weeks 13-16)

Contents: Independencia; Independencia condicional; Cadenas de Markov y modelos de Markov; Utilidad y toma de decisiones; Al menos una aplicación de IA a un problema y campo específico, como medicina, salud…; Modelos generativos profundos desplegados: a) Visión general de alto nivel de modelos…

Capabilities: Analiza el impacto social de una o más aplicaciones específicas de IA del mundo real, identificando problemas respecto a ética, equidad, sesgo, confianza y explicabilidad. Describe algunos de los modos de falla de los modelos generativos profundos actuales para lenguaje o imágenes, y cómo esto podría afectar su uso en una aplicación.

Ingeniería de Software I

CS291Term V4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT3 (2), CT6 (2), CE3 (2), CE5 (2), CG2 (2)

Ingeniería de Software I es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar interfaces de usuario intuitivas basadas en principios de evaluación y diseño de HCI e implementar estrategias sistemáticas de prueba y comprender la calidad del software. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software). Comprende: I) Control de Versiones y CI/CD; Ingeniería de Requisitos; II) Colaboración y Dinámica de Equipo; III) Principios y Arquitectura de Software; Conceptos de verificación y validación; IV) Herramientas y Análisis de Pruebas; Pruebas de Rendimiento y Evaluación Comparativa. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Control de Versiones y CI/CD; Ingeniería de Requisitos (Weeks 1-4)

Contents: Gestión de configuración de software y control de versiones: Prácticas de Desarrollo de…; Gestión de lanzamientos (release management); Herramientas de prueba, incluyendo herramientas de análisis estático y dinámico.…; Automatización de procesos de software: a) Sistemas de construcción (build systems): el…; Flujo de revisión colaborativa como puerta de calidad a) Revisión obligatoria de pull…; Escaneo de vulnerabilidades de dependencias y de la cadena de suministro integrado en los…

Capabilities: Identifica los requisitos funcionales y no funcionales en un conjunto de requisitos. Recopila un conjunto de requisitos para un sistema de software simple.

Unit 2. Colaboración y Dinámica de Equipo (Weeks 5-8)

Contents: Comunicación efectiva, incluida la oral y escrita, así como formal (correo electrónico…; Causas comunes de conflicto en el equipo y enfoques para la resolución de conflictos; Programación cooperativa: a) Programación por parejas (pair programming) o Enjambre…; Roles y responsabilidades en un equipo de software: Códigos de Ética y Responsabilidad…; Procesos del equipo: responsabilidades para las tareas, estimación de esfuerzo…

Capabilities: Propone y delega los roles y responsabilidades necesarios en un equipo de desarrollo de software. Facilita una estrategia de resolución de conflictos y resolución de problemas en un entorno de equipo.

Unit 3. Principios y Arquitectura de Software; Conceptos de verificación y validación (Weeks 9-12)

Contents: Principios de diseño de sistemas. Confiabilidad del Sistema a) Niveles de abstracción…; Arquitectura de software. Confiabilidad del Sistema a) Paradigmas de diseño 1)…; Programación a gran escala vs programación a pequeña escala (programming in the large vs…; Malos olores del código (code smells) y otras indicaciones de la calidad del código…; Conceptos de verificación y validación a) Verificación: ¿Estamos construyendo la cosa…; Por qué importan las pruebas: ¿El componente sigue siendo funcional a medida que el…

Capabilities: Selecciona y usa un paradigma de diseño apropiado para diseñar un sistema de software simple y explicar cómo se han aplicado los principios de diseño de sistemas en este diseño. Identifica las dependencias entre un conjunto de componentes de software en un diseño arquitectónico.

Unit 4. Herramientas y Análisis de Pruebas; Pruebas de Rendimiento y Evaluación Comparativa (Weeks 13-16)

Contents: Herramientas y automatización de verificación y validación a) Análisis estático b)…; Planificación y generación de pruebas a) Estimación de fallos y terminación de pruebas…; Pruebas de sistemas asíncronos, paralelos y concurrentes; Verificación y validación de artefactos que no son código (documentación, materiales de…; Desarrollo guiado por comportamiento (BDD) a) Expresar criterios de aceptación como…; Pruebas de mutación y análisis estático de calidad de código a) Pruebas de mutación para…

Capabilities: Analiza el puntaje de mutación de una suite de pruebas y refactoriza las pruebas para eliminar los mutantes sobrevivientes. Crea un plan de pruebas para un segmento de código de tamaño mediano que contenga código asíncrono, concurrente y/o paralelo, incluyendo una matriz de pruebas y generación de datos y entradas de prueba.

Sistemas Operativos

CS2S1Term V4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT1 (2), CT5 (2)

Sistemas Operativos es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para analizar la gestión de memoria, incluyendo la virtualización de memoria física y virtual y evaluar sistemas de almacenamiento y técnicas de gestión de archivos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Rol y Propósito de los Sistemas Operativos; Scripting de Shell; II) Planificación; III) Gestión de Memoria; API de Sistemas de Archivos e Implementación; IV) Protección y Seguridad. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Rol y Propósito de los Sistemas Operativos; Scripting de Shell (Weeks 1-4)

Contents: Los sistemas operativos median entre el hardware de propósito general y el software…; Funciones universales del sistema operativo (por ejemplo, proceso, interfaces de usuario…; Funciones extendidas y/o especializadas del sistema operativo (por ejemplo, sistemas…; Problemas de diseño (por ejemplo, eficiencia, robustez, flexibilidad, portabilidad…; Influencias de seguridad, redes, multimedia, computación paralela y distribuida; Preocupación general de seguridad/protección: Omitir considerar la seguridad en cada capa…

Capabilities: Evalúa los problemas de diseño en diferentes escenarios de uso (por ejemplo, sistema operativo en tiempo real, móvil, servidor). Crea y ejecuta scripts automatizados para gestionar varias tareas del sistema.

Unit 2. Planificación (Weeks 5-8)

Contents: Planificación con expropiación y sin expropiación; Planificadores y políticas (por ejemplo, primero en llegar primero en ser servido…; Conceptos de planificación de multiprocesador simétrico (SMP) y coherencia de caché Ver…; Temporizadores (por ejemplo, construir muchos temporizadores a partir de temporizadores…; Justicia e inanición; Subtemas de sistemas operativos como planificación consciente de energía y planificación…

Capabilities: Evalúa un problema o solución para determinar la idoneidad para multiprocesamiento asimétrico y/o simétrico. Compara y contrasta los algoritmos comunes utilizados para planificación con y sin expropiación de tareas en sistemas operativos, como prioridad, comparación de rendimiento y esquemas de participación justa.

Unit 3. Gestión de Memoria; API de Sistemas de Archivos e Implementación (Weeks 9-12)

Contents: Revisión de memoria física, traducción de direcciones y hardware de gestión de memoria.…; Impacto de la jerarquía de memoria incluyendo concepto de caché, búsqueda en caché y…; Direccionamiento lógico y físico, virtualización de espacio de direcciones. Ver también…; Conceptos de paginación, reemplazo de páginas, trashing y asignación de páginas y marcos; Técnicas de asignación/desasignación/almacenamiento (algoritmos y estructura de datos)…; Almacenamiento en caché de memoria y coherencia de caché y el efecto de vaciar la caché…

Capabilities: Evalúa diferentes enfoques para organización de archivos, reconociendo las fortalezas y debilidades de cada uno. Aplica constructores de software apropiadamente dado el conocimiento de la implementación del sistema de archivos.

Unit 4. Protección y Seguridad (Weeks 13-16)

Contents: Descripción general de mecanismos de seguridad del sistema operativo. Ver también…; Ataques y antagonismo (planificación, etc.). Ver también: Seguridad en IA y Hardware…; Revisión de vulnerabilidades principales en sistemas operativos reales. Ver también…; Estrategias de mitigación del sistema operativo como copias de seguridad. Ver también…; Separación política/mecanismo. Ver también: Gestión de Riesgos y Datos, Gobierno, Gestión…; Métodos y dispositivos de seguridad. Ver también: Seguridad en IA y Hardware, Control de…

Capabilities: Resume las características y limitaciones de un sistema operativo que impactan la protección y seguridad. Lista y describe los vectores de ataque que aprovechan vulnerabilidades del SO.

Diseño de Software

SW501Term V4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT3 (2), CT1 (2), CE4 (2)

Diseño de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar módulos e interfaces de software de baja complejidad y alta cohesión, aplicar patrones de diseño y evaluar alternativas de diseño con criterios explícitos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT1 (conocimientos de ingeniería de software). Comprende: I) Conceptos y estrategias de diseño; II) Diseño detallado; III) Patrones de diseño; IV) Evaluación del diseño. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Conceptos y estrategias de diseño (Weeks 1-4)

Contents: Complejidad y sus síntomas; Abstracción, encapsulamiento y ocultamiento de información; Cohesión y acoplamiento; Módulos profundos y superficiales; Diseño orientado a objetos y diseño funcional; Diseño de interfaces de programación

Capabilities: Identifica fuentes de complejidad en un diseño y propone cómo reducirlas. Diseña interfaces de módulo que ocultan decisiones internas.

Unit 2. Diseño detallado (Weeks 5-8)

Contents: Principios SOLID; Diseño por contrato; Manejo de errores en el diseño; Diseño para la prueba; Modelado del diseño con UML; Documentación del diseño

Capabilities: Aplica principios de diseño y contratos en el diseño detallado de un componente. Documenta un diseño con diagramas y decisiones justificadas.

Unit 3. Patrones de diseño (Weeks 9-12)

Contents: Patrones creacionales; Patrones estructurales; Patrones de comportamiento; Antipatrones; Inyección de dependencias; Patrones en los marcos de desarrollo actuales

Capabilities: Selecciona y aplica patrones de diseño pertinentes a un problema. Reconoce antipatrones y propone su corrección.

Unit 4. Evaluación del diseño (Weeks 13-16)

Contents: Revisiones de diseño en taller; Métricas de diseño; Evaluación de alternativas con criterios de calidad; Diseño de la interacción y usabilidad básica; Rediseño iterativo; Proyecto de diseño en equipo

Capabilities: Evalúa diseños alternativos con criterios de calidad y métricas. Mejora iterativamente un diseño a partir de las revisiones de sus pares.

Redes y Comunicación

CS231Term VI4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT1 (3), CT5 (3)

Redes y Comunicación es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para analizar paradigmas de enrutamiento, mecanismos de reenvío y escalabilidad de IP en redes locales y de área extensa, diseñar e implementar un protocolo fiable simple e implementar una aplicación simple cliente-servidor basada en sockets. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Fundamentos de Redes y Comunicaciones; Comunicación de un solo salto; II) Aplicaciones en Red; Soporte de Fiabilidad; III) Enrutamiento y Reenvío; Seguridad de Red; IV) Soporte de Movilidad; Temas Emergentes. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de Redes y Comunicaciones; Comunicación de un solo salto (Weeks 1-4)

Contents: Importancia de las redes en la informática contemporánea, y desafíos asociados. Ver…; Organización de Internet (por ejemplo, usuarios, Proveedores de Servicios de Internet…; Técnicas de conmutación (por ejemplo, circuito y paquete); Capas y sus roles (aplicación, transporte, red, enlace de datos y física); Principios de estratificación (por ejemplo, encapsulación y modelo de reloj de arena).…; Elementos de red (por ejemplo, routers, switches, hubs, puntos de acceso y hosts)

Capabilities: Demuestra comprensión de las compensaciones (trade-offs) de soluciones de codificación y entramado. Identifica los diferentes tipos de complejidad en una red (bordes, núcleo, etc.).

Unit 2. Aplicaciones en Red; Soporte de Fiabilidad (Weeks 5-8)

Contents: Esquemas de denominación y direccionamiento (por ejemplo, DNS e Identificadores Uniformes…; Paradigmas de aplicaciones distribuidas (por ejemplo, cliente/servidor, peer-to-peer…; Diversidad de demandas de aplicaciones en red (por ejemplo, latencia, ancho de banda y…; Cobertura de protocolos de capa de aplicación (por ejemplo, HTTP); Interacciones con APIs de TCP, UDP y Socket. Ver también: Programas: Distribución…; Entrega no fiable (por ejemplo, UDP)

Capabilities: Diseña e implementa un protocolo fiable simple. Analiza las necesidades de demandas específicas de aplicaciones en red.

Unit 3. Enrutamiento y Reenvío; Seguridad de Red (Weeks 9-12)

Contents: Paradigmas y jerarquía de enrutamiento (por ejemplo, intra/inter dominio, centralizado y…; Métodos de reenvío (por ejemplo, tablas de reenvío y algoritmos de coincidencia); IP y problemas de escalabilidad (por ejemplo, NAT, CIDR, BGP, diferentes versiones de IP); Introducción general sobre seguridad (Amenazas, vulnerabilidades y contramedidas). Ver…; Amenazas específicas de red y tipos de ataque (por ejemplo, denegación de servicio…; Contramedidas: a) Criptografía (por ejemplo, SSL, TLS, simétrica/asimétrica) b)…

Capabilities: Analiza varios aspectos de seguridad de red a partir de un estudio de caso. Describe algunos de los modelos de amenaza de seguridad de red.

Unit 4. Soporte de Movilidad; Temas Emergentes (Weeks 13-16)

Contents: Principios de comunicación celular (por ejemplo, 4G, 5G); Principios de LANs inalámbricas (principalmente 802.11); Comunicación dispositivo a dispositivo (por ejemplo, comunicación IoT); Redes inalámbricas multiescalón (por ejemplo, redes ad hoc, oportunistas, tolerantes a…; Middleboxes (por ejemplo, avances en el uso de IA, redes basadas en intención, filtrado…; Virtualización de Red (por ejemplo, SDN, Redes de Centros de Datos)

Capabilities: Describe usos prácticos de comunicación dispositivo a dispositivo, así como multiescalón.

Arquitectura de Software

SW601Term VI4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT3 (3), CT6 (3), CE4 (3)

Arquitectura de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar, documentar y evaluar arquitecturas de software que satisfagan atributos de calidad como rendimiento, disponibilidad, seguridad, mantenibilidad y escalabilidad. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software). Comprende: I) Atributos de calidad y decisiones arquitectónicas; II) Estilos y patrones arquitectónicos; III) Documentación de arquitecturas; IV) Evaluación de arquitecturas. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Atributos de calidad y decisiones arquitectónicas (Weeks 1-4)

Contents: Arquitectura y su relación con los requisitos; Escenarios de atributos de calidad; Tácticas de rendimiento, disponibilidad y seguridad; Tácticas de modificabilidad y de capacidad de prueba; Registro de decisiones arquitectónicas; Deuda técnica arquitectónica

Capabilities: Especifica escenarios de atributos de calidad para un sistema. Registra decisiones arquitectónicas con sus alternativas y consecuencias.

Unit 2. Estilos y patrones arquitectónicos (Weeks 5-8)

Contents: Capas y arquitectura hexagonal; Cliente-servidor y arquitecturas web; Microservicios y monolito modular; Arquitecturas orientadas a eventos; Arquitecturas de datos; Arquitecturas sin servidor

Capabilities: Selecciona estilos arquitectónicos según los atributos de calidad requeridos. Compara un monolito modular y una arquitectura de microservicios para un caso real.

Unit 3. Documentación de arquitecturas (Weeks 9-12)

Contents: Vistas y puntos de vista (ISO/IEC/IEEE 42010); Modelo C4; Vistas de módulos, de componentes y conectores, y de despliegue; Interfaces y contratos entre servicios; Arquitectura como código; Comunicación de la arquitectura a los interesados

Capabilities: Documenta una arquitectura con vistas complementarias. Comunica la arquitectura a interesados técnicos y no técnicos.

Unit 4. Evaluación de arquitecturas (Weeks 13-16)

Contents: Método ATAM y evaluaciones ligeras; Modelado y prueba de rendimiento; Funciones de aptitud arquitectónica; Arquitectura para la nube y la observabilidad; Arquitectura de sistemas con componentes de inteligencia artificial; Evaluación de la arquitectura del proyecto

Capabilities: Evalúa una arquitectura frente a escenarios de calidad. Propone mejoras arquitectónicas sustentadas en mediciones.

Pruebas de Software: Verificación y Validación

SW602Term VI4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT4 (3), CT5 (3), CT6 (3)

Pruebas de Software: Verificación y Validación es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para planificar, diseñar, automatizar y evaluar pruebas y revisiones que verifiquen y validen sistemas de software en sus distintos niveles. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT4 (verificación, experimentación e indagación) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Fundamentos de la verificación y la validación; II) Diseño de casos de prueba; III) Automatización de pruebas; IV) Evaluación y validación. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de la verificación y la validación (Weeks 1-4)

Contents: Terminología de verificación y validación; Niveles y tipos de prueba; Oráculo de prueba; Revisiones, inspecciones y análisis estático; Plan de pruebas (ISO/IEC/IEEE 29119); Reporte y análisis de defectos

Capabilities: Planifica las actividades de verificación y validación de un proyecto. Conduce una inspección de código y reporta los defectos con su análisis.

Unit 2. Diseño de casos de prueba (Weeks 5-8)

Contents: Partición de equivalencia y valores límite; Tablas de decisión y pruebas combinatorias; Pruebas basadas en modelos de estado; Cobertura de grafos y de lógica; Pruebas basadas en propiedades; Fuzzing e inyección de entradas

Capabilities: Diseña casos de prueba con técnicas de caja negra y de caja blanca. Genera entradas automáticamente con pruebas basadas en propiedades o con fuzzing.

Unit 3. Automatización de pruebas (Weeks 9-12)

Contents: Pruebas de integración y de contrato; Pruebas de sistema y de extremo a extremo; Pruebas de interfaces web y móviles; Pruebas de rendimiento y de carga; Pruebas en la canalización de integración continua; Pruebas del código generado por asistentes

Capabilities: Automatiza pruebas de integración y de extremo a extremo en una canalización. Ejecuta pruebas de carga e interpreta sus resultados.

Unit 4. Evaluación y validación (Weeks 13-16)

Contents: Pruebas de mutación; Pruebas de aceptación con usuarios; Pruebas exploratorias; Métricas de prueba y criterios de salida; Pruebas de sistemas con componentes de aprendizaje automático; Informe de pruebas del proyecto

Capabilities: Evalúa la efectividad de un conjunto de pruebas mediante mutación. Valida el producto con usuarios y documenta los resultados en un informe de pruebas.

Construcción de Software Web y Móvil

SW603Term VI4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT3 (3), CT5 (3), CE3 (3), CG5 (3)

Construcción de Software Web y Móvil es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para construir aplicaciones web y móviles completas, seguras y mantenibles, integrando interfaces, servicios, datos y pruebas en un proceso de equipo. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Aplicaciones web: cliente; II) Aplicaciones web: servicios y datos; III) Aplicaciones móviles; IV) Integración y entrega. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Aplicaciones web: cliente (Weeks 1-4)

Contents: Arquitectura de la web y protocolo HTTP; HTML, CSS y accesibilidad; Marcos de componentes para interfaces; Gestión del estado; Pruebas de componentes; Rendimiento en el cliente

Capabilities: Construye una interfaz web accesible con un marco de componentes. Prueba los componentes de la interfaz de forma automatizada.

Unit 2. Aplicaciones web: servicios y datos (Weeks 5-8)

Contents: Diseño de API REST y GraphQL; Marcos para servicios; Persistencia relacional y no relacional; Autenticación y autorización; Validación de entradas y defensas comunes; Documentación de API

Capabilities: Implementa un servicio con API documentada y persistencia de datos. Aplica autenticación, autorización y validación de entradas en el servicio.

Unit 3. Aplicaciones móviles (Weeks 9-12)

Contents: Plataformas móviles nativas y multiplataforma; Ciclo de vida de la aplicación móvil; Interfaces y navegación móviles; Almacenamiento local y sincronización; Consumo de servicios y trabajo sin conexión; Pruebas y publicación de aplicaciones móviles

Capabilities: Construye una aplicación móvil multiplataforma que consume servicios. Prueba y prepara la publicación de una aplicación móvil.

Unit 4. Integración y entrega (Weeks 13-16)

Contents: Contenedores para el desarrollo local; Integración continua del proyecto; Despliegue en un servicio en la nube; Monitoreo básico y registros; Revisión de código y deuda técnica; Demostración del producto

Capabilities: Despliega la aplicación con integración continua en un servicio en la nube. Presenta el producto y su calidad interna ante evaluadores.

Gestión de Proyectos y Riesgos de Software

SW604Term VI4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CE5 (3), CT6 (3), CG2 (3), CE3 (3)

Gestión de Proyectos y Riesgos de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para planificar, estimar, dar seguimiento y controlar proyectos de software, gestionando sus riesgos, su alcance y su equipo con enfoques predictivos y ágiles. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE5 (gestión de proyectos) y CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software). Comprende: I) Iniciación y planificación; II) Estimación; III) Gestión de riesgos; IV) Seguimiento, control y equipo. Integra el eje transversal de innovación y Emprendimiento mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Iniciación y planificación (Weeks 1-4)

Contents: Ciclo de vida del proyecto y del producto; Acta de constitución e interesados; Alcance, estructura de desglose del trabajo y lista de pendientes; Planificación predictiva y adaptativa; Planificación de entregas e iteraciones; Organización del equipo y roles

Capabilities: Elabora el plan de un proyecto de software con alcance, cronograma y roles. Combina la planificación predictiva y la adaptativa según el contexto.

Unit 2. Estimación (Weeks 5-8)

Contents: Tamaño del software: puntos de función y puntos de historia; Estimación por analogía, por juicio experto y paramétrica; Modelos de costo: COCOMO II; Incertidumbre y rangos de estimación; Presupuesto del proyecto; Contratos de software

Capabilities: Estima el tamaño, el esfuerzo y el costo con dos técnicas y compara los resultados. Expresa la incertidumbre de las estimaciones mediante rangos.

Unit 3. Gestión de riesgos (Weeks 9-12)

Contents: Identificación de riesgos técnicos y de gestión; Análisis cualitativo y cuantitativo; Planes de respuesta y de contingencia; Riesgos de seguridad, de datos y de proveedores; Riesgos de los sistemas con inteligencia artificial; Seguimiento del registro de riesgos

Capabilities: Construye y mantiene el registro de riesgos de un proyecto. Propone respuestas a los riesgos priorizados y evalúa su efecto.

Unit 4. Seguimiento, control y equipo (Weeks 13-16)

Contents: Valor ganado y métricas ágiles; Control de cambios; Comunicación con los interesados; Liderazgo, motivación y conflictos; Equipos distribuidos; Cierre y lecciones aprendidas

Capabilities: Da seguimiento al avance con valor ganado o con métricas ágiles. Comunica el estado del proyecto y conduce la resolución de conflictos.

Ética Profesional

CS2E1Term VII4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CE2 (3), CE1 (3), CG3 (2)

Ética Profesional es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar marcos de análisis ético a dilemas profesionales de la computación, evaluar sesgos, riesgos de privacidad y responsabilidades en sistemas inteligentes y sustentar decisiones con los códigos de ética de la profesión. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE2 (ética) y CE1 (el profesional y el mundo). Comprende: I) Fundamentos y Marcos del Análisis Ético; Valores, Naturaleza y Actualización Profesional; Fundamentos Éticos en IA y otros temas; II) Sesgos y Equidad; III) Responsabilidad en Sistemas Autónomos; IV) Fundamentos de la Propiedad Intelectual; Derechos de PI Digital y Derechos de Autor. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos y Marcos del Análisis Ético; Valores, Naturaleza y Actualización Profesional; Fundamentos Éticos en IA y otros temas (Weeks 1-4)

Contents: Evitar falacias y tergiversaciones en la argumentación; Teorías éticas y toma de decisiones (marcos filosóficos y sociales, por ejemplo); Reconocimiento del papel que juega la cultura en nuestra comprensión, adopción, diseño y…; Por qué la ética es importante en la informática y cómo la ética es similar y diferente…; Introducción a los marcos éticos (por ejemplo, consecuencialismo como el utilitarismo, no…; Valores de la comunidad y las leyes por las que vivimos

Capabilities: Evalúa cómo y por qué la ética es tan importante en la informática y cómo se relaciona con las normas culturales, valores y leyes. Analiza dilemas éticos relacionados con la creación y uso de tecnología desde múltiples perspectivas utilizando marcos éticos.

Unit 2. Sesgos y Equidad (Weeks 5-8)

Contents: Métricas de equidad (paridad demográfica, igualdad de oportunidades); Herramientas: IBM Fairness 360, Google What-If

Capabilities: Propone estrategias de mitigación. Mide sesgos en modelos con Python.

Unit 3. Responsabilidad en Sistemas Autónomos (Weeks 9-12)

Contents: Atribución legal en fallos de IA (ej: vehículos autónomos); Normas ISO para IA confiable

Capabilities: Redacta cláusulas de responsabilidad. Analiza conflictos legales.

Unit 4. Fundamentos de la Propiedad Intelectual; Derechos de PI Digital y Derechos de Autor (Weeks 13-16)

Contents: Derechos de propiedad intelectual; Fundamentos legales para la protección de la propiedad intelectual; Fundamentos filosóficos de la propiedad intelectual; Formas de propiedad intelectual (por ejemplo, derechos de autor, patentes, secretos…; Propiedad intelectual digital intangible (IDIP); Limitaciones a las protecciones de derechos de autor, incluyendo uso justo (fair use) y…

Capabilities: Analiza el uso de obras con derechos de autor bajo los conceptos de uso justo (fair use) y la doctrina de la primera venta (first sale doctrine). Identifica ejemplos contemporáneos de propiedad intelectual digital intangible.

Experiencia de Usuario (UX)

CS2H1Term VII4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT2 (3), CT3 (3), CG3 (3)

Experiencia de Usuario (UX) es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar principios de responsabilidad ética y diseño centrado en valores, incluyendo equidad algorítmica y sesgo, aplicar estándares de accesibilidad y diseño inclusivo para poblaciones y capacidades diversas y ejecutar métodos de evaluación de usabilidad para iterar y mejorar interfaces de usuario. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT2 (análisis de problemas y requisitos) y CT3 (diseño y construcción de soluciones). Comprende: I) Comprender al Usuario: Objetivos individuales e interacciones con otros; Responsabilidad y Rendición de Cuentas en el Diseño; II) Accesibilidad y Diseño Inclusivo; Evaluación del Diseño; III) Diseño de Sistemas; Sociedad, ética y Profesión; IV) Interacción Humano-IA y Evaluación de la Experiencia. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Comprender al Usuario: Objetivos individuales e interacciones con otros; Responsabilidad y Rendición de Cuentas en el Diseño (Weeks 1-4)

Contents: Capacidades y limitaciones humanas: percepción, cognición, habilidades motoras; Características del usuario: demografía, experiencia, contexto cultural; Objetivos, tareas y contextos de uso del usuario; Aspectos sociales y organizacionales de la interacción; Modelos y teorías cognitivas relevantes para HCI; Aspectos emocionales y afectivos de la interacción

Capabilities: Analiza cómo las características del usuario influyen en la interacción con sistemas informáticos. Realiza investigación de usuarios usando métodos apropiados como entrevistas u observaciones.

Unit 2. Accesibilidad y Diseño Inclusivo; Evaluación del Diseño (Weeks 5-8)

Contents: Principios y pautas de accesibilidad; Discapacidades y tecnologías de asistencia; Diseño inclusivo y principios de diseño universal; Métodos de evaluación para accesibilidad; Diseñar para diversas capacidades y contextos; Estándares de accesibilidad y cumplimiento

Capabilities: Diseña y conduce experimentos controlados para investigación en HCI. Crea diseños que acomoden diversas capacidades y contextos de uso.

Unit 3. Diseño de Sistemas; Sociedad, ética y Profesión (Weeks 9-12)

Contents: Proceso de diseño: diseño centrado en el usuario, diseño iterativo; Diseño de interacción: conceptos, principios, patrones; Técnicas de prototipado: baja fidelidad, alta fidelidad, interactivo; Arquitectura de información y diseño de navegación; Técnicas avanzadas de interacción: gestos, voz, multimodal; Diseño para dominios específicos: móvil, web, computación ubicua

Capabilities: Diseña sistemas que tomen en cuenta diferencias y contextos culturales. Analiza el impacto social de las tecnologías interactivas en individuos y sociedad.

Unit 4. Interacción Humano-IA y Evaluación de la Experiencia (Weeks 13-16)

Contents: Principios de diseño de la interacción humano-IA: expectativas, errores y control del usuario; Transparencia y explicabilidad en interfaces con componentes de IA; Diseño conversacional e interfaces multimodales (voz, texto, imagen); Evaluación empírica de la experiencia: pruebas con usuarios, cuestionario SUS y analítica de uso; Patrones oscuros, privacidad y diseño ético de interfaces; Accesibilidad de interfaces con IA y documentación del diseño

Capabilities: Diseña la interacción de un sistema con componentes de IA aplicando principios de transparencia y control del usuario. Evalúa la experiencia de usuario de un prototipo con métodos empíricos y propone mejoras sustentadas.

Calidad y Aseguramiento de la Calidad del Software

SW701Term VII4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT6 (3), CT4 (3), CE5 (3)

Calidad y Aseguramiento de la Calidad del Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para definir, medir y asegurar la calidad del producto y del proceso de software mediante modelos, normas, métricas y auditorías. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Conceptos y modelos de calidad; II) Medición de la calidad; III) Aseguramiento de la calidad; IV) Mejora continua. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Conceptos y modelos de calidad (Weeks 1-4)

Contents: Calidad del producto y del proceso; Costo de la calidad; Modelo de calidad ISO/IEC 25010:2023; Calidad en uso; Cultura de calidad en equipos ágiles; Requisitos de calidad

Capabilities: Especifica los requisitos de calidad de un producto con el modelo ISO/IEC 25010. Explica la relación entre calidad, costo y riesgo.

Unit 2. Medición de la calidad (Weeks 5-8)

Contents: Métricas de producto: tamaño, complejidad y acoplamiento; Análisis estático y deuda técnica; Métricas de defectos y de confiabilidad; Métricas de entrega: frecuencia, tiempo de entrega, tasa de fallas y tiempo de recuperación; Tableros de calidad; Interpretación crítica de las métricas

Capabilities: Mide la calidad interna de un sistema con herramientas de análisis estático. Interpreta métricas de entrega y de defectos para tomar decisiones.

Unit 3. Aseguramiento de la calidad (Weeks 9-12)

Contents: Plan de aseguramiento de la calidad; Revisiones técnicas y auditorías; Normas ISO 9001 e ISO/IEC 29110; CMMI y evaluación de capacidades; Gestión de la configuración y calidad; Calidad de los proveedores

Capabilities: Elabora el plan de aseguramiento de la calidad de un proyecto. Realiza una auditoría de proceso frente a una norma.

Unit 4. Mejora continua (Weeks 13-16)

Contents: Análisis de causa raíz; Ciclo planificar-hacer-verificar-actuar aplicado al software; Revisiones posteriores a incidentes sin búsqueda de culpables; Calidad de sistemas con componentes de inteligencia artificial; Certificaciones y acreditaciones; Informe de calidad del proyecto

Capabilities: Analiza la causa raíz de defectos recurrentes y propone mejoras. Presenta un informe de calidad con evidencias medibles.

Gestión de la Configuración, DevOps e Ingeniería de Plataformas

SW702Term VII4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT5 (3), CT6 (3), CE3 (3)

Gestión de la Configuración, DevOps e Ingeniería de Plataformas es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para gestionar la configuración del software y automatizar su integración, entrega, despliegue y operación en plataformas en la nube, con observabilidad y confiabilidad. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas) y CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software). Comprende: I) Gestión de la configuración; II) Integración y entrega continuas; III) Operación y confiabilidad; IV) Ingeniería de plataformas. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Gestión de la configuración (Weeks 1-4)

Contents: Elementos de configuración y líneas base; Estrategias de ramificación; Control de cambios y auditoría de la configuración; Gestión de versiones y de entregas; Gestión de artefactos y de dependencias; Lista de materiales de software (SBOM)

Capabilities: Define el plan de gestión de la configuración de un proyecto. Gestiona versiones, entregas y dependencias con trazabilidad.

Unit 2. Integración y entrega continuas (Weeks 5-8)

Contents: Canalizaciones de integración y de entrega; Contenedores e imágenes; Infraestructura como código; Estrategias de despliegue: azul-verde y canario; Gestión de secretos; Seguridad de la canalización

Capabilities: Construye una canalización de entrega continua con contenedores. Aprovisiona infraestructura como código y despliega con una estrategia segura.

Unit 3. Operación y confiabilidad (Weeks 9-12)

Contents: Orquestación de contenedores; Observabilidad: registros, métricas y trazas; Objetivos de nivel de servicio y presupuestos de error; Gestión de incidentes; Escalabilidad y costo en la nube; Revisión posterior a incidentes

Capabilities: Instrumenta un servicio con registros, métricas y trazas. Define objetivos de nivel de servicio y responde a un incidente simulado.

Unit 4. Ingeniería de plataformas (Weeks 13-16)

Contents: Plataformas internas de desarrollo; Autoservicio y rutas estandarizadas de despliegue; Métricas DORA de desempeño de la entrega; Experiencia del desarrollador; Consumo energético y huella de las plataformas; Proyecto de plataforma del equipo

Capabilities: Diseña una ruta de autoservicio para desplegar servicios en una plataforma interna. Evalúa el desempeño de la entrega de un equipo con las métricas DORA.

Ingeniería de Software para Sistemas Inteligentes

SW703Term VII4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT3 (3), CT5 (3), CE1 (3), CE2 (3)

Ingeniería de Software para Sistemas Inteligentes es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para especificar, diseñar, probar, desplegar y monitorear sistemas de software que integran modelos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje, con criterios de calidad, seguridad y responsabilidad. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Del modelo al producto; II) Integración de modelos de lenguaje; III) Pruebas y aseguramiento; IV) Operación de modelos en producción (MLOps). Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Del modelo al producto (Weeks 1-4)

Contents: Diferencias entre un modelo y un sistema; Requisitos y métricas de éxito del sistema; Diseño para predicciones erróneas; Calidad y procedencia de los datos; Arquitecturas de sistemas con aprendizaje automático; Interacción humano-IA en el producto

Capabilities: Especifica los requisitos y las métricas de un sistema con un componente de aprendizaje automático. Diseña el sistema para tolerar predicciones erróneas del modelo.

Unit 2. Integración de modelos de lenguaje (Weeks 5-8)

Contents: Consumo de modelos mediante API; Diseño de instrucciones y salidas estructuradas; Generación aumentada por recuperación; Evaluación de las salidas de modelos de lenguaje; Costo, latencia y límites de uso; Riesgos: inyección de instrucciones y fuga de datos

Capabilities: Integra un modelo de lenguaje en una aplicación con salidas estructuradas y evaluación. Mitiga riesgos de inyección de instrucciones y de fuga de datos.

Unit 3. Pruebas y aseguramiento (Weeks 9-12)

Contents: Pruebas de modelos y de datos; Pruebas de la integración y del sistema completo; Pruebas de robustez y de equidad; Explicabilidad para usuarios y auditores; Seguridad de los modelos; Documentación: fichas de modelos y de datos

Capabilities: Diseña pruebas para el modelo, los datos y el sistema completo. Documenta el modelo y los datos con fichas estandarizadas.

Unit 4. Operación de modelos en producción (MLOps) (Weeks 13-16)

Contents: Canalizaciones de entrenamiento y de despliegue; Versionado de datos y de modelos; Monitoreo y deriva de datos; Experimentación en producción; Huella de carbono del entrenamiento y de la inferencia; Proyecto integrador del curso

Capabilities: Despliega un modelo con una canalización reproducible y versionada. Monitorea el modelo en producción y detecta la deriva de datos.

Seguridad en Computación

CS3I1Term VIII4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT6 (3), CE2 (3)

Seguridad en Computación es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para aplicar técnicas de codificación segura y métodos criptográficos al software, analizar vulnerabilidades del sistema y realizar investigaciones forenses y evaluar la gobernanza de seguridad y la ética profesional en ciberseguridad. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software) y CE2 (ética). Comprende: I) Principios y Mentalidad de Seguridad; Fundamentos de Criptografía; II) Inyección y Validación de Entrada; Análisis de Malware y Seguridad Avanzada; III) Análisis de Amenazas e Ingeniería de Seguridad; Técnicas de Informática Forense; IV) Gobierno, Gestión y Política de Seguridad; Ética, Ley y Sociedad en Seguridad. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Principios y Mentalidad de Seguridad; Fundamentos de Criptografía (Weeks 1-4)

Contents: Desarrollar una mentalidad de seguridad que incorpore conceptos transversales…; Vulnerabilidades, amenazas, superficies de ataque y vectores de ataque Protección y…; Denegación de Servicio (DoS) y Denegación de Servicio Distribuida (DDoS) Protección y…; Principios y prácticas de protección, por ejemplo, privilegio mínimo, diseño abierto…; Consideraciones de optimización entre seguridad, privacidad, rendimiento y otros…; Conceptos de confianza (trust) y confiabilidad (trustworthiness)

Capabilities: Diseña y desarrolla enfoques para proteger un sistema de un conjunto de amenazas identificadas. Evalúa un sistema para posibles ataques que pueda lanzar un adversario.

Unit 2. Inyección y Validación de Entrada; Análisis de Malware y Seguridad Avanzada (Weeks 5-8)

Contents: Vulnerabilidades y debilidades comunes; Inyección SQL y otros ataques de inyección; Técnicas de cross-site scripting y mitigaciones; Validación de entrada y sanitización de datos Protección y Seguridad, Conceptos y…; Técnicas de seguridad ofensiva como defensa; Técnicas de detección de malware asistidas por IA

Capabilities: Evalúa y previene ataques de inyección SQL en una aplicación de base de datos. Construye un programa que pruebe todos los errores de manejo de entrada.

Unit 3. Análisis de Amenazas e Ingeniería de Seguridad; Técnicas de Informática Forense (Weeks 9-12)

Contents: Objetivos de la ingeniería de seguridad: construir sistemas que permanezcan confiables a…; Análisis de problemas y análisis situacional para abordar la seguridad del sistema…; Análisis de seguridad, que cubre análisis de requisitos de seguridad; análisis de…; Dominios de ataque de seguridad y superficies de ataque, por ejemplo, comunicaciones y…; Modos, técnicas y tácticas de ataque de seguridad, por ejemplo, abuso de autenticación…; Principios y metodologías básicas para la informática forense

Capabilities: Diseña e implementa software para apoyar la informática forense. Desarrolla enfoques para abordar los desafíos asociados con la informática forense de dispositivos móviles.

Unit 4. Gobierno, Gestión y Política de Seguridad; Ética, Ley y Sociedad en Seguridad (Weeks 13-16)

Contents: Proteger activos críticos de amenazas; Gobierno de seguridad (security governance): objetivos organizacionales y evaluación…; Gestión de seguridad (security management): lograr y mantener niveles apropiados de…; Política de seguridad (security policy): políticas organizacionales, políticas…; Impactos sociales de las fallas en seguridad y privacidad Equidad Digital y…; Aplicabilidad de leyes y regulaciones sobre seguridad y privacidad Delitos y Ataques…

Capabilities: Evalúa las ramificaciones legales de un sistema que no se ajusta a las leyes y regulaciones aplicables. Construye un sistema que se ajuste a las leyes de seguridad.

Metodología de la Investigación en Computación

CS401Term VIII4 creditsLec 2 · Pra 4 · Lab 0CG1 (3), CT4 (3), CE4 (3)

Metodología de la Investigación en Computación es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para analizar críticamente propuestas existentes sobre un tópico y relacionarlas en una revisión bibliográfica, redactar documentos técnicos en computación usando LaTeX con plantillas de conferencias IEEE y ACM y construir un artículo de tipo survey con taxonomía, síntesis y comparación de enfoques existentes. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG1 (investigación) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Fundamentos de Investigación Científica en Computación; Lectura Crítica y Análisis de Literatura Científica; II) Ética en Investigación e Integridad Académica; III) Redacción Técnica y Herramientas de Escritura Científica; IV) Revisión Sistemática de Literatura y Artículos de Survey; Presentación y Difusión de Resultados de Investigación. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de Investigación Científica en Computación; Lectura Crítica y Análisis de Literatura Científica (Weeks 1-4)

Contents: Tipos de investigación en computación: empírica, teórica, constructiva y evaluativa; El método científico aplicado a la investigación en computación; Principales bases de datos académicas: IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar…; Estrategias de búsqueda bibliográfica: operadores booleanos, seguimiento de citas y…; Gestores de referencias: Zotero, Mendeley e integración con BibTeX; Estructura de un artículo científico: resumen, introducción, trabajos relacionados…

Capabilities: Diseña una taxonomía preliminar de enfoques para un área de investigación asignada. Construye una matriz de lectura organizada que sintetice múltiples trabajos sobre un tópico dado.

Unit 2. Ética en Investigación e Integridad Académica (Weeks 5-8)

Contents: Integridad académica: plagio, autoplagio, fabricación y falsificación de datos; Ética en investigación en computación: privacidad, sesgo algorítmico y estudios con…; Acceso abierto, licencias (Creative Commons, GPL) y propiedad intelectual en software; Buenas prácticas de citación y atribución de autoría en trabajos colaborativos; El proceso de revisión por pares: rol del revisor y responsabilidades del autor

Capabilities: Analiza dilemas éticos en investigación computacional aplicando principios de integridad. Distingue las formas de mala conducta académica y aplica prácticas de citación correctas.

Unit 3. Redacción Técnica y Herramientas de Escritura Científica (Weeks 9-12)

Contents: Estructura de LaTeX: preámbulo, secciones, ecuaciones, figuras, tablas y referencias…; Plantillas de conferencias y revistas: IEEE y ACM; Estilo de escritura académica en computación: claridad, precisión y voz activa; Redacción de cada sección del artículo: resumen, introducción, trabajos relacionados…; Integración Continua de documentos: control de versiones de documentos LaTeX con Git; Gestión de bibliografía con BibTeX y JabRef

Capabilities: Evalúa la calidad de redacción de un artículo propio o ajeno según criterios de claridad y estructura. Aplica las convenciones de escritura académica propias de la comunidad de computación.

Unit 4. Revisión Sistemática de Literatura y Artículos de Survey; Presentación y Difusión de Resultados de Investigación (Weeks 13-16)

Contents: Tipos de revisiones: narrativa, sistemática, estudio de mapeo y meta-análisis; Protocolo de revisión sistemática de literatura (SLR): preguntas de investigación…; Pautas PRISMA: diagrama de flujo de selección de estudios primarios; Técnicas de síntesis: narrativa, votación y análisis temático; Diseño de taxonomías y esquemas de clasificación para un survey; Estructura y redacción de un artículo del tipo survey

Capabilities: Redacta un artículo de tipo survey con taxonomía, síntesis crítica y comparación de enfoques. Diseña y ejecuta un protocolo de revisión sistemática de literatura para un tópico de computación.

Desarrollo de Software Seguro

SW801Term VIII4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT6 (3), CT3 (3), CE2 (3)

Desarrollo de Software Seguro es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para incorporar la seguridad en todas las fases del ciclo de vida del software mediante el modelado de amenazas, la codificación segura, el análisis y las pruebas de seguridad, y la gestión de la cadena de suministro. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software) y CT3 (diseño y construcción de soluciones). Comprende: I) Seguridad en el ciclo de vida; II) Codificación segura; III) Análisis y pruebas de seguridad; IV) Cadena de suministro y operación segura. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Seguridad en el ciclo de vida (Weeks 1-4)

Contents: Principios de diseño seguro; Requisitos de seguridad y de privacidad; Modelado de amenazas con STRIDE; Marco de desarrollo seguro SSDF del NIST; Protección de datos personales: Ley N.° 29733; Casos de incidentes causados por defectos de software

Capabilities: Modela las amenazas de un sistema y deriva sus requisitos de seguridad. Relaciona las prácticas del SSDF con las fases del proceso de su equipo.

Unit 2. Codificación segura (Weeks 5-8)

Contents: Vulnerabilidades comunes: OWASP Top 10 y CWE; Validación de entradas y codificación de salidas; Autenticación, sesiones y control de acceso; Uso correcto de bibliotecas criptográficas; Gestión segura de errores y de registros; Seguridad de API

Capabilities: Corrige vulnerabilidades comunes en una aplicación web. Aplica controles de autenticación y de acceso en servicios y API.

Unit 3. Análisis y pruebas de seguridad (Weeks 9-12)

Contents: Análisis estático de seguridad; Análisis dinámico y fuzzing; Revisión de código orientada a la seguridad; Pruebas de penetración: alcance y ética; Seguridad del código generado por asistentes; Gestión de vulnerabilidades

Capabilities: Integra el análisis estático y dinámico de seguridad en la canalización. Evalúa la seguridad del código generado por asistentes de programación.

Unit 4. Cadena de suministro y operación segura (Weeks 13-16)

Contents: Dependencias y componentes de terceros; Listas de materiales de software y firma de artefactos; Seguridad de contenedores y de la nube; Gestión de secretos; Respuesta a incidentes de seguridad; Informe de seguridad del proyecto

Capabilities: Gestiona los riesgos de las dependencias de un proyecto con listas de materiales de software. Elabora un informe de seguridad con hallazgos y mitigaciones.

Mantenimiento y Evolución de Software

SW802Term VIII4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT6 (3), CT5 (3), CE6 (3)

Mantenimiento y Evolución de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para comprender, mantener, refactorizar, migrar y modernizar sistemas de software existentes, controlando el riesgo de los cambios. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Fundamentos del mantenimiento; II) Comprensión de programas; III) Refactorización y modernización; IV) Evolución controlada. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos del mantenimiento (Weeks 1-4)

Contents: Tipos de mantenimiento; Leyes de evolución del software; Costo del mantenimiento; Deuda técnica; Proceso de mantenimiento (ISO/IEC/IEEE 14764); Gestión de solicitudes de cambio

Capabilities: Clasifica solicitudes de cambio y estima su impacto. Identifica y prioriza la deuda técnica de un sistema.

Unit 2. Comprensión de programas (Weeks 5-8)

Contents: Lectura de código en sistemas grandes; Ingeniería inversa y recuperación de la arquitectura; Análisis de dependencias; Minería de repositorios; Uso de asistentes para explicar código; Documentación del conocimiento del sistema

Capabilities: Recupera la arquitectura de un sistema existente a partir del código. Documenta un sistema heredado para los nuevos integrantes del equipo.

Unit 3. Refactorización y modernización (Weeks 9-12)

Contents: Pruebas de caracterización; Refactorización a gran escala; Patrón estrangulador; Migración a la nube y a servicios; Migración de datos; Actualización de dependencias y de plataformas

Capabilities: Introduce pruebas de caracterización y refactoriza código heredado. Planifica la modernización incremental de un sistema.

Unit 4. Evolución controlada (Weeks 13-16)

Contents: Análisis de impacto del cambio; Compatibilidad hacia atrás y versionado de API; Banderas de funcionalidad; Retiro de funcionalidades y de sistemas; Mantenimiento de sistemas con componentes de inteligencia artificial; Proyecto de mantenimiento sobre un sistema real

Capabilities: Analiza el impacto de un cambio y gestiona la compatibilidad de las interfaces. Ejecuta una evolución planificada sobre un sistema real con riesgo controlado.

Economía de la Ingeniería de Software

SW803Term VIII4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CE5 (3), CG6 (2), CT6 (3)

Economía de la Ingeniería de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para evaluar decisiones de ingeniería de software con criterios económicos, formular modelos de negocio de productos y servicios de software y analizar el mercado de la industria del software. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE5 (gestión de proyectos) y CT6 (procesos, calidad, seguridad y gestión del software). Comprende: I) Fundamentos de economía para la ingeniería; II) Decisiones económicas en ingeniería de software; III) Modelos de negocio de software; IV) La industria del software. Integra el eje transversal de innovación y Emprendimiento mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de economía para la ingeniería (Weeks 1-4)

Contents: Valor del dinero en el tiempo; Flujos de caja, valor actual neto y tasa interna de retorno; Análisis de costo-beneficio; Análisis de sensibilidad y de riesgo; Depreciación e impuestos en proyectos de software; Decisiones de inversión en tecnología

Capabilities: Evalúa alternativas de proyecto con el valor actual neto, la tasa interna de retorno y el análisis de sensibilidad. Sustenta una decisión de inversión en tecnología con criterios económicos.

Unit 2. Decisiones económicas en ingeniería de software (Weeks 5-8)

Contents: Costo total de propiedad; Construir, comprar, reutilizar o contratar servicios en la nube; Economía de la deuda técnica; Costo de la calidad y del retraso; Opciones reales en arquitectura; Gestión financiera de la nube

Capabilities: Compara las alternativas de construir, comprar o contratar servicios con su costo total. Cuantifica el costo de la deuda técnica y del retraso.

Unit 3. Modelos de negocio de software (Weeks 9-12)

Contents: Productos, servicios y plataformas; Licenciamiento y software libre; Software como servicio y suscripciones; Fijación de precios; Propiedad intelectual del software; Lienzo de modelo de negocio

Capabilities: Formula el modelo de negocio de un producto de software. Elige un esquema de licenciamiento y de precios coherente con el modelo.

Unit 4. La industria del software (Weeks 13-16)

Contents: Estructura de la industria en el Perú y en la región; Exportación de servicios de software; Normas de calidad como ventaja competitiva; Financiamiento de empresas de base tecnológica; Contratación pública de software; Plan económico del producto del curso

Capabilities: Analiza la posición de la industria peruana del software con datos oficiales. Presenta el plan económico de un producto de software.

Actividades Formativas Complementarias

AF401Term IX4 creditsLec 0 · Pra 8 · Lab 0CG6 (3), CG2 (3), CE6 (3)

Actividades Formativas Complementarias es una asignatura del área de Estudios Generales, de naturaleza práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para participar en actividades que amplían su formación, documentar sus logros en un portafolio y reflexionar sobre el aporte de esas experiencias a su perfil. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG6 (emprendimiento) y CG2 (liderazgo). Comprende: I) Plan personal de actividades; II) Innovación y competencias técnicas; III) Responsabilidad social y voluntariado; IV) Arte, cultura, deporte y cierre. Integra el eje transversal de formación Integral mediante seminarios y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Plan personal de actividades (Weeks 1-4)

Contents: Catálogo de actividades reconocidas, evidencias exigidas, horas y topes por categoría; Elaboración del plan personal de actividades y registro en el portafolio; Actividades académicas y científicas: congresos, escuelas y ponencias; Capítulos estudiantiles y comunidades técnicas

Capabilities: Planifica las actividades complementarias que realizará según el catálogo aprobado.

Unit 2. Innovación y competencias técnicas (Weeks 5-8)

Contents: Hackathons, datatones y concursos de programación (ICPC); Día de Logros (Demo Day): presentación de proyectos ante jurado externo; Certificaciones y cursos de la industria

Capabilities: Participa en competencias o eventos técnicos y documenta el resultado obtenido.

Unit 3. Responsabilidad social y voluntariado (Weeks 9-12)

Contents: Sistema de voluntariado de la UNMSM y proyectos de responsabilidad social; Voluntariado tecnológico en comunidades y organizaciones; Tutoría de pares y apoyo académico; Registro de evidencias e informe de impacto

Capabilities: Ejecuta una actividad de servicio y registra su impacto en la comunidad beneficiaria.

Unit 4. Arte, cultura, deporte y cierre (Weeks 13-16)

Contents: Elencos, festivales, danzas y talleres artísticos; selecciones deportivas; Validación de evidencias por la Dirección de la Escuela; Presentación del portafolio y reflexión final

Capabilities: Sustenta su portafolio de actividades con evidencias validadas.

Computación y Responsabilidad Social

CS281Term IX4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CG3 (4), CG4 (3), CE1 (4)

Computación y Responsabilidad Social es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para evaluar el impacto social y ambiental de las soluciones computacionales, analizar problemas de privacidad, delitos informáticos y diversidad y ejecutar un proyecto de aprendizaje-servicio con una comunidad u organización. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG3 (responsabilidad social) y CE1 (el profesional y el mundo). Comprende: I) Impacto Social e IA; Datos, Vigilancia y Tecnología de Privacidad; II) Delitos y Ataques Informáticos; III) Identidad y Diversidad en la Informática; Huella Ambiental de los Sistemas Informáticos; Modelos y Estrategias Económicas; IV) Proyecto de aprendizaje-servicio. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante aprendizaje basado en proyectos, prácticas de laboratorio y talleres.

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Learning units (4)
Unit 1. Impacto Social e IA; Datos, Vigilancia y Tecnología de Privacidad (Weeks 1-4)

Contents: Implicaciones sociales (por ejemplo, ideologías políticas y culturales) en un mundo…; Impacto de las aplicaciones informáticas (por ejemplo, redes sociales, aplicaciones de…; Consecuencias de involucrar tecnologías informáticas, particularmente inteligencia…; Crecimiento y control de internet, datos, informática e inteligencia artificial; Implicaciones de privacidad de la recopilación generalizada de datos, incluyendo pero no…; Concepciones de anonimato, seudonimidad e identidad

Capabilities: Evalúa soluciones a las amenazas a la privacidad en bases de datos transaccionales y almacenes de datos. Analiza la eficacia de un diseño e implementación dados utilizando datos empíricos.

Unit 2. Delitos y Ataques Informáticos (Weeks 5-8)

Contents: Delitos informáticos, recurso legal para criminales informáticos e impacto en víctimas y…; Ingeniería social, fraude habilitado por la informática, robo de identidad y recuperación…; Terrorismo cibernético, hacking criminal y hacktivismo; Malware, virus, gusanos; Ataques a infraestructura crítica como redes eléctricas y oleoductos

Capabilities: Identifica problemas con las leyes que se aplican a los delitos informáticos. Examina los problemas éticos y legales que rodean el mal uso del acceso y varias violaciones de seguridad.

Unit 3. Identidad y Diversidad en la Informática; Huella Ambiental de los Sistemas Informáticos; Modelos y Estrategias Económicas (Weeks 9-12)

Contents: Cómo la identidad impacta y es impactada por las tecnologías y entornos informáticos…; Los beneficios de los equipos de desarrollo diversos y los impactos de los equipos que no…; Impactos ambientales, sociales y culturales de las decisiones de implementación (por…; Impactos sociales y ambientales locales/regionales/globales de los sistemas informáticos…; Modelos económicos: regulados y no regulados, monopolios, efectos de red (network…; Estrategias de precios y despliegue: obsolescencia programada (planned obsolescence)…

Capabilities: Evalúa el impacto del poder y el privilegio en la profesión de la informática en lo que respecta a la cultura, industria, productos y sociedad. Identifica ejemplos de los beneficios que los equipos diversos pueden aportar a los productos de software y cómo la falta de diversidad tiene costos.

Unit 4. Proyecto de aprendizaje-servicio (Weeks 13-16)

Contents: Aprendizaje-servicio: identificación de una necesidad real de una comunidad u organización; Diseño de la intervención con la organización beneficiaria e indicadores de impacto; Ejecución de la solución computacional y registro de evidencias; Evaluación del impacto social y ambiental; devolución de resultados a los beneficiarios

Capabilities: Ejecuta un proyecto de aprendizaje-servicio que atiende una necesidad real y evalúa su impacto.

Innovación y Emprendimiento Tecnológico

CS2G1Term IX4 creditsLec 2 · Pra 4 · Lab 0CG6 (3), CE5 (3), CG2 (3)

Innovación y Emprendimiento Tecnológico es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para identificar oportunidades de innovación, diseñar y validar un modelo de negocio de base tecnológica y presentar un producto mínimo viable ante un jurado. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG6 (emprendimiento) y CE5 (gestión de proyectos). Comprende: I) Innovación y oportunidad; II) Modelo de negocio; III) Producto mínimo viable; IV) Financiamiento y presentación. Integra el eje transversal de innovación y Emprendimiento mediante aprendizaje basado en proyectos y talleres.

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Learning units (4)
Unit 1. Innovación y oportunidad (Weeks 1-4)

Contents: Innovación, emprendimiento y ecosistema de innovación del Perú; Gestión de la innovación: principios y sistema de gestión; Descubrimiento de problemas: entrevistas y observación de usuarios; Taller: definición del problema y del segmento de clientes

Capabilities: Identifica una oportunidad de innovación sustentada en evidencia de usuarios.

Unit 2. Modelo de negocio (Weeks 5-8)

Contents: Propuesta de valor y lienzo del modelo de negocio; Desarrollo de clientes e hipótesis del modelo; Mercado, competencia y propiedad intelectual del software

Capabilities: Diseña un modelo de negocio de base tecnológica con hipótesis verificables.

Unit 3. Producto mínimo viable (Weeks 9-12)

Contents: Método de emprendimiento ágil: construir, medir y aprender; Prototipado y producto mínimo viable; Métricas de tracción y experimentos de validación; Taller: iteración del producto con datos de usuarios

Capabilities: Valida un producto mínimo viable con usuarios reales y métricas.

Unit 4. Financiamiento y presentación (Weeks 13-16)

Contents: Costos, ingresos y proyección financiera básica; Fuentes de financiamiento: fondos concursables, incubadoras e inversión; Presentación ante jurado en el Día de Logros (Demo Day)

Capabilities: Sustenta su emprendimiento ante un jurado externo.

Proyecto de Fin de Carrera I

CS402Term IX4 creditsLec 2 · Pra 4 · Lab 0CG1 (4), CT2 (4), CT4 (4), CE4 (4)

Proyecto de Fin de Carrera I es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para formular un problema de computación con impacto social, analizar críticamente el estado del arte y diseñar la metodología y el plan del proyecto. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CG1 (investigación) y CT2 (análisis de problemas y requisitos). Comprende: I) Definición del proyecto y criterio de impacto; Profundización en el Estado del Arte Específico; II) Análisis Crítico y Comparativo de Enfoques; Propuesta de Investigación y Selección de Asesor; III) Formalización del plan del proyecto; Diseño de la Metodología Original; IV) Diseño y Ejecución de Experimentos Preliminares; Presentación y Defensa del Estado del Arte. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante aprendizaje basado en proyectos, talleres y aprendizaje basado en investigación.

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Learning units (4)
Unit 1. Definición del proyecto y criterio de impacto; Profundización en el Estado del Arte Específico (Weeks 1-4)

Contents: Modalidades del proyecto de fin de carrera: investigación, desarrollo tecnológico o…; Identificación del problema con una organización o grupo de interés; criterio de impacto…; Selección y refinamiento del tópico de investigación en coordinación con el asesor; Búsqueda exhaustiva multi-fuente: IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar, arXiv…; Identificación de trabajos seminales y artículos más citados del área; Construcción del grafo de citaciones y análisis de la evolución temporal del tópico

Capabilities: Construye un mapa completo de la literatura de un tópico específico identificando los trabajos fundamentales. Analiza la evolución temporal de un área de investigación identificando tendencias y brechas.

Unit 2. Análisis Crítico y Comparativo de Enfoques; Propuesta de Investigación y Selección de Asesor (Weeks 5-8)

Contents: Análisis crítico de propuestas: metodología, datasets, métricas y limitaciones de cada…; Construcción de tablas comparativas de propuestas existentes con criterios objetivos; Identificación de brechas de investigación (research gaps) no resueltas en el área; Formulación de la pregunta de investigación propia a partir del análisis del estado del…; Marco teórico: síntesis estructurada y coherente del conocimiento relevante del área; Estructura de una propuesta de investigación: problema, motivación y objetivos

Capabilities: Elabora una propuesta de investigación que defina el problema, objetivos y posible solución. Formula una pregunta de investigación propia sustentada en el análisis del estado del arte.

Unit 3. Formalización del plan del proyecto; Diseño de la Metodología Original (Weeks 9-12)

Contents: Estructura del plan del proyecto según el formato institucional; Definición precisa del problema de investigación y pregunta central del proyecto; Formulación de objetivos generales y específicos verificables; Cronograma de actividades con hitos hasta la defensa final del proyecto; Análisis de viabilidad: recursos, tiempos, riesgos y contingencias del proyecto; Definición del enfoque metodológico: experimental, analítico o constructivo

Capabilities: Diseña la metodología de investigación alineada con los objetivos. Elabora un cronograma detallado con hitos y análisis de riesgos hasta la defensa del proyecto.

Unit 4. Diseño y Ejecución de Experimentos Preliminares; Presentación y Defensa del Estado del Arte (Weeks 13-16)

Contents: Diseño experimental: variables, métricas y posibles benchmarks del área; Reproducción de resultados de trabajos relevantes del estado del arte; Implementación de baselines para comparación objetiva de enfoques; Análisis estadístico básico: pruebas de significancia e intervalos de confianza; Gestión de datos experimentales: datasets, configuraciones, versiones y registro de…; Preparación de la presentación oral del reporte técnico ante el comité evaluador

Capabilities: Presenta y defiende oralmente el reporte técnico ante un comité académico con rigor. Interpreta y reporta resultados experimentales con rigor estadístico apropiado.

Ingeniería de Software Asistida por IA

SW9E1Term IX4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT5 (4), CT4 (4), CE6 (4)

Ingeniería de Software Asistida por IA es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para usar asistentes de programación y agentes de desarrollo en las fases del ciclo de vida del software, verificar sus resultados y evaluar su efecto en la calidad y en el desempeño de la entrega. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Asistentes de programación; II) Verificación del código generado; III) Agentes de desarrollo; IV) Evaluación del efecto. Integra el eje transversal de tecnología para la Innovación Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Asistentes de programación (Weeks 1-4)

Contents: Modelos de lenguaje para código: capacidades y límites; Entornos con asistentes integrados; Especificación de la tarea y contexto del repositorio; Generación de código y de pruebas; Propiedad intelectual y licencias del código generado; Política de uso declarado en los equipos

Capabilities: Usa asistentes para generar código y pruebas a partir de especificaciones claras. Aplica una política de uso declarado y de licencias en su equipo.

Unit 2. Verificación del código generado (Weeks 5-8)

Contents: Revisión de código asistida y humana; Pruebas como especificación ejecutable; Análisis estático y de seguridad del código generado; API y dependencias inexistentes sugeridas por los modelos; Trazabilidad entre requisitos, código y pruebas; Casos de defectos introducidos por asistentes

Capabilities: Detecta defectos y vulnerabilidades en el código generado mediante pruebas y análisis. Justifica la aceptación o el rechazo de un cambio propuesto por un asistente.

Unit 3. Agentes de desarrollo (Weeks 9-12)

Contents: Agentes que planifican, editan y ejecutan pruebas; Herramientas y protocolos de contexto para agentes; Agentes en la integración continua y en la revisión; Supervisión humana y límites de autonomía; Seguridad de los agentes con acceso al repositorio; Coordinación de varios agentes

Capabilities: Configura un agente de desarrollo con límites de autonomía y supervisión. Evalúa los riesgos de seguridad de un agente con acceso al repositorio.

Unit 4. Evaluación del efecto (Weeks 13-16)

Contents: Diseño de experimentos de productividad; Métricas de calidad y de entrega; Efectos en la mantenibilidad; Costo y consumo de los modelos; Responsabilidad profesional; Informe experimental del equipo

Capabilities: Diseña y ejecuta un experimento que compara el trabajo con asistentes y sin ellos. Interpreta los resultados con métricas de calidad, de entrega y de costo.

Métodos Formales y Análisis de Programas

SW9E2Term IX4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT1 (4), CT4 (4), CT2 (4)

Métodos Formales y Análisis de Programas es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para especificar formalmente el comportamiento de un software y verificar propiedades de corrección mediante el análisis de programas, la verificación deductiva y la verificación de modelos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT1 (conocimientos de ingeniería de software) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Especificación formal; II) Verificación deductiva; III) Análisis estático; IV) Verificación de modelos. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Especificación formal (Weeks 1-4)

Contents: Lógica proposicional y de predicados; Precondiciones, poscondiciones e invariantes; Tipos como especificaciones; Lenguajes de especificación; Especificación de sistemas concurrentes; Casos de sistemas críticos

Capabilities: Especifica el comportamiento de un módulo con contratos formales. Explica el papel de la especificación formal en los sistemas críticos.

Unit 2. Verificación deductiva (Weeks 5-8)

Contents: Lógica de Hoare; Invariantes de ciclo; Verificadores automáticos; Terminación; Verificación de estructuras de datos; Límites de la verificación deductiva

Capabilities: Demuestra la corrección parcial de un programa con lógica de Hoare. Verifica un programa con un verificador automático.

Unit 3. Análisis estático (Weeks 9-12)

Contents: Grafos de flujo de control y de datos; Nociones de interpretación abstracta; Análisis de flujo de datos; Ejecución simbólica; Herramientas de análisis estático en la industria; Falsos positivos y adopción

Capabilities: Aplica el análisis de flujo de datos y la ejecución simbólica a programas pequeños. Evalúa los resultados de una herramienta de análisis estático.

Unit 4. Verificación de modelos (Weeks 13-16)

Contents: Sistemas de transición; Lógica temporal; Herramientas de verificación de modelos; Verificación de protocolos concurrentes; Verificación acotada; Proyecto de verificación

Capabilities: Modela un protocolo concurrente y verifica propiedades temporales. Presenta la verificación de un componente con sus supuestos y límites.

Sistemas Distribuidos y Nativos de la Nube

SW9E3Term IX4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT3 (4), CT5 (4), CT1 (4)

Sistemas Distribuidos y Nativos de la Nube es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar, construir y operar sistemas distribuidos nativos de la nube que sean escalables, tolerantes a fallas y consistentes. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Fundamentos de sistemas distribuidos; II) Comunicación y datos; III) Sistemas nativos de la nube; IV) Confiabilidad. Integra el eje transversal de internacionalización mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de sistemas distribuidos (Weeks 1-4)

Contents: Modelos de sistema y de fallas; Tiempo, relojes y orden de eventos; Replicación y consistencia; Nociones de consenso; Teorema CAP y sus compromisos; Particionamiento de datos

Capabilities: Explica los compromisos entre consistencia, disponibilidad y latencia. Selecciona estrategias de replicación y de particionamiento para un caso.

Unit 2. Comunicación y datos (Weeks 5-8)

Contents: Llamadas remotas y mensajería; Colas y flujos de eventos; Transacciones distribuidas y sagas; Bases de datos distribuidas; Caché distribuida; Idempotencia y reintentos

Capabilities: Implementa comunicación asíncrona confiable entre servicios. Diseña una saga que mantiene la consistencia entre servicios.

Unit 3. Sistemas nativos de la nube (Weeks 9-12)

Contents: Contenedores y orquestación; Servicios gestionados y sin servidor; Malla de servicios; Escalado automático; Configuración y descubrimiento de servicios; Costo en la nube

Capabilities: Despliega servicios en un orquestador con escalado automático. Compara alternativas gestionadas y sin servidor por costo y desempeño.

Unit 4. Confiabilidad (Weeks 13-16)

Contents: Tolerancia a fallas: tiempos de espera y disyuntores; Ingeniería del caos; Pruebas de sistemas distribuidos; Observabilidad distribuida; Recuperación ante desastres; Proyecto de sistema distribuido

Capabilities: Aplica patrones de tolerancia a fallas y los valida con experimentos de caos. Evalúa la confiabilidad de un sistema distribuido con métricas.

Gestión de Productos de Software

SW9E4Term IX4 creditsLec 3 · Pra 2 · Lab 0CE5 (4), CG6 (3), CT2 (4)

Gestión de Productos de Software es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para descubrir oportunidades, definir y priorizar un producto de software, validar hipótesis con usuarios y medir su valor a lo largo de su ciclo de vida. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE5 (gestión de proyectos) y CT2 (análisis de problemas y requisitos). Comprende: I) Descubrimiento del producto; II) Estrategia y hoja de ruta; III) Medición del producto; IV) Ciclo de vida y lanzamiento. Integra el eje transversal de innovación y Emprendimiento mediante clase magistral activa, aprendizaje basado en problemas, aprendizaje basado en proyectos y estudio de casos.

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Learning units (4)
Unit 1. Descubrimiento del producto (Weeks 1-4)

Contents: Problema, usuario y propuesta de valor; Investigación de usuarios; Mapas de oportunidades; Hipótesis y experimentos; Producto mínimo viable; Análisis de competidores

Capabilities: Formula hipótesis de valor y las valida con usuarios. Define un producto mínimo viable sustentado en evidencia.

Unit 2. Estrategia y hoja de ruta (Weeks 5-8)

Contents: Visión y estrategia de producto; Objetivos y resultados clave; Hoja de ruta basada en resultados; Priorización por valor y costo; Gestión de la lista de pendientes; Rol del dueño de producto

Capabilities: Construye una hoja de ruta orientada a resultados. Prioriza la lista de pendientes con criterios explícitos de valor y costo.

Unit 3. Medición del producto (Weeks 9-12)

Contents: Métricas de adopción, retención e ingresos; Analítica de producto; Experimentos controlados en línea; Interpretación estadística de experimentos; Privacidad en la analítica; Decisiones basadas en datos

Capabilities: Diseña un experimento controlado y analiza sus resultados. Define métricas de producto respetando la privacidad de los usuarios.

Unit 4. Ciclo de vida y lanzamiento (Weeks 13-16)

Contents: Lanzamiento al mercado; Precios y empaquetado; Escalamiento del producto; Producto en mercados internacionales; Retiro de productos; Presentación del producto en el Día de Logros

Capabilities: Planifica el lanzamiento de un producto de software. Presenta el producto y su evidencia de valor ante un jurado.

Prácticas Preprofesionales en Empresa

CS400Term X12 creditsLec 1 · Pra 22 · Lab 0CE3 (4), CE2 (4), CE5 (4), CT5 (4), CT6 (4), CG5 (4), CG2 (3)

Prácticas Preprofesionales en Empresa es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para desempeñarse en un equipo profesional de computación, aplicar buenas prácticas de ingeniería en proyectos reales y documentar y sustentar su experiencia. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE3 (trabajo individual y en equipo) y CE2 (ética). Comprende: I) Inducción y plan de prácticas; II) Desempeño en la organización I; III) Desempeño en la organización II; IV) Informe y sustentación. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante seminarios y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Inducción y plan de prácticas (Weeks 1-4)

Contents: Marco legal de las modalidades formativas laborales y convenio de prácticas; Plan de prácticas: objetivos, actividades y competencias por demostrar; Inserción en el equipo de trabajo y normas de la organización; Seminario: ética profesional y confidencialidad de la información

Capabilities: Formula su plan de prácticas alineado con las competencias del perfil de egreso.

Unit 2. Desempeño en la organización I (Weeks 5-8)

Contents: Ejecución de las tareas asignadas en proyectos de la organización; Registro de actividades en la bitácora de prácticas; Seminario de seguimiento: avances y dificultades

Capabilities: Ejecuta tareas profesionales de computación con las prácticas y estándares de la organización.

Unit 3. Desempeño en la organización II (Weeks 9-12)

Contents: Participación en el ciclo completo de un entregable del equipo; Evaluación intermedia del supervisor de la organización; Seminario: aprendizaje autónomo de tecnologías usadas en la práctica; Identificación de una mejora o aporte para la organización

Capabilities: Aporta una mejora documentada al proceso o producto en el que participa.

Unit 4. Informe y sustentación (Weeks 13-16)

Contents: Redacción del informe final de prácticas; Evaluación final del supervisor y constancia de prácticas; Sustentación de la experiencia ante el docente y los pares

Capabilities: Sustenta su experiencia preprofesional con evidencias y reflexión crítica.

Proyecto de Fin de Carrera II

CS403Term X4 creditsLec 2 · Pra 4 · Lab 0CT3 (4), CT4 (4), CE2 (4), CE4 (4), CE5 (4), CE6 (4), CG1 (4), CG6 (3)

Proyecto de Fin de Carrera II es una asignatura del área de Estudios Específicos, de naturaleza teórico-práctica y de carácter obligatorio. Tiene como propósito desarrollar capacidades para implementar y validar la solución propuesta, redactar el informe final del proyecto y sustentar públicamente sus resultados. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Implementación y Experimentos Preliminares; Redacción de Capítulos Centrales del proyecto; II) Conclusión de Experimentos y Análisis de Resultados; III) Redacción de Capítulos Finales del proyecto; Preparación y Ensayo de la Sustentación; IV) Entrega Formal y Pre-Sustentación. Integra el eje transversal de innovación y Emprendimiento mediante aprendizaje basado en proyectos, talleres y aprendizaje basado en investigación.

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Learning units (4)
Unit 1. Implementación y Experimentos Preliminares; Redacción de Capítulos Centrales del proyecto (Weeks 1-4)

Contents: Implementación de la propuesta original: prototipo, algoritmo o modelo del proyecto; Reproducción de baselines relevantes del estado del arte para comparación; Ejecución de experimentos preliminares con análisis estadístico básico; Registro y documentación de configuraciones, versiones y resultados; Identificación de limitaciones y ajuste iterativo de la propuesta; Redacción del capítulo de metodología y diseño experimental en LaTeX

Capabilities: Redacta los capítulos de metodología y trabajos relacionados con rigor académico. Aplica ciclos de revisión con el asesor para mejorar la calidad del documento.

Unit 2. Conclusión de Experimentos y Análisis de Resultados (Weeks 5-8)

Contents: Ejecución completa del protocolo experimental definido en el plan del proyecto; Análisis estadístico final: pruebas de significancia, intervalos de confianza y efecto; Comparación objetiva con baselines y estado del arte usando métricas establecidas; Interpretación de resultados: hallazgos, limitaciones y amenazas a la validez; Documentación reproducible: código, datasets, configuraciones y resultados

Capabilities: Analiza resultados con rigor estadístico e interpreta hallazgos con respecto a la hipótesis. Completa la ejecución del protocolo experimental con todos los casos definidos.

Unit 3. Redacción de Capítulos Finales del proyecto; Preparación y Ensayo de la Sustentación (Weeks 9-12)

Contents: Redacción del capítulo de resultados: tablas, figuras y análisis comparativo de alta…; Redacción del capítulo de conclusiones: hallazgos, contribuciones originales y…; Redacción del capítulo de trabajo futuro: extensiones y problemas abiertos; Redacción de la introducción final: motivación, problema y resumen de contribuciones; Redacción del resumen ejecutivo (abstract) en español e inglés; Diseño de la presentación oral: estructura, narrativa y manejo del tiempo

Capabilities: Diseña y expone una presentación oral clara y estructurada del trabajo del proyecto. Redacta el capítulo de resultados con visualizaciones claras y análisis comparativo.

Unit 4. Entrega Formal y Pre-Sustentación (Weeks 13-16)

Contents: Proceso institucional de entrega del informe final: documentación y plazos reglamentarios; Pre-sustentación ante autoridades de la facultad: evaluación del borrador final; Incorporación de correcciones del comité pre-sustentador en el documento; Trámites administrativos: designación de jurado y programación de la sustentación; Ética en la diseminación: acceso abierto, repositorio institucional y derechos de autoría

Capabilities: Presenta el borrador final ante el comité pre-sustentador e incorpora sus correcciones. Entrega el informe final completo cumpliendo todos los requisitos institucionales.

Agentes de Software con Modelos de Lenguaje

SWXE1Term X4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT3 (4), CT5 (4), CE2 (4)

Agentes de Software con Modelos de Lenguaje es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar, construir, evaluar y operar aplicaciones basadas en agentes de software que usan modelos de lenguaje y herramientas, con supervisión humana, seguridad y control de costos. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT3 (diseño y construcción de soluciones) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Fundamentos de agentes; II) Construcción de aplicaciones con agentes; III) Evaluación y pruebas; IV) Operación responsable. Integra el eje transversal de innovación y Emprendimiento mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Fundamentos de agentes (Weeks 1-4)

Contents: Agente, entorno y herramientas; Ciclo de percepción, razonamiento y acción con modelos de lenguaje; Planificación y descomposición de tareas; Memoria y contexto; Protocolos de herramientas y de contexto; Patrones de diseño de agentes

Capabilities: Diseña un agente con herramientas y memoria para una tarea definida. Selecciona patrones de diseño de agentes según la tarea.

Unit 2. Construcción de aplicaciones con agentes (Weeks 5-8)

Contents: Integración con servicios y bases de datos; Recuperación de información para agentes; Sistemas multiagente y coordinación; Interfaces con supervisión humana; Manejo de errores y reintentos; Automatización de procesos con agentes

Capabilities: Construye una aplicación con varios agentes coordinados. Incorpora puntos de supervisión humana en flujos automatizados.

Unit 3. Evaluación y pruebas (Weeks 9-12)

Contents: Conjuntos de evaluación y métricas; Evaluación automática y humana; Pruebas de regresión del comportamiento; Robustez ante entradas adversarias; Trazas y depuración de agentes; Evaluación de costo y latencia

Capabilities: Evalúa el comportamiento de un agente con conjuntos de prueba y métricas. Depura las fallas de un agente a partir de sus trazas.

Unit 4. Operación responsable (Weeks 13-16)

Contents: Inyección de instrucciones y permisos mínimos; Privacidad y protección de datos; Observabilidad de agentes en producción; Control de costos y de consumo; Responsabilidad y rendición de cuentas; Proyecto integrador con una organización

Capabilities: Aplica controles de seguridad y de permisos a un agente en producción. Presenta un agente que opera para una organización, con su análisis de riesgos.

Pruebas Automatizadas Avanzadas e Ingeniería Inversa

SWXE2Term X4 creditsLec 2 · Pra 0 · Lab 4CT4 (4), CT5 (4), CT6 (4)

Pruebas Automatizadas Avanzadas e Ingeniería Inversa es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para generar pruebas automáticamente, aplicar fuzzing y técnicas de ingeniería inversa, y evaluar la efectividad de las pruebas en sistemas reales. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT4 (verificación, experimentación e indagación) y CT5 (uso de herramientas y plataformas modernas). Comprende: I) Generación automática de pruebas; II) Fuzzing; III) Ingeniería inversa; IV) Pruebas en la práctica. Integra el eje transversal de investigación Formativa mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Generación automática de pruebas (Weeks 1-4)

Contents: Generación aleatoria y dirigida por búsqueda; Herramientas de generación de pruebas unitarias; Ejecución simbólica y concólica; Oráculos automáticos y regresión; Generación de pruebas con modelos de lenguaje; Evaluación de las pruebas generadas

Capabilities: Genera pruebas automáticamente con herramientas de búsqueda y de ejecución simbólica. Evalúa la calidad de las pruebas generadas automáticamente.

Unit 2. Fuzzing (Weeks 5-8)

Contents: Fuzzing por mutación y por gramáticas; Fuzzing guiado por cobertura; Sanitizadores; Fuzzing de API y de protocolos; Fuzzing continuo; Clasificación de las fallas

Capabilities: Configura una campaña de fuzzing guiado por cobertura. Clasifica y reproduce las fallas encontradas.

Unit 3. Ingeniería inversa (Weeks 9-12)

Contents: Análisis de binarios y de código intermedio; Recuperación de modelos de comportamiento; Inferencia de especificaciones; Análisis de registros de ejecución; Ingeniería inversa de protocolos; Aspectos legales y éticos

Capabilities: Infiere modelos de comportamiento a partir de las ejecuciones de un sistema. Aplica la ingeniería inversa dentro de los límites legales y éticos.

Unit 4. Pruebas en la práctica (Weeks 13-16)

Contents: Pruebas inestables y su diagnóstico; Selección y priorización de pruebas de regresión; Pruebas de mutación a escala; Pruebas en producción; Métricas de efectividad; Proyecto sobre un sistema de código abierto

Capabilities: Diagnostica pruebas inestables y prioriza la regresión. Mejora el conjunto de pruebas de un proyecto de código abierto con evidencia medible.

Ingeniería de Software Sostenible

SWXE3Term X4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CG4 (3), CE1 (4), CT4 (4)

Ingeniería de Software Sostenible es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para medir y reducir el consumo energético y la huella de carbono del software y de su infraestructura, e incorporar la sostenibilidad en las decisiones de ingeniería. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CE1 (el profesional y el mundo) y CT4 (verificación, experimentación e indagación). Comprende: I) Sostenibilidad y software; II) Medición de energía; III) Intensidad de carbono del software; IV) Tácticas de software eficiente. Integra el eje transversal de sustentabilidad Ambiental mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Sostenibilidad y software (Weeks 1-4)

Contents: Dimensiones ambiental, social, económica y técnica de la sostenibilidad; Impacto ambiental de la computación y de los centros de datos; Hardware, residuos electrónicos y obsolescencia; Requisitos de sostenibilidad; Marcos de referencia y normas; Casos nacionales

Capabilities: Analiza el impacto ambiental de un sistema de software en sus dimensiones. Formula requisitos de sostenibilidad para un producto.

Unit 2. Medición de energía (Weeks 5-8)

Contents: Potencia, energía y eficiencia; Instrumentos y medidores por software; Diseño de experimentos de medición; Variabilidad y validez de las mediciones; Energía en dispositivos móviles; Reporte reproducible

Capabilities: Mide el consumo energético de un programa con un protocolo reproducible. Interpreta la variabilidad de las mediciones con estadística básica.

Unit 3. Intensidad de carbono del software (Weeks 9-12)

Contents: Especificación SCI (ISO/IEC 21031:2024); Intensidad de carbono de la red eléctrica; Carbono incorporado del hardware; Huella del entrenamiento y de la inferencia de modelos de inteligencia artificial; Cómputo consciente del carbono; Cálculo de la SCI del proyecto

Capabilities: Calcula la intensidad de carbono de un sistema con la especificación SCI. Estima la huella de un modelo de inteligencia artificial y propone cómo reducirla.

Unit 4. Tácticas de software eficiente (Weeks 13-16)

Contents: Eficiencia de algoritmos y de estructuras de datos; Refactorización para la eficiencia energética; Dimensionamiento y escalado en la nube; Caché, compresión y transferencia de datos; Compromisos con otros atributos de calidad; Proyecto de reducción de la huella

Capabilities: Aplica tácticas que reducen el consumo de un sistema y mide su efecto. Evalúa los compromisos entre la eficiencia energética y otros atributos de calidad.

Diseño de Interacción Humano-IA y Accesibilidad

SWXE4Term X4 creditsLec 2 · Pra 2 · Lab 2CT2 (4), CG3 (4), CE1 (4)

Diseño de Interacción Humano-IA y Accesibilidad es una asignatura del área de Estudios de Especialidad, de naturaleza teórico-práctica y de carácter electivo. Tiene como propósito desarrollar capacidades para diseñar y evaluar interfaces accesibles y la interacción de las personas con sistemas que incorporan inteligencia artificial, con un enfoque centrado en el usuario. Contribuye al perfil de egreso mediante las competencias CT2 (análisis de problemas y requisitos) y CG3 (responsabilidad social). Comprende: I) Accesibilidad; II) Interacción con sistemas de inteligencia artificial; III) Interfaces conversacionales y multimodales; IV) Evaluación con usuarios. Integra el eje transversal de responsabilidad Social mediante clase magistral activa, prácticas de laboratorio, aprendizaje basado en problemas y aprendizaje basado en proyectos.

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Learning units (4)
Unit 1. Accesibilidad (Weeks 1-4)

Contents: Discapacidad, inclusión y diseño universal; Pautas de accesibilidad para el contenido web (WCAG); Tecnologías de apoyo; Accesibilidad en la web y en dispositivos móviles; Evaluación automática y manual; Marco normativo nacional de accesibilidad digital

Capabilities: Evalúa la accesibilidad de un producto digital con las pautas WCAG. Corrige barreras de accesibilidad en interfaces web y móviles.

Unit 2. Interacción con sistemas de inteligencia artificial (Weeks 5-8)

Contents: Modelos mentales de sistemas probabilísticos; Pautas para la interacción humano-IA; Comunicación de la incertidumbre; Control y corrección por el usuario; Explicaciones para usuarios; Confianza calibrada

Capabilities: Aplica pautas de interacción humano-IA en el diseño de un producto. Diseña explicaciones y controles que calibran la confianza del usuario.

Unit 3. Interfaces conversacionales y multimodales (Weeks 9-12)

Contents: Diseño conversacional; Voz y multimodalidad; Manejo de errores y reparación del diálogo; Personalización y privacidad; Diseño para la diversidad lingüística del país; Prototipado rápido

Capabilities: Prototipa una interfaz conversacional con manejo de errores. Adapta una interfaz a usuarios de diversas lenguas y culturas.

Unit 4. Evaluación con usuarios (Weeks 13-16)

Contents: Estudios de usabilidad; Evaluación de sistemas de inteligencia artificial con usuarios; Métodos cuantitativos y cualitativos; Ética de la investigación con personas; Comunicación de hallazgos; Proyecto con una organización

Capabilities: Conduce un estudio con usuarios y analiza sus resultados. Comunica los hallazgos de la evaluación con recomendaciones priorizadas.