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Curso Gratuito Maestría en Sistemas Computacionales

Duración: 1500
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Valoración: 4.6 /5 basada en 71 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Maestría en Sistemas Computacionales:

Con esta Maestría en Sistemas Computacionales podrás conocer las mejores prácticas para el manejo de sistemas informáticos, el desarrollo de aplicaciones y el análisis de datos. Además, aprenderás a usar las técnicas que comúnmente utilizan los especialistas en el sector para data mining, bases de datos y otras agrupaciones de datos. Por último, aprenderás a trabajar con tecnologías de la información.

A quién va dirigido:

Esta Maestría en Sistemas Computacionales va dirigida a todos los trabajadores del sector de la informática que quieren dedicarse profesionalmente al uso de tecnologías de big data y aprendizaje automático. También está dirigido para aquellos que están iniciando en el mundo del análisis de datos y quieren aumentar sus conocimientos en este sector.

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Maestría en Sistemas Computacionales:

- Conocer los conceptos básicos del análisis de datos. - Comprender el funcionamiento de los sistemas computacionales. - Aprender a programar aplicaciones web. - Descubrir el proceso de recolección y clasificación de datos. - Comprender el funcionamiento y los tipos de redes.

Salidas Laborales:

Las salidas profesionales de esta Maestría en Sistemas Computacionales son las de analista de datos, ingeniero de datos, científico de datos, arquitecto de big data, ingeniero de big data y desarrollador de big data entre otras muchas. Comienza a desarrollar tu carrera profesional y adquiere una formación avanzada y amplia las fronteras de este sector.

 

Resumen:

Hoy en día, la gran mayoría de personas utilizan Internet a diario para realizar su trabajo, para mantenerse informado o para disfrutar de su tiempo de ocio. Todas estas acciones generan datos, que pueden ser manejados para mejorar la experiencia en cada uno de estos ámbitos. Gracias a la Maestría en Sistemas Computacionales descubrirás los métodos utilizados por los expertos para manejar pequeñas, medianas o grandes cantidades de datos y conocer las mejores técnicas para mejorar la experiencia de usuario. Al finalizar esta maestría, el alumno será capaz de manejar extensas cantidades de datos, desarrollar sus propios sitios web y comprender el funcionamiento interno de las redes. Por último, el alumno será capaz de recoger y clasificar datos de sus propios sitios web.

Titulación:

Titulación Oficial de Maestría en Sistemas Computacionales por la Universidad UDAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE)

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura con nosotros a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes asignaturas así como realizar las actividades de aprendizaje. Las horas de estudio realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos.

Temario:


MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A JAVASCRIPT
  1. Introducción
  2. Dónde se ubica el JavaScript en las páginas HTML
  3. Cómo enviar las salidas de resultados a las páginas HTML
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS BÁSICOS DE JAVASCRIPT
  1. Declaraciones
  2. Sintaxis
  3. Comentarios
  4. Variables
  5. Tipos de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROGRAMACIÓN ORIENTADA A OBJETOS
  1. Clase
  2. Propiedades
  3. Métodos
  4. Getters y Setters
  5. Constructores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SENTENCIAS CONDICIONALES
  1. Operadores
  2. Sentencia condicional simple
  3. Sentencia condicional múltiple
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SENTENCIAS DE REPETICIÓN
  1. Fundamentos de la repetición controlada
  2. Instrucción de repetición mientras
  3. Instrucción de repetición haz - mientras
  4. Instrucción de repetición desde
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ARREGLOS EN LA PROGRAMACIÓN
  1. Declaración y creación de arreglos
  2. Paso de arreglos a los métodos
  3. Arreglos multidimensionales
  4. Listas de argumentos con longitud variable
UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUNCIONES
  1. Manejo de cadenas
  2. Manejo de números
  3. Manejo de funciones matemáticas
  4. Manejo de valores booleanos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTERFACES
  1. JavaScript HTML DOM
  2. Modelo de objeto del navegador
  3. Formularios
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ENVIAR Y RECIBIR DATOS DESDE JAVASCRIPT
  1. JavaScript Ajax
  2. Uso JSON en JavaScript
UNIDAD DIDÁCTICA 10. FRAMEWORK JQUERY
  1. Conceptos y generalidades
  2. Utilización de Jquery

MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DE REDES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EXPLORANDO LA RED
  1. Conectado globalmente
  2. LANs, WANs e Internet
  3. La red como plataforma
  4. El entorno cambiante de la red
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONFIGURAR UN SISTEMA OPERATIVO DE RED
  1. IOS Bootcamp
  2. Configuración básica de dispositivos
  3. Esquemas direccionales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROTOCOLOS DE RED Y COMUNICACIONES
  1. Normas de comunicación
  2. Protocolos y estándares de la red
  3. Transferencia de datos en la red
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ACCESO A LA RED
  1. Protocolos de capa física
  2. Medios de la red
  3. Protocolos de capa de enlace de datos
  4. Control de acceso a medios
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ETHERNET
  1. Protocolo Ethernet
  2. Switches LAN
  3. Protocolo de resolución de direcciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CAPA DE RED
  1. Protocolos de capa de red
  2. Enrutamiento
  3. Routers
  4. Configurar un router Cisco
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DIRECCIONAMIENTO IP
  1. Direcciones de red IPv4
  2. Direcciones de red IPv6
  3. Verificación de conectividad
UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES DE SUBNETEO IP
  1. Subredes de una red IPv4
  2. Esquemas de direccionamiento
  3. Consideraciones de diseño para IPv6
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CAPA DE TRANSPORTE Y APLICACIÓN
  1. Protocolos de capa de transporte
  2. TCP y UDP
  3. Protocolos de capa de aplicación
  4. Protocolos y servicios de capa de aplicación bien conocidos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CONSTRUIR UNA RED PEQUEÑA
  1. Diseño de red
  2. Seguridad de la red
  3. Rendimiento básico de la red
  4. Solución de problemas de red

MÓDULO 3. RECOLECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Importancia de la recolección de datos
  2. Historia y evolución
  3. Importancia de la clasificación de datos
  4. Historia y evolución
  5. Relación con la ciencia de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ENTREVISTA
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. PARTES DE UNA ENTREVISTA
  5. Tipos de preguntas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SESIÓN DE GRUPO
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OBSERVACIÓN
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. PARTICIPANTES
  4. Aplicación en la recolección de datos
  5. Registro de hechos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ENCUESTA
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Tipos
  5. Selección de participantes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DIAGRAMA DE FLUJO
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Diseño
  4. Construcción
  5. Aplicabilidad en la recolección de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DICCIONARIO DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Objetivos
  3. Características
  4. Construcción
  5. aplicabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍAS PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS
  1. Importancia
  2. Beneficios
  3. Características
  4. Costos
  5. Algunas herramientas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CLASIFICACIÓN DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Tipos
  3. Clasificaciones
  4. Datos cualitativos
  5. Datos cuantitativos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REVISIÓN Y CORRECCIÓN DE LOS DATOS
  1. Conceptos
  2. Objetivo
  3. Ventajas y beneficios
  4. Consecuencias negativas
  5. Herramientas

MÓDULO 4. FUNDAMENTOS DE RUTEO Y SWITCHEO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS DE ROUTING
  1. Configuración inicial del router
  2. Decisiones de routing
  3. Funcionamiento del router
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ROUTING ESTÁTICO
  1. Implementación de rutas estáticas
  2. Configuración de rutas estáticas y predeterminadas
  3. Resolución de problemas de rutas estáticas y predeterminadas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ROUTING DINÁMICO
  1. Protocolos de routing dinámico
  2. RIPv2
  3. La tabla de routing
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES CONMUTADAS
  1. Redes conmutadas
  2. Diseño de la LAN
  3. El entorno conmutado
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONFIGURACIÓN DEL SWITCH
  1. Configuración de parámetros iniciales de un switch
  2. Configuración de puertos de un switch
  3. Acceso remoto seguro
  4. Seguridad de puertos de switch
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VLAN
  1. Segmentación de VLAN
  2. Implementaciones de VLAN
  3. Routing entre VLAN con routers
UNIDAD DIDÁCTICA 7. LISTAS DE CONTROL DE ACCESO
  1. Funcionamiento de las ACL
  2. ACL de IPv4 estándar
  3. Solución de problemas de ACL
  4. Solución de problemas de red
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DHCP
  1. Funcionamiento de DHCPv4
  2. Configuración de un servidor de DHCPv4 básico
  3. Configuración de cliente DHCPv4
  4. Resolución de problemas de DHCPv4
  5. SLAAC y DHCPv6
  6. DHCPv6 sin estado
  7. Servidor de DHCPv6 con estado
  8. Resolución de problemas de DHCPv6
UNIDAD DIDÁCTICA 9. NAT PARA IPV4
  1. Funcionamiento de NAT
  2. Configurar NAT
  3. Resolver problemas de NAT
UNIDAD DIDÁCTICA 10. DETECCIÓN, ADMINISTRACIÓN Y MANTENIMIENTO DE DISPOSITIVOS
  1. Detección de dispositivos
  2. Administración de dispositivos
  3. Mantenimiento de dispositivos
  4. Solución de problemas de red

MÓDULO 5. BASES DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS GENERALES
  1. Sistema de procesamiento de archivos
  2. Sistema de procesamiento de bases de datos
  3. Historia del procesamiento de bases de datos
  4. Definición de una base de datos
  5. DBMS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELADO DE BD
  1. Conceptos de modelado
  2. Importancia del modelado
  3. Modelo E-R
  4. Modelo relacional
  5. Normalización
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DDL
  1. Conceptos y definiciones
  2. Tipos de datos
  3. Sentencias del DDL
  4. Ejemplos de DDL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DBMS ORACLE
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno
  4. Instalación
  5. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DBMS SQL SERVER
  1. Introducción
  2. Importancia
  3. Entorno e Instalación
  4. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MONGODB
  1. Introducción e Importancia
  2. Entorno
  3. Instalación
  4. Ejemplo práctico
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SQL INTRODUCCIÓN
  1. Historia y Conceptos
  2. Sentencia DDL en SQL
  3. Sentencia INSERT, DELETE, UPDATE
  4. Sentencia DELETE
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SQL CONSULTAS, SUBCONSULTAS Y FUNCIONES
  1. Sentencia SELECT
  2. Operadores de comparación y booleanos
  3. Subconsultas
  4. Funciones y Comandos de ordenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SQL MÚLTIPLES TABLAS
  1. Sentencia SELECT con múltiples tablas
  2. Funciones de agrupación
  3. Operadores para múltiples tablas
  4. Sentencia JOIN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. BASES DE DATOS EN LA NUBE Y TENDENCIAS DE BASES DE DATOS
  1. Conceptos
  2. Tecnologías en la nube
  3. NoSQL
  4. Tendencias actuales

MÓDULO 6. ESCALAMIENTO DE REDES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DISEÑO DE LAN
  1. Diseños validados Cisco
  2. Expansión de la red
  3. Hardware del switch
  4. Hardware de routers
  5. Administración de dispositivos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESCALAMIENTO DE VLAN
  1. VTP, VLAN extendidas y DTP
  2. Solución de problemas de VLAN múltiple
  3. Conmutación de Capa 3
UNIDAD DIDÁCTICA 3. STP
  1. Conceptos de árbol de expansión
  2. Variedades de protocolos de árbol de expansión
  3. Configuración de árbol de expansión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ETHERCHANNEL Y HSRP
  1. Conceptos de agregación de enlaces
  2. Configuración de la agregación de enlaces
  3. Protocolos de redundancia de primer salto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ROUTING DINÁMICO
  1. Protocolos de routing dinámico
  2. Routing dinámico vector distancia
  3. Routing dinámico de estado de enlace
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EIGRP
  1. Características del protocolo EIGRP
  2. Implementar el protocolo EIGRP para IPv4
  3. Funcionamiento del protocolo EIGRP
  4. Implementar el protocolo EIGRP para IPv6
UNIDAD DIDÁCTICA 7. AJUSTES Y SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DEL PROTOCOLO EIGRP
  1. Ajustes del protocolo EIGRP
  2. Componentes de la solución de problemas de EIGRP
  3. Solucionar problemas de vecinos EIGRP
  4. Solucionar problemas de la tabla de routing de EIGRP
UNIDAD DIDÁCTICA 8. OSPF DE ÁREA ÚNICA
  1. Características del protocolo OSPF
  2. Protocolo OSPFv2 de área única
  3. OSPFv3 de área única
UNIDAD DIDÁCTICA 9. OSPF MULTIÁREA
  1. ¿Por qué OSPF multiárea?
  2. Tipos de LSA de OSPF
  3. Tabla de routing y tipos de rutas de OSPF
  4. Configuración de OSPF multiárea
UNIDAD DIDÁCTICA 10. AJUSTES Y SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DEL PROTOCOLO OSPF
  1. Configuraciones avanzadas de OSPF de área única
  2. Ajuste de las interfaces OSPF
  3. Resolución de problemas de implementaciones de OSPF de área única

MÓDULO 7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
  1. Introducción a Linux
  2. Aplicaciones de código abierto y licencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. UTILIZACIÓN DEL SISTEMA OPERATIVO
  1. El uso de Linux
  2. Competencias de la línea de comandos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARCHIVOS Y DIRECTORIOS
  1. Encontrar ayuda
  2. Gestión de Archivos y Directorios
UNIDAD DIDÁCTICA 4. UTILERÍAS DEL SISTEMA OPERATIVO
  1. Empacamiento y Compresión
  2. Las Barras Verticales, Redirección y las Expresiones Regulares
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EVALUACIÓN PARCIAL
  1. Evaluación módulos 1-8
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HARDWARE
  1. El Script Básico
  2. Comprensión del Hardware de la Computadora
UNIDAD DIDÁCTICA 7. LA RED
  1. Gestión de Paquetes y Procesos
  2. Configuración de la Red
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SEGURIDAD
  1. Seguridad del Sistema y del Usuario
  2. Crear un Nuevo Usuario
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PERMISOS
  1. Propiedades y Permisos
  2. Permisos Especiales, Vínculos y Ubicaciones de Archivos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. EXAMEN FINAL
  1. Módulos 9-16
  2. Módulos 1-16

MÓDULO 8. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. ¿Qué es Machine Learning?
  2. ¿Dónde se aplica Machine Learning?
  3. Plataformas que trabajan Machine Learning
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
  1. Definición de RNA e Inteligencia Artificial
  2. El modelo Biológico
  3. Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CARACTERÍSTICAS DE LAS RNA
  1. Errores comunes al aplicar RNA
  2. Ventajas y Desventajas
  3. Comparación de las RNA con otras técnicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN DE LAS RNA
  1. Aproximación de funciones
  2. Clustering
  3. Predicción
  4. Clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE LAS RNA
  1. Elementos de las RNA
  2. Estructura de las RNA
  3. Funcionamiento de las RNA
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MECANISMOS DE APRENDIZAJE
  1. Entrenamiento no supervisado
  2. Entrenamiento supervisado
  3. Entrenamiento hibrido
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TOPOLOGÍAS DE LAS RNA
  1. Redes monocapa y multicapa
  2. Redes heteroasociativas y autoasociativas
  3. Redes Estocásticas
  4. Otras topologías de RNA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EL PERCEPTRÓN
  1. Estructura del perceptrón
  2. Perceptrón multicapa
  3. La red Backpropagation
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CONSTRUCCIÓN DE UNA RNA
  1. Tipos de datos
  2. Como elegir la topología de RNA
  3. Diseño de estructura
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS
  1. Gráficas de resultados
  2. Medidas de error de las RNA
  3. Definición del error aceptable

MÓDULO 9. DESARROLLO DE APLICACIONES PARA WEB

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DESARROLLO DE APLICACIONES PARA WEB
  1. Historia
  2. Importancia
  3. Impacto
  4. Áreas de aplicación
  5. Ventajas y desventajas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS DE LA WEB
  1. La Internet
  2. La Web
  3. Modelo Cliente-Servidor
  4. Font End
  5. Back End
UNIDAD DIDÁCTICA 3. HTML
  1. Historia
  2. Importancia
  3. Principales elementos
  4. Desarrollo de código HTML
  5. Ejecución de HTML
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CSS
  1. Historia
  2. Importancia
  3. Principales propiedades
  4. Identificadores
  5. Desarrollo y ejecución de CSS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DESARROLLO FRONT END
  1. Framework CSS
  2. Ventajas y desventajas del Framework
  3. Principales componentes
  4. Utilización del Framework
  5. Implementación del Framework
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DE APLICACIONES CON MICROSOFT
  1. Arquitectura .Net Core
  2. Entorno de desarrollo
  3. Variables y tipos de datos
  4. Operadores
  5. Eventos
  6. Arreglos y colecciones
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DESARROLLO DE APLICACIONES CON MICROSOFT
  1. Lenguaje Blazor
  2. Sentencias y comandos
  3. Manipulación del DOM
  4. Manejo de eventos
  5. Componentes
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESARROLLO DE APLICACIONES CON MICROSOFT
  1. Lenguaje C#
  2. Variables, tipos de datos y operadores
  3. Arreglos y colecciones
  4. Archivos
  5. Gráficos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DESARROLLO BACK END
  1. Arquitectura de Acceso a Datos
  2. SQL
  3. Servicios Web
  4. Conexión con la base de datos
  5. Desarrollo y ejecución de operaciones básicas de acceso a datos (CRUD)
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PUBLICACIÓN DE LA APLICACIÓN
  1. Hospedaje de la aplicación Web
  2. Sistemas Administradores de Bases de Datos
  3. Servicios en la nube
  4. Publicación

MÓDULO 10. MINERÍA DE DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DATA MINING
  1. Bases de Datos y el Proceso KDD
  2. Análisis Básico de Ejemplos y Aplicaciones en Data Mining
  3. Procesos Estadísticos en Data Mining
  4. Herramientas Computacionales Para Data Mining
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ACONDICIONAMIENTO DE DATOS
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y sus Técnicas?
  2. Redes Neuronales Artificiales
  3. Topologías de Red
  4. Algoritmos de Propagación
  5. Redes Neuronales Pulsantes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MACHINE LEARNING-APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Minería de Textos
  2. Pre-Procesamiento y Digitalización
  3. Análisis Automatizado de Textos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
  1. Sentiment Analysis
  2. Análisis de Texto y Lingüística Computacional
  3. Extracción de Información Subjetiva
  4. Minería de Opinión y Aplicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELADO DE TEXTO EN MACHINE LEARNING
  1. Espacio Vectorial
  2. Modelado de Vectores y Tensorflow
  3. Python en Data Mining
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEPLEARNING
  1. Algoritmos de Aprendizaje Profundo
  2. Abstracciones de Alto Nivel
  3. Arquitecturas Compuestas
  4. Redes Neuronales Convolucionales
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DATA DRIVEN DECISION MAKING
  1. Criterios de Decisión
  2. Requerimiento de Datos
  3. Evaluación de Decisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CREACIÓN DE MODELOS DE DATOS
  1. Clustering
  2. Técnicas de Clustering
  3. Técnicas Estadísticas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. EVALUACIÓN DE MODELOS Y CLUSTERING DIFUSO
  1. Fundamentos de Evaluación de Modelos
  2. Técnicas de Evaluación de Modelos
  3. Aplicación de las Técnicas de Evaluación de Modelos

MÓDULO 11. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO
  1. Antecedentes
  2. Importancia
  3. Áreas de aplicación
  4. Proceso de descubrimiento del conocimiento
  5. Tendencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A R
  1. ¿Qué es R?
  2. Antecedentes
  3. Configuración del entorno de trabajo
  4. Características importantes
  5. Ayuda
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ELEMENTOS DEL LENGUAJE R
  1. Tipos de datos
  2. Operaciones aritméticas
  3. Operadores lógicos
  4. Operadores relacionales
  5. Funciones de conversión
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURAS DE DATOS EN R
  1. Vectores
  2. Matrices
  3. Factores y vectores de caracter
  4. Listas
  5. Data frames
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRUCTURAS DE CONTROL
  1. Estructura condicional IF-ELSE
  2. Estructura SWITCH
  3. Bucle FOR
  4. Bucle WHILE
  5. Sentencia BREAK, NEXT
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUNCIONES
  1. Estructura
  2. Visibilidad del código
  3. Recursividad
  4. Funciones matemáticas
  5. Funciones de análisis estadístico
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
  1. Comandos para gráficos exploratorios
  2. Estadística descriptiva
  3. Medidas de tendencia central
  4. Medidas de dispersión
  5. Coeficiente de correlación, covarianza
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROBABILIDAD. DISTRIBUCIONES DISCRETAS Y CONTINUAS
  1. Probabilidad
  2. Distribuciones discretas
  3. Distribuciones continuas
  4. Intervalos de confianza
  5. Test de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN, SEGMENTACIÓN Y MODELOS PREDICTIVOS
  1. Análisis clúster
  2. Clústeres jerárquicos y secuenciales
  3. Clústeres aglomerativos y exclusivos
  4. Modelos predictivos
  5. Modelo lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 10. GRÁFICAS CON R
  1. Función plot()
  2. Colores
  3. Gráficos para una variable
  4. Gráficas de curvas continua
  5. Gráficas escalonadas

MÓDULO 12. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ENFOQUE CUANTITATIVO Y CUALITATIVO
  1. Elementos de la investigación
  2. Características del enfoque cuantitativo
  3. Características del enfoque cualitativo
  4. Diferencias entre los enfoques de investigación
  5. Ventajas de los enfoques de investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
  1. Tipos de proyectos de investigación
  2. Proyecto de investigación cuantitativa
  3. Proyecto de investigación cualitativa
  4. Fuentes de ideas para la investigación
  5. Antecedentes de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CUANTITATIVO
  1. Planteamiento del problema de investigación
  2. Enfoque cuantitativo
  3. Criterios para plantear el problema
  4. Elementos para el planteamiento del problema de investigación
  5. Objetivos, preguntas y justificación de la investigación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REVISIÓN DE LA LITERATURA Y CONSTRUCCIÓN DEL MARCO TEÓRICO
  1. Desarrollo de la perspectiva teórica
  2. Etapas para el desarrollo de la perspectiva teórica
  3. Elementos para la revisión de la literatura
  4. Elementos del marco teórico
  5. Construcción del marco teórico
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ALCANCE DE LA INVESTIGACIÓN
  1. Estudio exploratorio
  2. Estudio descriptivo
  3. Estudio correlacional
  4. Estudio explicativo
  5. Selección del tipo de estudio
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
  1. Elementos de las hipótesis
  2. Características de las variables
  3. Tipos de hipótesis
  4. Hipótesis nulas
  5. Hipótesis alternativas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
  1. Características del diseño en la investigación
  2. Diseño experimentales
  3. Experimentos puros
  4. Diseños no experimentales
  5. Diseños transeccionales descriptivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SELECCIÓN DE LA MUESTRA
  1. Delimitación de la población
  2. Selección de muestra
  3. Tipos de muestra
  4. Muestra probabilística
  5. Muestra no probabilística
UNIDAD DIDÁCTICA 9. RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS CUANTITATIVOS
  1. Características para la recolección de datos
  2. Instrumento de medición
  3. Análisis de los datos cuantitativos
  4. Proceso para el análisis de los datos cuantitativos
  5. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REPORTE DE RESULTADOS DEL PROCESO CUANTITATIVO
  1. Características del reporte
  2. Elementos del reporte
  3. Recursos para la elaboración del reporte
  4. Criterios para la elaboración del reporte
  5. Protocolo de investigación

MÓDULO 13. DESARROLLO DE APLICACIONES MÓVILES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DESARROLLO DE APLICACIONES MÓVILES
  1. Historia
  2. Importancia
  3. Impacto
  4. Áreas de aplicación
  5. Dispositivos móviles
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TECNOLOGÍA APP INVENTOR
  1. Introducción
  2. Objetivo
  3. Áreas de aplicación
  4. Recursos
  5. Instalación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DESARROLLO DE APLICACIONES CON APP INVENTOR
  1. Análisis
  2. Diseño
  3. Entorno de desarrollo
  4. Desarrollo
  5. Implementación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TECNOLOGÍA MICROSOFT
  1. Introducción
  2. Objetivo
  3. Áreas de aplicación
  4. Recursos
  5. Instalación
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DESARROLLO DE APLICACIONES CON MICROSOFT
  1. Entorno de desarrollo
  2. Variables y tipos de datos
  3. Operadores
  4. Eventos
  5. Arreglos y colecciones
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DE APLICACIONES CON MICROSOFT
  1. Interfaz de usuario
  2. Sentencias y comandos
  3. Archivos
  4. Bases de datos
  5. Gráficos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TECNOLOGÍA ANDROID
  1. Introducción
  2. Objetivo
  3. Áreas de aplicación
  4. Recursos
  5. Instalación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESARROLLO DE APLICACIONES CON ANDROID
  1. Arquitectura del sistema operativo
  2. Entorno de desarrollo
  3. Instrucciones principales
  4. Eventos
  5. Arreglos y colecciones
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DESARROLLO DE APLICACIONES CON ANDROID
  1. Interfaz de usuario
  2. Sentencias y comandos
  3. Archivos
  4. Bases de datos
  5. Gráficos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. APLICACIONES HIBRIDAS MULTIPLATAFORMA
  1. Introducción
  2. Arquitectura de las aplicaciones híbridas
  3. Entorno de desarrollo
  4. Lenguajes de desarrollo
  5. Bases de datos

MÓDULO 14. PROYECTO INTEGRADOR DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. IDENTIFICACIÓN DE UN PROBLEMA
  1. Tipo de problemática
  2. Tipo de investigación (cualitativa/cuantitativa)
  3. Análisis del entorno del problema
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECOLECCIÓN DE DATOS
  1. Entrevistas y cuestionarios
  2. Clasificación y depuración de Datos
  3. Acomodo y homologación de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
  1. Respaldo de información
  2. Recuperación de la información
  3. Diagnóstico de la base de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS
  1. Análisis del algoritmo
  2. Método y técnica aplicable
  3. Importancia y desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ACONDICIONAMIENTO DE DATOS
  1. Ruido y Ajuste de Datos
  2. Análisis Exploratorio en Datos
  3. Filtrado en Datos Estructurados y no Estructurados
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DE APLICACIONES PARA WEB
  1. Diseño Front End
  2. Creación de las interfaces de usuario
  3. Implementación de las interfaces de usuario
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DESARROLLO DE APLICACIONES PARA WEB
  1. Diseño Back End
  2. Creación de los servicios Web
  3. Implementación de los servicios Web
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESARROLLO DE APLICACIONES MÓVILES
  1. Diseño de interfaces usuario
  2. Creación de interfaces de usuario
UNIDAD DIDÁCTICA 9. DESARROLLO DE APLICACIONES MÓVILES
  1. Consumir recursos de servicios Web
  2. Visualizar resultados en los dispositivos móviles
  3. Publicación de la aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 10. PRESENTACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. Características de visualización
  2. Elementos gráficos
  3. Presentación de resultados
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26 octubre, 2022 Deja tu cometario

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