Titulación universitaria
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Presentación
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Temario
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Módulo 1. Fundamentos de programación
1.1. Introducción a la programación
1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática
1.2. Diseño de algoritmos
1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo
1.3. Elementos de un programa
1.3.1. Origen y características del Lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo
1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de datos
1. 4. Sentencias de control
1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones
1.4.3. Bucles
1.5. Abstracción y modularidad: funciones
1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4. Flujo de ejecución en la llamada de una función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito identificador
1.6. Estructuras de datos estáticas
1.6.1. Arrays
1.6.2. Matrices. Poliedros
1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de datos
1.7. Estructuras de datos dinámicas: punteros
1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Arrays de punteros
1.7.4. Punteros y Arrays
1.7.5. Punteros a cadenas
1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y Arrays como parámetros de funciones
1.8. Ficheros
1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Operaciones con ficheros
1.8.3. Tipos de ficheros
1.8.4. Organización de los ficheros
1.8.5. Introducción a los ficheros C++
1.8.6. Manejo de ficheros
1.9. Recursividad
1.9.1. Definición de recursividad
1.9.2. Tipos de recursión
1.9.3. Ventajas e inconvenientes
1.9.4. Consideraciones
1.9.5. Conversión recursivo-iterativa
1.9.6. La pila de recursión
1.10. Prueba y documentación
1.10.1. Pruebas de programas
1.10.2. Prueba de la caja blanca
1.10.3. Prueba de la caja negra
1.10.4. Herramientas para realizar las pruebas
1.10.5. Documentación de programas
Módulo 2. Estructura de datos
2.1. Introducción a la programación en C++
2.1.1. Clases, constructores, métodos y atributos
2.1.2. Variables
2.1.3. Expresiones condicionales y bucles
2.1.4. Objetos
2.2. Tipos abstractos de datos (TAD)
2.2.1. Tipos de datos
2.2.2. Estructuras básicas y TAD
2.2.3. Vectores y Arrays
2.3. Estructuras de datos lineales
2.3.1. TAD Lista. Definición
2.3.2. Listas enlazadas y doblemente enlazadas
2.3.3. Listas ordenadas
2.3.4. Listas en C++
2.3.5. TAD pila
2.3.6. TAD cola
2.3.7. Pila y cola en C++
2.4. Estructuras de datos jerárquicas
2.4.1. TAD árbol
2.4.2. Recorridos
2.4.3. Árboles n-arios
2.4.4. Árboles binarios
2.4.5. Árboles binarios de búsqueda
2.5. Estructuras de datos jerárquicas: árboles complejos
2.5.1. Árboles perfectamente equilibrados o de altura mínima
2.5.2. Árboles multicamino
2.5.3. Referencias bibliográficas
2.6. Montículos y cola de prioridad
2.6.1. TAD montículos
2.6.2. TAD cola de prioridad
2.7. Tablas hash
2.7.1. TAD Tabla Hash
2.7.2. Funciones Hash
2.7.3. Función Hash en tablas Hash
2.7.4. Redispersión
2.7.5. Tablas Hash abiertas
2.8. Grafos
2.8.1. TAD Grafo
2.8.2. Tipos de Grafos
2.8.3. Representación gráfica y operaciones básicas
2.8.4. Diseño de Grafos
2.9. Algoritmos y conceptos avanzados sobre Grafos
2.9.1. Problemas sobre Grafos
2.9.2. Algoritmos sobre caminos
2.9.3. Algoritmos de búsqueda o recorridos
2.9.4. Otros algoritmos
2.10. Otras estructuras de datos
2.10.1. Conjuntos
2.10.2. Arrays paralelos
2.10.3. Tablas de símbolos
2.10.4. Tries
Módulo 3. Algoritmia y complejidad
3.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos
3.1.1. Recursividad
3.1.2. Divide y conquista
3.1.3. Otras estrategias
3.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos
3.2.1. Medidas de eficiencia
3.2.2. Medir el tamaño de la entrada
3.2.3. Medir el tiempo de ejecución
3.2.4. Caso peor, mejor y medio
3.2.5. Notación asintónica
3.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos
3.3. Algoritmos de ordenación
3.3.1. Concepto de ordenación
3.3.2. Ordenación de la burbuja
3.3.3. Ordenación por selección
3.3.4. Ordenación por inserción
3.3.5. Ordenación por mezcla (Merge Sort)
3.3.6. Ordenación rápida (QuickSort)
3.4. Algoritmos con árboles
3.4.1. Concepto de árbol
3.4.2. Árboles binarios
3.4.3. Recorridos de árbol
3.4.4. Representar expresiones
3.4.5. Árboles binarios ordenados
3.4.6. Árboles binarios balanceados
3.5. Algoritmos con Heaps
3.5.1. Los Heaps
3.5.2. El algoritmo HeapSort
3.5.3. Las colas de prioridad
3.6. Algoritmos con Grafos
3.6.1. Representación
3.6.2. Recorrido en anchura
3.6.3. Recorrido en profundidad
3.6.4. Ordenación topológica
3.7. Algoritmos Greedy
3.7.1. La estrategia Greedy
3.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
3.7.3. Cambio de monedas
3.7.4. Problema del viajante
3.7.5. Problema de la mochila
3.8. Búsqueda de caminos mínimos
3.8.1. El problema del camino mínimo
3.8.2. Arcos negativos y ciclos
3.8.3. Algoritmo de Dijkstra
3.9. Algoritmos greedy sobre grafos
3.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
3.9.2. El algoritmo de Prim
3.9.3. El algoritmo de Kruskal
3.9.4. Análisis de complejidad
3.10. Backtracking
3.10.1. El Backtracking
3.10.2. Técnicas alternativas
Módulo 4. Diseño avanzado de algoritmos
4.1. Análisis de algoritmos recursivos y tipo divide y conquista
4.1.1. Planteamiento y resolución de ecuaciones de recurrencia homogéneas y no homogéneas
4.1.2. Descripción general de la estrategia divide y conquista
4.2. Análisis amortizado
4.2.1. El análisis agregado
4.2.2. El método de contabilidad
4.2.3. El método del potencial
4.3. Programación dinámica y algoritmos para problemas NP
4.3.1. Características de la programación dinámica
4.3.2. Vuelta atrás: backtracking
4.3.3. Ramificación y poda
4.4. Optimización combinatoria
4.4.1. Representación de problemas
4.4.2. Optimización en 1D
4.5. Algoritmos de aleatorización
4.5.1. Ejemplos de algoritmos de aleatorización
4.5.2. El teorema Buffon
4.5.3. Algoritmo de Monte Carlo
4.5.4. Algoritmo Las Vegas
4.6. Búsqueda local y con candidatos
4.6.1. Garcient Ascent
4.6.2. Hill Climbing
4.6.3. Simulated Annealing
4.6.4. Tabu Search
4.6.5. Búsqueda con candidatos
4.7. Verificación formal de programas
4.7.1. Especificación de abstracciones funcionales
4.7.2. El Lenguaje de la lógica de primer orden
4.7.3. El sistema formal de Hoare
4.8. Verificación de programas iterativos
4.8.1. Reglas del sistema formal de Hoare
4.8.2. Concepto de invariante de iteraciones
4.9. Métodos numéricos
4.9.1. El método de la bisección
4.9.2. El método de Newton Raphson
4.9.3. El método de la secante
4.10. Algoritmos paralelos
4.10.1. Operaciones binarias paralelas
4.10.2. Operaciones paralelas con grafos
4.10.3. Paralelismo en divide y vencerás
4.10.4. Paralelismo en programación dinámica
Módulo 5. Programación avanzada
5.1. Introducción a la programación orientada a objetos
5.1.1. Introducción a la programación orientada a objetos
5.1.2. Diseño de clases
5.1.3. Introducción a UML para el modelado de los problemas
5.2. Relaciones entre clases
5.2.1. Abstracción y herencia
5.2.2. Conceptos avanzados de herencia
5.2.3. Polimorfismo
5.2.4. Composición y agregación
5.3. Introducción a los patrones de diseño para problemas orientados a objetos
5.3.1. Qué son los patrones de diseño
5.3.2. Patrón Factory
5.3.3. Patrón Singleton
5.3.4. Patrón Observer
5.3.5. Patrón Composite
5.4. Excepciones
5.4.1. ¿Qué son las excepciones?
5.4.2. Captura y gestión de excepciones
5.4.3. Lanzamiento de excepciones
5.4.4. Creación de excepciones
5.5. Interfaces de usuarios
5.5.1. Introducción a Qt
5.5.2. Posicionamiento
5.5.3. ¿Qué son los eventos?
5.5.4. Eventos: definición y captura
5.5.5. Desarrollo de interfaces de usuario
5.6. Introducción a la programación concurrente
5.6.1. Introducción a la programación concurrente
5.6.2. El concepto de proceso e hilo
5.6.3. Interacción entre procesos o hilos
5.6.4. Los hilos en C++
5.6.5. Ventajas e inconvenientes de la programación concurrente
5.7. Gestión de hilos y sincronización
5.7.1. Ciclo de vida de un hilo
5.7.2. La clase Thread
5.7.3. Planificación de hilos
5.7.4. Grupos hilos
5.7.5. Hilos de tipo demonio
5.7.6. Sincronización
5.7.7. Mecanismos de bloqueo
5.7.8. Mecanismos de Comunicación
5.7.9. Monitores
5.8. Problemas comunes dentro de la programación concurrente
5.8.1. El problema de los productores consumidores
5.8.2. El problema de los lectores y escritores
5.8.3. El problema de la cena de los filósofos
5.9. Documentación y pruebas de Software
5.9.1. ¿Por qué es importante documentar el Software?
5.9.2. Documentación de diseño
5.9.3. Uso de herramientas para la documentación
5.10. Pruebas de Software
5.10.1. Introducción a las pruebas del Software
5.10.2. Tipos de pruebas
5.10.3. Prueba de unidad
5.10.4. Prueba de integración
5.10.5. Prueba de validación
5.10.6. Prueba del sistema
Módulo 6. Informática teórica
6.1. Conceptos matemáticos utilizados
6.1.1. Introducción a la lógica proposicional
6.1.2. Teoría de relaciones
6.1.3. Conjuntos numerables y no numerables
6.2. Lenguajes y gramáticas formales e introducción a las máquinas de Turing
6.2.1. Lenguajes y gramáticas formales
6.2.2. Problema de decisión
6.2.3. La máquina de Turing
6.3. Extensiones para las máquinas de Turing, máquinas de Turing restringidas y computadoras
6.3.1. Técnicas de programación para las máquinas de Turing
6.3.2. Extensiones para las máquinas de Turing
6.3.3. Máquinas de Turing restringidas
6.3.4. Máquinas de Turing y computadoras
6.4. Indecibilidad
6.4.1. Lenguaje no recursivamente enumerable
6.4.2. Un problema indecidible recursivamente enumerable
6.5. Otros problemas indecibles
6.5.1. Problemas indecidibles para las máquinas de Turing
6.5.2. Problema de correspondencia de Post (PCP)
6.6. Problemas intratables
6.6.1. Las clases P y NP
6.6.2. Un problema NP completo
6.6.3. Problema de la satisfacibilidad restringido
6.6.4. Otros problemas NP completos
6.7. Problemas co-NP y PS
6.7.1. Complementarios de los lenguajes de NP
6.7.2. Problemas resolubles en espacio polinómico
6.7.3. Problemas PS completos
6.8. Clases de lenguajes basados en la aleatorización
6.8.1. Modelo de la MT con aleatoriedad
6.8.2. Las clases RP y ZPP
6.8.3. Prueba de primalidad
6.8.4. Complejidad de la prueba de primalidad
6.9. Otras clases y gramáticas
6.9.1. Autómatas finitos probabilísticos
6.9.2. Autómatas celulares
6.9.3. Células de McCullogh y Pitts
6.9.4. Gramáticas de Lindenmayer
6.10. Sistemas avanzados de cómputo
6.10.1. Computación con membranas: sistemas P
6.10.2. Computación con ADN
6.10.3. Computación cuántica
Módulo 7. Teoría de autómatas y lenguajes formales
7.1. Introducción a la teoría de autómatas
7.1.1. ¿Por qué estudiar teoría de autómatas?
7.1.2. Introducción a las demostraciones formales
7.1.3. Otras formas de demostración
7.1.4. Inducción matemática
7.1.5. Alfabetos, cadenas y lenguajes
7.2. Autómatas finitos deterministas
7.2.1. Introducción a los autómatas finitos
7.2.2. Autómatas finitos deterministas
7.3. Autómatas finitos no deterministas
7.3.1. Autómatas finitos no deterministas
7.3.2. Equivalencia entre AFD y AFN
7.3.3. Autómatas finitos con transiciones ϵ
7.4. Lenguajes y expresiones regulares (I)
7.4.1. Lenguajes y expresiones regulares
7.4.2. Autómatas finitos y expresiones regulares
7.5. Lenguajes y expresiones regulares (II)
7.5.1. Conversión de expresiones regulares en autómatas
7.5.2. Aplicaciones de las expresiones regulares
7.5.3. Álgebra de las expresiones regulares
7.6. Lema de bombeo y clausura de los lenguajes regulares
7.6.1. Lema de bombeo
7.6.2. Propiedades de clausura de los lenguajes regulares
7.7. Equivalencia y minimización de autómatas
7.7.1. Equivalencia de AF
7.7.2. Minimización de AF
7.8. Gramáticas independientes de contexto (GIC)
7.8.1. Gramáticas independientes de contexto
7.8.2. Árboles de derivación
7.8.3. Aplicaciones de las GIC
7.8.4. Ambigüedad en las gramáticas y lenguajes
7.9. Autómatas a pila y GIC
7.9.1. Definición de los autómatas a pila
7.9.2. Lenguajes aceptados por un autómata a pila
7.9.3. Equivalencia entre autómatas a pila y GIC
7.9.4. Autómata a pila determinista
7.10. Formas normales, lema de bombeo de las GIC y propiedades de los LIC
7.10.1. Formas normales de las GIC
7.10.2. Lema de bombeo
7.10.3. Propiedades de clausura de los lenguajes
7.10.4. Propiedades de decisión de los LIC
Módulo 8. Procesadores de lenguajes
8.1. Introducción al proceso de compilación
8.1.1. Compilación e interpretación
8.1.2. Entorno de ejecución de un compilador
8.1.3. Proceso de análisis
8.1.4. Proceso de síntesis
8.2. Analizador léxico
8.2.1. ¿Qué es un analizador léxico?
8.2.2. Implementación del analizador léxico
8.2.3. Acciones semánticas
8.2.4. Recuperación de errores
8.2.5. Cuestiones de implementación
8.3. Análisis sintáctico
8.3.1. ¿Qué es un analizador sintáctico?
8.3.2. Conceptos previos
8.3.3. Analizadores descendentes
8.3.4. Analizadores ascendentes
8.4. Análisis sintáctico descendente y análisis sintáctico ascendente
8.4.1. Analizador LL(1)
8.4.2. Analizador LR(0)
8.4.3. Ejemplo de analizador
8.5. Análisis sintáctico ascendente avanzado
8.5.1. Analizador SLR
8.5.2. Analizador LR (1)
8.5.3. Analizador LR (k)
8.5.4. Analizador LALR
8.6. Análisis semántico (I)
8.6.1. Traducción dirigida por la sintaxis
8.6.2. Tabla de símbolos
8.7. Análisis semántico (II)
8.7.1. Comprobación de tipos
8.7.2. El subsistema de tipos
8.7.3. Equivalencia de tipos y conversiones
8.8. Generación de código y entorno de ejecución
8.8.1. Aspectos de diseño
8.8.2. Entorno de ejecución
8.8.3. Organización de la memoria
8.8.4. Asignación de memoria
8.9. Generación de código intermedio
8.9.1. Traducción dirigida por la síntesis
8.9.2. Representaciones intermedias
8.9.3. Ejemplos de traducciones
8.10. Optimización de código
8.10.1. Asignación de registros
8.10.2. Eliminación de asignaciones muertas
8.10.3. Ejecución en tiempo de compilación
8.10.4. Reordenación de expresiones
8.10.5. Optimización de bucles
Módulo 9. Informática gráfica y visualización
9.1. Teoría del color
9.1.1. Propiedades de la luz
9.1.2. Modelos de color
9.1.3. El estándar CIE
9.1.4. Profiling
9.2. Primitivas de salida
9.2.1. El controlador de vídeo
9.2.2. Algoritmos de dibujo de líneas
9.2.3. Algoritmos de dibujo de circunferencias
9.2.4. Algoritmos de relleno
9.3. Transformaciones 2D y sistemas de coordenadas y recorte 2D
9.3.1. Transformaciones geométricas básicas
9.3.2. Coordenadas homogéneas
9.3.3. Transformación inversa
9.3.4. Composición de transformaciones
9.3.5. Otras transformaciones
9.3.6. Cambio de coordenada
9.3.7. Sistemas de coordenadas 2D
9.3.8. Cambio de coordenadas
9.3.9. Normalización
9.3.10. Algoritmos de recorte
9.4. Transformaciones 3D
9.4.1. Translación
9.4.2. Rotación
9.4.3. Escalado
9.4.4. Reflexión
9.4.5. Cizalla
9.5. Visualización y cambio de coordenadas 3D
9.5.1. Sistemas de coordenadas 3D
9.5.2. Visualización
9.5.3. Cambio de coordenadas
9.5.4. Proyección y normalización
9.6. Proyección y recorte 3D
9.6.1. Proyección ortogonal
9.6.2. Proyección paralela oblicua
9.6.3. Proyección perspectiva
9.6.4. Algoritmos de recorte 3D
9.7. Eliminación de superficies ocultas
9.7.1. Back face removal
9.7.2. Z-buffer
9.7.3. Algoritmo del pintor
9.7.4. Algoritmo de Warnock
9.7.5. Detección de líneas oculta
9.8. Interpolación y curvas paramétricas
9.8.1. Interpolación y aproximación con polinomios
9.8.2. Representación paramétrica
9.8.3. Polinomio de Lagrange
9.8.4. Splines cúbicos naturales
9.8.5. Funciones base
9.8.6. Representación matricial
9.9. Curvas Bézier
9.9.1. Construcción algebraica
9.9.2. Forma matricial
9.9.3. Composición
9.9.4. Construcción geométrica
9.9.5. Algoritmo de dibujo
9.10. B-Splines
9.10.1. El problema del control local
9.10.2. B-splines cúbicos uniformes
9.10.3. Funciones base y puntos de control
9.10.4. Deriva al origen y multiplicidad
9.10.5. Representación matricial
9.10.6. B-Splines no uniformes
Módulo 10. Computación bioinspirada
10.1. Introducción a la Computación bioinspirada
10.1.1. Introducción a la Computación bioinspirada
10.2. Algoritmos de adaptación social
10.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
10.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
10.2.3. Computación basada en nubes de partículas
10.3. Algoritmos genéticos
10.3.1. Estructura general
10.3.2. Implementaciones de los principales operadores
10.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos
10.4.1. Algoritmo CHC
10.4.2. Problemas multimodales
10.5. Modelos de Computación evolutiva (I)
10.5.1. Estrategias evolutivas
10.5.2. Programación evolutiva
10.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial
10.6. Modelos de Computación evolutiva (II)
10.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
10.6.2. Programación genética
10.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje
10.7.1. Aprendizaje basado en reglas
10.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias
10.8. Problemas multiobjetivo
10.8.1. Concepto de dominancia
10.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo
10.9. Redes neuronales (I)
10.9.1. Introducción a las redes neuronales
10.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales
10.10. Redes neuronales (II)
10.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
10.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
10.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial
Un recorrido estimulante y completo por los conocimientos más avanzados en este sector”
Máster en Computación y Lenguajes
El sector de la informática, comparado con otras áreas académicas y laborales, ha alcanzado una hegemonía tan imprescindible que, básicamente todos los aspectos que rodean la vida contemporánea están intrínsecamente ligados a algoritmos y procesos de las ciencias computacionales; desde la ciberseguridad que protege nuestro dinero virtual, pasando por el correo electrónico que enviamos al jefe, hasta la notificación de “match” en apps como Tinder. ¿Por qué no apostarle entonces a mejorar nuestras competencias informáticas? El Máster en Computación y Lenguajes brindado por TECH Global University es ese plus que necesitas para dar un salto competitivo en el mercado, sea por innovación de emprendimiento o por acceder a cargos más gratificantes en el terreno laboral tradicional. ¿Te gustaría convertirte en el próximo Tim Berners-Lee, padre de la World Wide Web y el código HTML? En TECH puedes lograrlo con clases 100% virtuales y flexibles, un profesorado altamente cualificado y un temario enriquecido por la última tecnología multimedia, donde profundizarás en los lenguajes de programación y las redes neuronales para la visión artificial. Esta es una oportunidad de profesionalización que no te puedes perder.
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De acuerdo con datos del Banco Mundial, a lo largo del próximo lustro se crearán 149 millones de nuevos puestos laborales en todo el mundo vinculados a la programación y el desarrollo de software, lo cual supone un considerable aumento en la búsqueda de profesionales en tecnología e informática que poseen grandes aptitudes y conocimientos especializados. Accediendo a nuestro Máster podrás adquirir un perfil de mayor categoría instruyéndote en temas como: diseño avanzado de algoritmos, estructura de datos, computación basada en nubes de partículas, programación dinámica para problemas NP, entre otros. Poseemos lo más novedoso en telemática y metodologías de enseñanza para hacer tu experiencia inmersiva, dinámica y eficiente. Anímate a matricularte en TECH y lleva tu carrera a niveles que superen las expectativas.