Minor en Computación Científica (BT-CI-EL-IN-MI-IQ-GL-ME)
Malla de Cursos (versión 5)
Contiene cursos obligatorios y algunos de los electivos incorporados en Ucampus.
La cantidad de cursos por periodo es variable, y el orden se construye de acuerdo a los requisitos.
Lista de Cursos, mostrando 3 cursos de Minor en Computación Científica (BT-CI-EL-IN-MI-IQ-GL-ME)
Los indicadores de alumnos por curso, tasa de aprobación, módulos semanales, etc. se obtienen con la información histórica de todas las realizaciones del curso.
FI3104
92% aprobación 45 alumnos/cursoMétodos Numéricos para la Ciencia e Ingeniería Búscalo!
Dictándose Ahora!Propósito del curso
Cuando la solución analítica a un problema científico no existe o es muy compleja, el uso de computadoras y métodos numéricos apropiados pueden permitir encontrar la solución al problema planteado. Asimismo, en ciencias experimentales los datos obtenidos deben ser procesados y analizados, mediante el uso de distintos métodos numéricos, seleccionándolos de acuerdo a las ventajas y limitaciones de cada uno. En este contexto, el curso tiene como propósito que los y las estudiantes resuelvan problemas de cálculo numérico para ciencias e ingeniería, programando y diseñando códigos computacionales simples mediante el uso de librerías numéricas que selecciona según criterios de velocidad, memoria, facilidad de uso y versatilidad o mediante la implementación de algoritmos. El curso tributa a las siguientes competencias específicas (CE) y genéricas (CG): CE2: Formular y resolver ecuaciones que permiten describir y predecir el comportamiento de sistemas físicos, utilizando herramientas matemáticas y/o numéricas. CE7: Manejar programas que permiten resolver problemas de forma numérica, y visualizar resultados en el contexto experimental y teórico. CE8: Desarrollar códigos computacionales utilizando lenguajes de programación, a fin de resolver problemas físicos. CG3: Compromiso ético: Actuar de manera responsable y honesta, dando cuenta en forma crítica de sus propias acciones y sus consecuencias, en el marco del respeto hacia la dignidad de las personas y el cuidado del medio social, cultural y natural.

2023

2023

2021

2020

2018
- Requisitos
- MA2002,FI2002,CC1002
- Equivalencias
- MA33A/FI46A/MA367
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
CC3501
92% aprobación 58 alumnos/cursoModelación y Computación Gráfica para Ingenieros Búscalo!
Dictándose Ahora!Propósito del curso
El curso se ubica en el V semestre, en el ciclo de Licenciatura. Introduce a las y los estudiantes en la disciplina de la computación gráfica, sus principales problemáticas y aplicaciones en el contexto de las ciencias y la ingeniería. Al término del curso se espera que los y las estudiantes modelen, solucionen y visualicen computacionalmente problemas aplicados, que involucren datos, geometrías y escenas complejas en 2 y 3 dimensiones (2D y 3D). En las actividades prácticas se programa la GPU, utilizando la librería de bajo nivel OpenGL. A modo de ejemplo, se pueden desarrollar aplicaciones gráficas interactivas funcionales simples como videojuegos, y adquirir herramientas con las cuales se podrían trabajar simulaciones físicas, sistemas CAD, visualización arquitectónica, modelación de terrenos, entre otras aplicaciones posibles. El curso tributa a las siguientes competencias específicas (CE) y genéricas (CG): CE1: Analizar problemas computacionales, construir modelos, expresándolos en representaciones y lenguajes formales adecuados. CE2: Analizar, diseñar y/o adoptar, algoritmos y estructuras de datos que cumplan con las garantías requeridas de correctitud y eficiencia. CE5: Concebir, diseñar y construir soluciones de software, siguiendo un proceso sistemático y cuantificable, acorde a los fundamentos, eligiendo el paradigma y las técnicas más adecuadas. CE6: Desarrollar software en una amplia variedad de plataformas y lenguajes de programación.

2023

2023

2023

2022

2021
- Requisitos
- CC1002,MA2001,MA2601,FI2001
- Módulos Semanales
- Cátedra: 3, Auxiliar: 1
CC3001
90% aprobación 63 alumnos/cursoAlgoritmos y Estructuras de Datos Búscalo!
Dictándose Ahora!Propósito del curso
El curso Algoritmos y Estructuras de Datos tiene como propósito que los y las estudiantes logren un dominio de los conceptos básicos de diseño de algoritmos eficientes (iterativos y recursivos), de análisis de algoritmos, y de estructuras de datos (arreglos, estructuras enlazadas, grafos). Los y las estudiantes deben ser capaces de aplicar estos conceptos al diseño, implementación, y evaluación de los tipos de datos abstractos más usados (listas, pilas, colas, colas de prioridad, diccionario), así como de los algoritmos fundamentales (búsqueda, ordenación, algoritmos para grafos y para búsqueda en texto) utilizados en Ciencias de la Computación. El curso tributa a las siguientes competencias específicas (CE) y genéricas (CG): CE1:Analizar problemas computacionales, construir modelos, expresándolos en representaciones y lenguajes formales adecuados. CE2: Analizar, diseñar y/o adaptar algoritmos y estructuras de datos que cumplan con las garantías requeridas de correctitud y eficiencia. CE3:Gestionar bases de datos utilizando modelos, lenguajes de consulta asociados, técnicas eficientes de acceso a datos y aplicación de políticas de seguridad, con la finalidad de obtener información relevante. CG1: Comunicación académica y profesional Comunicar en español de forma estratégica, clara y eficaz, tanto en modalidad oral como escrita, puntos de vista, propuestas de proyectos y resultados de investigación fundamentados, en situaciones de comunicación compleja, en ambientes sociales, académicos y profesionales. CG3: Compromiso ético Actuar de manera responsable y honesta, dando cuenta en forma crítica de sus propias acciones y sus consecuencias, en el marco del respeto hacia la dignidad de las personas y el cuidado del medio social, cultural y natural.

2023

2023

2023

2023

2023
- Requisitos
- CC1002,CR90
- Equivalencias
- CC30A/CC253/CC211
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2, Auxiliar: 2
Electivos Minor en Computación Científica (BT-CI-EL-IN-MI-IQ-GL-ME) V5
Es necesario aprobar 12 créditos de una lista definida por la institución.
- AS4501 Astroinformática 6 créditos
- CC3002 Metodologías de Diseño y Programación 6 créditos
- CC3301 Programación de Software de Sistemas 6 créditos
- CC5502 Geometría Computacional 6 créditos
- CC7515 Computación en GPU 6 créditos
- FI4005 Métodos Numéricos para la Física 6 créditos
- GF3022 Contaminación Atmosférica 6 créditos
- MA5307 Análisis Numérico de Ecuaciones en Derivadas Parciales:Teoría y Laboratorio 9 créditos