Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Ciencias de la Computación (plan 2013) 2016-2

Optativas, Ingeniería de Software II

Grupo 7070, 30 lugares. 6 alumnos.
Plan 94: Temas Selectos de Ingeniería de Software A
Profesor Daniel Trejo Medina lu mi vi 13 a 14 Laboratorio de Ciencias de la Computación 1
Ayudante Ariadna del Carmen Tapia Miranda ma ju 13 a 14 Laboratorio de Ciencias de la Computación 1
Ayud. Lab. César Oswaldo Mariscal Bello mi 14 a 16 Laboratorio de Ciencias de la Computación 1

 

Objetivo:

Explicar, mostrar y dar a conocer los concepto de un ingeniero de software desde la perspectiva de implementación avanzada, gerencia y dirección; integrándolo a un esquema práctico de inteligencia de negocios y grandes volúmenes de datos.

Temario

Tema

Descripción

horas teoría

horas práctica

1

Ingeniería de software avanzada

6

6

2

Metodologías ágiles

  • Kanban
  • MoSCoW (must, should, could, would)
  • TDD (test driven development)
  • XP (extreme programming)

18

12

3

Scrum

  • Fundamentos
  • Developer
  • Bases de Master

18

4

4

Grandes volúmenes de datos

  • Conceptos
  • Arquitecturas
  • Casos de uso para ciencia
  • Casos de uso para industria
  • Casos de uso para gobierno

6

6

5

Analíticos empresariales

  • R
  • Análisis predictivo
  • Algoritmos básicos

4

6

6

Inteligencia de negocios

  • Inteligencia de negocios tradicional
  • Inteligencia de negocios ágil
  • Tableros ejecutivos
  • Gamification & UX
  • Story telling

4

6

7

Dirección de empresas de software, conceptos básicos

  • Planeación
  • Ejecución
  • Perspectiva administrativa
  • Dirección internacional de empresas
  • Práctica profesional en campo

8

8

Herramientas a utilizar:

Tibco Spotfire
R
Apache Spark
Java, Javascript, PHP

Bibliografía

  • Owen, S. Y Robin A. (2011) Mahout in Action. New York: Manning Publications, Co.
  • Giacomelli, P. (2013). Apache Mahout cookbook. Birmingham: Packt Publishing Ltd.
  • Prajapati, V. (2013). Big data Analytics with R and Hadoop. Birmingham: Packt Publishing Ltd.
  • Provost, F, Fawcett, T. (2013). Data Science for Business. USA: O´Really Media, Inc.
  • Westphal, C. (2009) Data Mining for Intelligence, Fraud & Criminal Detection: Advanced Analytics & Information Sharing Technologies. Florida: CRC Press.

Sugerencias didácticas:

Exposición Oral
Exposición Audiovisual
Ejercicios dentre de clase
Ejercicios fuera del aura
Lectras obligatorias
Prácticas de taller o laboratorio

Métodos de Evaluación

Exámenes parciales
Trabajos y tareas fuera del aula
Practicas de laboratorio
Exposición y participación en clase
Asistencia
Proyecto final

 


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