Minors

Minor en Computación científica

Un minor es un paquete autocontenido de cursos electivos coherentemente integrados que, de ser aprobados por el alumno, le permitirán agregar una especialización secundaria a su especialidad principal. Los minors serán certificados en un documento diferente a los certificados de licenciatura y especialidad.

Nombre del Minor: Computación Científica
Nombre en Inglés: Scientific Computing
Resultados de Aprendizaje del Minor

El estudiante al termino del Minor

  • Modela y resuelve problemas científicos y/o de ingeniería seleccionando y utilizando las tecnología computacional apropiada, a fin de diseñar soluciones en distintos contextos con enfoques multidisciplinario y de trabajo en equipo.
Plan de Estudio del Minor
Cursos Obligatorios del Minor:
Código Nombre de Curso Unidades Docentes SCT
CC3001 Algoritmos y estructuras de datos 10  
FI3104 Métodos numéricos para la ciencia e ingeniería 10  
CC3501 Computación gráfica, modelamiento y visualización 10  
Cursos Electivos del Minor
Código Nombre de Curso Unidades Docentes SCT
CC3002 Metodologías de diseño y programación 10  
CC3301 Programación de software de sistemas 10  
GF3022 Contaminación atmosférica 10  
MA43C(*) Cálculo de alto desempeño 10  
CC3003 Computación II 10  
FD703 Métodos computacionales en fluidodinámica 10  
AS4501/CC4501 Astroinformática 10  
MA5303 Laboratorio de Análisis Numérico de Ecuaciones en Derivadas Parciales 10  
Total Unidades Docentes y SCT cursos obligatorios y electivos 40 24

(*) Sólo hasta otoño 2012

Nota:

El alumno debe cursar los obligatorios mencionados que no sean obligatorios para su carrera y completar las 40 UD con lo electivos.

Propuesta elaborada por: Rodrigo Soto y Nancy Hitschfeld

 

Código Nombre
CC3001 Algoritmos y estructuras de datos
Nombre en Inglés
Algorithms and data structures
SCT Unidades
Docentes
Horas de
Cátedra
Horas Docencia
Auxiliar
Horas de Trabajo
Personal
6 10 3 2 5
Requisitos Carácter del Curso
MA1101 Introducción al Algebra
CC1001 Computación I

Obligatorio

Resultados de Aprendizaje
Al termino del curso se espera que el estudiante conozca, aplique y analice las estructuras de datos y los algoritmos más importantes. Diseñe e implemente aplicaciones utilizando estas estructuras de datos y algoritmos.

 

Código Nombre
CC3501 Computación gráfica, visualización y modelamiento para ingenieros
Nombre en Inglés
Computer graphics, visualization and modeling for engineers
SCT Unidades
Docentes
Horas de
Cátedra
Horas Docencia
Auxiliar
Horas de Trabajo
Personal
6 10 3 1.5 5.5
Requisitos Carácter del Curso
CC1001 Computación I
MA2601 Ecuaciones Diferenciales Ordinarias

 

Resultados de Aprendizaje
Al termino del curso se espera que le estudiante modele, solucione y visualice computacionalmente problemas aplicados que involucran geometrías / escenas tridimensionales complejas y datos asociados. Desarrolle proyectos centrados en aplicaciones usando OpenGL, MATLAB, y algún sistema CAD como Solid Edge y Software para obtener triangulaciones de datos especiales. Domine adecuadamente estas técnicas (Python, biblioteca gráfica MATLAB, Sistema CAD, software específico) para abordar problemas interdisciplinarios.

 

Código Nombre
FI3104 Métodos Numéricos para la Ciencia y la Ingeniería
Nombre en Inglés
Numerical methods for science and engineering
SCT Unidades
Docentes
Horas de
Cátedra
Horas Docencia
Auxiliar
Horas de Trabajo
Personal
6 10 3 3 4
Requisitos Carácter del Curso
MA2002 Calculo Avanzado y Aplicaciones CFB
Resultados de Aprendizaje

Al finalizar el curso el estudiante demuestre que:

Aplica métodos y técnicas básicas de cálculo numérico para la resolución de problemas complejos de ciencias e ingeniería.

 

 

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