TC1027
Programación para negocios Business Programming
CIP: 521201  Administración de Sistemas de Información   CL-L-A-U-CA-ID-AS-AI-CT-HT-S-UDC:  3-0-1-2.7-1-15-5-28-8-48-5-1       

Disciplina asociada:  

Tecnologías Computacionales

Escuela:  

Ingeniería y Ciencias

Departamento Académico:   

Computación

Programas académicos:   

Competencias que se desarrollan:   

Requisitos:  

No tiene.

Equivalencia:  

No tiene.

Intención del curso en el contexto general del plan de estudios:  

Objetivo general de la Unidad de Formación:  

Al terminar la unidad de formación el alumno:

- Diseña la lógica programática para el entendimiento de los flujos de información en el contexto real de los negocios.

Técnica didáctica sugerida:  

No especificado

Bibliografía sugerida:  

LIBROS DE TEXTO:
* McKinney, W. , Python for data analysis: Data wrangling with Pandas. , Second Ed., Numpy and IPython, 2018, 
* Nield, T. , Getting Started with SQL: A Hands-on Approach for Beginners.,  O'Reilly Media, Inc., 2016, 
* Taweh Beysolow II, Introduction to Deep Learning Using R: A Step-By-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R, Kindell, Kindell, 2017, 1484227336

Perfil del Profesor:  

(521201)Maestría en Administración de Sistemas de Información ; (110101)Maestría en Ciencias Computacionales/de Información ; (110103)Maestría en Tecnología de la Información/Informática/Sistemas Computacionales ; (110401)Maestría en Ciencias de la Información ; (110701)Maestría en Ciencias Computacionales ; (521201)Doctorado en Administración de Sistemas de Información ; (110101)Doctorado en Ciencias Computacionales/de Información ; (110103)Doctorado en Tecnología de la Información/Informática/Sistemas Computacionales ; (110401)Doctorado en Ciencias de la Información ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales
CIP: 521201, 110101, 110103, 110401, 110701

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
CIP: 521201  Management Information Systems, General.   CL-L-A-U-CA-ID-AS-AI-CT-HT-S-UDC:  3-0-1-2.7-1-15-5-28-8-48-5-1       

Discipline:  

Computer Technologies

School:   

Engineering and Sciences

Academic Department:   

Computing

Programs:   

Competitions:   

SNEG0402B ; SEG0702A ;

Prerequisites:  

None.

Equivalences:  

None.

Course intention within the general study plan context:  

Course objective:  

On completing the educational unit, students:

- Design programming logic to understand information flows in real business contexts.

Teaching and learning tecniques:  

Not Specified

Suggested Bibliography:  

TEXT BOOKS:
* McKinney, W. , Python for data analysis: Data wrangling with Pandas. , Second Ed., Numpy and IPython, 2018, 
* Nield, T. , Getting Started with SQL: A Hands-on Approach for Beginners.,  O'Reilly Media, Inc., 2016, 
* Taweh Beysolow II, Introduction to Deep Learning Using R: A Step-By-Step Guide to Learning and Implementing Deep Learning Models Using R, Kindell, Kindell, 2017, 1484227336

Academic credentials required to teach the course:  

(521201)Master Degree in Information Systems Management ; (110101)Master Degree in Computer/Information Sciences ; (110103)Master Degree in Information Technology. ; (110401)Master Degree in Information Sciences ; (110701)Master Degree in Computational Sciences ; (521201)Doctoral Degree in Information Systems Management ; (110101)Doctoral Degree in Computer/Information Sciences ; (110103)Doctoral Degree in Information Technology. ; (110401)Doctoral Degree in Information Sciences ; (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences
CIP: 521201, 110101, 110103, 110401, 110701

Language of Instruction:  


Spanish