TC1028
Pensamiento computacional para ingeniería Computational Thinking for Engineering
Curso acreditable por examen de suficiencia
CIP: 110101  Ciencias Computacionales/de Información   CL-L-A-U-CA-ID-AS-AI-CT-HT-S-UDC:  3-0-1-5.3-2-30-10-56-16-96-10-2       

Disciplina asociada:  

Tecnologías Computacionales

Escuela:  

Ingeniería y Ciencias

Departamento Académico:   

Computación

Programas académicos:   

Competencias que se desarrollan:   

Requisitos:  

No tiene.

Equivalencia:  

TC1037

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:

- Demuestra el comportamiento de sistemas en la ingeniería y ciencias mediante evidencias empíricas y teóricas obtenidas de diversas metodologías de investigación y de cómputo.

- Evalúa los componentes que integran una problemática de acuerdo a principios y procesos relacionados con las ciencias de la ingeniería.

- Toma decisiones en la solución de problemas en condiciones de incertidumbre y diferentes niveles de complejidad con base en metodologías de investigación.

- Implementa acciones científicas e ingenieriles o procesos computacionales que cumplen con el tipo de solución requerida.

- Aplica los estándares y normas en el ejercicio de su profesión manteniéndolos como referencia a seguir en la solución de problemas de ingeniería y ciencias.

Técnica didáctica sugerida:  

No especificado

Bibliografía sugerida:  

LIBROS DE TEXTO:
* Beecher, K. , Computational thinking: A beginner's guide to problem-solving and programming, BCS Learning & Development Limited, 2017, 
* Needham, T. C., Python for beginners: A crash course guide to learn python in 1 week, Independently Published, 2017, 
* Welsh, J. , Python for beginners: The ultimate guide to Python programming, CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016, 

Perfil del Profesor:  

(110101)Maestría en Ciencias Computacionales/de Información ; (110201)Maestría en Programación/Programador Computacional ; (110401)Maestría en Ciencias de la Información ; (110701)Maestría en Ciencias Computacionales ; (111002)Maestría en Administración de las Telecomunicaciones ; (140901)Maestría en Ingeniería Computacional ; (141001)Maestría en Ingeniería Eléctrica/Electrónica y Comunicaciones ; (141301)Maestría en Ciencias de la Ingeniería ; (261103)Maestría en Bioinformática ; (270303)Maestría en Matemáticas Computacionales ; (521201)Maestría en Administración de Sistemas de Información ; (110101)Doctorado en Ciencias Computacionales/de Información ; (110201)Doctorado en Programación/Programador Computacional ; (110401)Doctorado en Ciencias de la Información ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales ; (111002)Doctorado en Administración de las Telecomunicaciones ; (140901)Doctorado en Ingeniería Computacional ; (141001)Doctorado en Ingeniería Eléctrica/Electrónica y Comunicaciones ; (141301)Doctorado en Ciencias de la Ingeniería ; (261103)Doctorado en Bioinformática ; (270303)Doctorado en Matemáticas Computacionales ; (521201)Doctorado en Administración de Sistemas de Información
CIP: 110101, 110201, 110401, 110701, 111002, 140901, 141001, 141301, 261103, 270303, 521201

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
Creditable course by proficiency test
CIP: 110101  Computer and Information Sciences, General.   CL-L-A-U-CA-ID-AS-AI-CT-HT-S-UDC:  3-0-1-5.3-2-30-10-56-16-96-10-2       

Discipline:  

Computer Technologies

School:   

Engineering and Sciences

Academic Department:   

Computing

Programs:   

Competitions:   

SING0401A ; SING0301A ; SEG0702A ;

Prerequisites:  

None.

Equivalences:  

TC1037

Course intention within the general study plan context:  

   

Course objective:  

   

Teaching and learning tecniques:  

Not Specified

Suggested Bibliography:  

TEXT BOOKS:
* Beecher, K. , Computational thinking: A beginner's guide to problem-solving and programming, BCS Learning & Development Limited, 2017, 
* Needham, T. C., Python for beginners: A crash course guide to learn python in 1 week, Independently Published, 2017, 
* Welsh, J. , Python for beginners: The ultimate guide to Python programming, CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016, 

Academic credentials required to teach the course:  

(110101)Master Degree in Computer/Information Sciences ; (110201)Master Degree in Computer Programming/Programmer ; (110401)Master Degree in Information Sciences ; (110701)Master Degree in Computational Sciences ; (111002)Master Degree in Telecommunication Management ; (140901)Master Degree in Computational Engineering ; (141001)Master Degree in Electrical Engineering/ Electronics and Communications ; (141301)Master Degree in Engineering Sciences ; (261103)Master Degree in Bioinformatics ; (270303)Master Degree in Computational Mathematics ; (521201)Master Degree in Information Systems Management ; (110101)Doctoral Degree in Computer/Information Sciences ; (110201)Doctoral Degree in Computer Programming/Programmer ; (110401)Doctoral Degree in Information Sciences ; (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences ; (111002)Doctoral Degree in Telecommunication Management ; (140901)Doctoral Degree in Computational Engineering ; (141001)Doctoral Degree in Electrical Engineering/ Electronics and Communications ; (141301)Doctoral Degree in Engineering Sciences ; (261103)Doctoral Degree in Bioinformatics ; (270303)Doctoral Degree in Computational Mathematics ; (521201)Doctoral Degree in Information Systems Management
CIP: 110101, 110201, 110401, 110701, 111002, 140901, 141001, 141301, 261103, 270303, 521201

Language of Instruction:  


Spanish