Formar profesionales que cuenten con las herramientas necesarias para identificar necesidades y darles respuesta en base al diseño y construcción de soluciones de software, con una visión integral del proceso de desarrollo de software en sus diferentes etapas, promoviendo las buenas prácticas que abonen el desarrollo de software seguro y de calidad, con una visión abarcativa de los principales paradigmas tecnológicos utilizados en la industria, y entendiendo las relaciones entre las distintas etapas y actividades.

Proveer a la formación de capital humano altamente capacitado en una actividad con fuerte demanda insatisfecha y gran potencial de crecimiento, potenciando la actual actividad de la UNSAM en esta área disciplinar y aportando a los objetivos de la Universidad como contribuyente al desarrollo integral de la sociedad, brindando formación profesional y técnica con ejercicio de la ética, y logrando que quienes egresen asuman el compromiso de estrechar lazos con el medio local y regional, atendiendo a sus problemáticas y demandas.

• Conocimiento integral de las distintas etapas y actividades que abarca la creación de una solución de software, desde la identificación y entendimiento de la necesidad hasta su implementación.

• Conocimientos y capacidades para especificar los requerimientos, diseñar y construir una solución de software, verificar que se han cubierto las necesidades planteadas y soportar su puesta en marcha y mantenimiento.

• Formación adecuada para abordar integralmente el desarrollo de soluciones de software que brinden soporte a procesos de trabajo, con la aplicación de técnicas y métodos que faciliten su entendimiento de las necesidades.

• Adquisición de amplios conocimientos técnicos que le permitan, con una visión global que incluya aspectos de infraestructura, seguridad de la aplicación, y de explotación de datos, diseñar y construir soluciones de software innovadoras y de calidad.

• Visión crítica / analítica, que le permite aportar valor agregado en la definición de la solución de software a desarrollar, brindando a los requirentes el soporte necesario para promover la mejora en base a la incorporación de aplicaciones.

• Formación práctica, con una visión específica de proyectos y problemáticas reales, para allanar su incorporación al mercado de trabajo, facilitando tanto su participación en grupos de trabajo existentes como así también desarrollar actividades independientes e innovadoras.

Alcance de Título:

• Identificar, relevar y formular necesidades y requerimientos de aplicaciones para el soporte de actividades productivas

• Diseñar y construir soluciones de software

• Generar productos innovadores que estén en relación con la utilización de soluciones de software

• Aportar al trabajo en equipo con una visión integral de las actividades que colaboran en el desarrollo de software.

• Aplicar estándares, buenas prácticas y modelos de calidad para el desarrollo de software

• Proporcionar conocimiento técnico de desarrollo de software que impacte en el desarrollo económico y social en el que se circunscribe

El plan de carrera se encuentra estructurado en 7 bloques temáticos bajo las cuales se agrupan las asignaturas, y un Trayecto de Formación Profesional. Los 7 bloques temáticos son Matemática, Programación, Ingeniería de Software, Datos, Desarrollo, Gestión e Innovación, y Proyectos.

A continuación, se describen los criterios que conducen el agrupamiento de las asignaturas en cada uno de ellos:

Matemática: conocimientos vinculados con el análisis matemático, herramientas matemáticas que sustentan aspectos de programación y datos, estadística y probabilidad.

Programación: conocimientos vinculados con codificación, tipos de datos y paradigmas de programación.

Ingeniería de Software: conocimientos referidos a las actividades fundamentales para el desarrollo de software que incluyen la especificación y diseño de requerimientos, las arquitecturas de software, su verificación y validación y, lineamientos de calidad.

Datos: conocimientos sobre modelos relacionales y no relacionales de datos, sus propósitos, implementaciones, análisis y usos.

Desarrollo: conocimientos que agrupan modelos, paradigmas, tecnologías, frameworks e infraestructuras para soportar el desarrollo de software. Incluimos en este bloque también el Inglés Técnico.

Gestión e innovación: conocimientos que agrupan conceptos de emprendedorismo, definición de productos y servicios, los procesos productivos para su generación y la definición e implementación de proyectos para su realización.

Proyectos: se corresponde con las asignaturas de proyectos integradores. Reúne asignaturas de aplicación de contenidos totalmente práctica, que funciona en forma iterativa e incremental, generando el espacio para la aplicación integrada de conceptos adquiridos conforme avanza la cursada.

Estos bloques temáticos y sus asignaturas se dictan a lo largo de 8 cuatrimestres.

Ingeniería de software I

Introducción a la ingeniería de software. Disciplinas que integran la ingeniería de software. Procesos para el desarrollo de software y modelos de proceso (ciclos de vida). Procesos Definidos y Empíricos. Disciplinas de soporte de la Ingeniería de Software: Gestión de Configuración de Software, Introducción a las Prácticas Continuas en el Software. Aseguramiento de Calidad del Software. Métricas. Enfoques de Gestión lean Agüe en el desarrollo de software.

Herramientas Matemáticas

Ecuaciones matemáticas. Grados y mecanismos de resolución.  Matrices. Operaciones elementales. Matriz inversa. Geometría. Lógica. División de la lógica. Tablas de verdad. Teoría de conjuntos. Grafos. Algoritmos en grafos y redes. Análisis de complejidad de algoritmos.

Programación I

Introducción al pensamiento algorítmico. Paradigma de programación estructurada. Desarrollo de algoritmos. Desarrollo de programas. Sintaxis del lenguaje. Tipos de datos básicos. Funciones y documentación. Estructuras de control básicas: condicionales (if; while), iteraciones (for), comprensión de listas. Estructuras de datos: diccionarios, listas, tuplas, vectores, matrices y árboles.

Ingeniería de Requisitos

Conceptos relacionados a requerimientos - categorías y tipos de requerimientos Ingeniería de requerimientos - Procesos involucrados en la ingeniería de Requerimientos: elicitación, análisis, especificación y validación, administración de requerimientos. Enfoques tradicionales y ágiles para la ingeniería de requerimientos. Descubrimiento de requerimientos - Técnicas y herramientas para el descubrimiento de requerimientos. Calidad en los requerimientos Modelado y Especificación de requerimientos (ERS, Modelo de Casos de Uso) - Técnicas y herramientas para el modelado y especificación de requerimientos. DER y diccionario de datos.

Inglés Técnico

Contenidos gramaticales: Tiempos verbales simples. Estructuras sintácticas simples. Voz pasiva simple. Verbos regulares e irregulares. Vocabulario (sustantivos, adjetivos, adverbios).  Lectura y comprensión de textos: lectura global y analítica de textos técnicos simples y semi-complejos. Estrategias de lectura e interpretación de contenido técnico. Uso del diccionario. Comunicación oral: comprensión auditiva, interacción oral, presentación de información técnica. Comunicación escrita: confección de notas, informes y documentos técnicos. Traducción de textos técnicos. Terminología específica de la carrera.

Análisis Matemático I

Cálculo diferencial de una variable. Límites: Definición, propiedades y teorema del valor Intermedio. Continuidad: Definición, tipos de discontinuidades, propiedades de las funciones continuas. Diferenciabilidad: Concepto de derivada. Reglas. Derivabilidad y diferenciabilidad. Derivadas de orden superior. Derivadas de fundones especiales. Estudio de funciones: Crecimiento y decrecimiento. Puntos críticos. Máximos, mínimos y puntos de inflexión. Análisis de concavidad. Condiciones necesarias y suficientes. Sucesiones y series: Aritméticas y geométricas. Criterios de convergencia. Cálculo integral de una variable: Concepto, integral indefinida, Integral definida. Métodos numéricos de integración. Aplicaciones económicas.

Estadística

Introducción a la Estadística. Estadística y datos. Presentación de los datos. Series y variables estadísticas. Escalas de medición. Tablas y gráficos estadísticos. Estadística descriptiva: Tabulaciones y matriz de datos. Formas de presentación de las series, las medidas estadísticas de posición, dispersión y características superiores. Medidas de concentración, la curva de Lorenz y el índice de Gini. La estadística matemática. Sucesos aleatorios y la probabilidad. Variables aleatorias. La esperanza matemática y la varianza de una variable aleatoria. Modelos de distribución de probabilidades: Binomial, multinomial, hipergeométrica y Poisson, la distribución normal. Otras distribuciones continuas. Introducción a la técnica del ajustamiento y el modelo de regresión lineal simple. El criterio de mínimos cuadrados. Series cronológicas. Modelos utilizados para capturar la tendencia y la estacionalidad. Números índices. Propiedades de los números índices, introducción al muestreo. El problema de la estimación de parámetros.

Base de datos I

Conceptos básicos de sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). Esquemas: Reglas de transformación. Modelo Lógico. Modelo Físico. Dependencia funcional. Normalización. Formas Normales. SQL básico. SQL avanzado. Store procedure. Optimización / Tunan. Índices. Comita / Rollback. MySQL

Programación II

Introducción al Paradigma Orientado a Objetos. EJ progreso de la abstracción. Metas del Paradigma Orientado a Objetos. Conceptos Básicos de la Programación Orientada a Objetos (Herencia. Cohesión. Acoplamiento. Encapsulamiento). Clase. Atributos. Operadores. Interfaces. Objetos. Metaclases. Diagramas de clases. Mecanismos de Reúso. Sobrecarga. Sobreescritura. Implementación en lenguajes de programación Orientados a Objetos. Java

Proyecto Integrador I

App o Juego. Resolución de problemas, gamification, ABP y AB Proyecto. En esta actividad curricular, se espera que los estudiantes, desarrollen una aplicación responsive simple, utilizando un framework de desarrollo, sigan un proceso de desarrollo, identifiquen requerimientos, diseñen la solución, construyan y ejecuten pruebas, desplieguen el software construido. Elaboren y presenten documentación del producto y del resultado del proyecto.

Probabilidad

Probabilidad. Diferentes formas de asignar probabilidades. Probabilidad condicional. Independencia. Variables aleatorias. Función de distribución, función de densidad. Esperanza matemática y varianza. Algunas distribuciones importantes; binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial, normal. Variables aleatorias bidimensionales. Distribuciones marginales, condicionales. Regresión y correlación. Población finita e infinita. Muestra aleatoria. Parámetros. Estimadores. Estimación de los parámetros de las distribuciones más importantes. Prueba de hipótesis.

Programación III

El propósito de esta asignatura es presentar los lenguajes y frameworks modernos utilizados en el mercado actual. Comprender los criterios y escenarios pertinentes para el uso de cada uno de ellos. Realizar proyectos utilizando estas herramientas.

Verificación y validación de software

Conceptos básicos de verificación y validación. Pruebas de software. El proceso de prueba. Soporte herramental (testlink, redmine, jira, etc). Técnicas de pruebas (valores límites, pairwase). Tipos de pruebas (caja negra, caja blanca). Estrategias de pruebas. Pruebas funcionales. Pruebas de integración. Pruebas de servicios (Posman). Pruebas de carga (JMeter). Automatización de pruebas. Prueba de aceptación.

Proyecto Integrador II

Desarrollo de un Sistema Transaccional.

En esta actividad curricular, se espera que los estudiantes, desarrollen un sistema de información transaccional, aplicando patrones de diseño, utilizando un framework de persistencia, diseñando la experiencia de usuario, usen bases de datos relacionales, que construyan y ejecuten pruebas, desplieguen el software construido e integren requerimientos de seguridad de información. Elaboren y presenten documentación del producto y del resultado del proyecto.

Diseño de Software

Definición de diseño. Proceso de diseño. Principios y conceptos de diseño. Diseño modular (cohesión, acoplamiento). Documentos del diseño. Patrones de Diseño. Diseño orientado a objetos. Técnicas y herramientas para aplicar en el diseño. Diagrama de transición de interfaz de usuario (DTIU).

Base de datos II

Gestión de Datos Masivos (Data warehousing). Desnormalización. Escalabilidad, eficiencia y efectividad. Concepto de minería de datos. DDS, datamarts, y sistemas OIAP. Tipos de datos. Preprocesamiento de los datos: exploración y limpieza. Introducción a la Minería de datos. Técnicas para realización de minería de datos, introducción a la minería de textos: Análisis de datos textuales, análisis del sentimiento. Técnicas de visualización. Big Data. Bases de Datos no relaciónales: características y ventajas. Diferentes bases de datos no relacionales: BD Gráficas, Documentales. Espaciales. Arquitectura de Aplicaciones para Big Data. Introducción a la explotación en Big data. Aplicabilidad de las bases de datos no relacionales en las organizaciones. Usos de Big Data en diferentes contextos.

Desarrollo Seguro

Información. Valor de la información. Manejo de vulnerabilidades. Seguridad en el desarrollo de software. Sistemas de autenticación seguros. Protocolos seguros. Prevención de ataques del tipo inyección SQL, Cross-Site Scripting, Path Traversal, Remote Code Execution, entre otros. Acceso seguro a funciones y módulos. Prácticas.

Diseño de experiencia de usuario

Definiciones básicas. Tipos de diseños. Similitudes y diferencias. Reglas de diseño. Modelos mentales. Design thinking. Diseño de experiencia de usuario (UX). Diseño centrado en el usuario (DCU). Diseño de interacciones (ixD). Diseño de interfaz (UI). Prototipos y tipos de prototipos. Usabilidad. Técnicas de relevamientos y documentación. Testeo de usabilidad y requerimientos no funcionales.

Análisis de datos I

Inferencia estadística y reconocimiento de patrones: Distribuciones de variables aleatorias. Independencia y Distribuciones condicionadas. Transformaciones de variables aleatorias. Función generatriz de momentos y fundón característica. Desigualdades de Markov, Chebyshev y Hoeffding. Convergencia de variables aleatorias. El teorema central del límite. Estimación puntual y por intervalos. La construcción de estimadores. El método de momentos y de máxima verosimilitud. Contraste de hipótesis. Inferencia no paramétrica, la función de distribución empírica. Métodos de remuestreo. Patrones y clases. El proceso de reconocimiento y de clasificación de patrones. Esquemas de clasificación y de entrenamiento. Funciones de decisión y discriminación. Entrenamiento de un clasificador. Clasificación de patrones por fundones de probabilidad y por funciones de distancia. Agrupamiento BBSy k means. Procesamiento de patrones y selección de distintivos. Minería de Datos (Data Mining). Análisis de datos: Técnicas de reducción de la dimensión: análisis de componentes principales y métodos biplot. Escalamiento Multidimensional métrico y no métrico. Business intelligence. Dashboarding, scorecards and data visualization.

Gestión de proyecto

Definiciones básicas. Proyecto y Operación. Proyecto y gestión de proyectos. Procesos para la gestión de proyectos. Stakeholders. Tipos de estructuras organizacionales. Gestión de equipos. Gestión de cambios. WBS, cronograma y plan de proyecto. Planificación estratégica. Oficina de proyecto.

Modelado y automatización de procesos y sistemas

Proceso. Diagrama de proceso. Atributos de procesos. Tipos de procesos. Procesos de comercio electrónico (B2B; B2C; B2B2C; E2E).  Desagregación de procesos/subprocesos. Técnicas de relevamiento de procesos. Técnicas de modelado. Diagrama de flujos. Actividades. Escenarios principales, alternativos. Tareas. Roles. Entradas. Salidas. Notación BPMN. Automatización de procesos. Eventos. Triggers. Excepciones. Simulación de escenarios de procesos. Herramientas para el modelado y automatización de procesos.

Proyecto Integrador III

Creación de un Sistema de Soporte a las Decisiones. En esta actividad curricular, se espera que los estudiantes, desarrollen un sistema de soporte a las decisiones, planifiquen el proyecto de desarrollo, diseñen la arquitectura de software y la de hardware, que utilicen bases de datos decisionales, diseñen la experiencia de usuario, que construyan y ejecuten pruebas. Que realicen el despliegue del software construido. Elaboren y presenten documentación del producto e informes de avance que incluyan métricas sobre el proyecto.

Desarrollo Mobile

Introducción al desarrollo móvil. Particularidades (propiedades max-width e in-width; resoluciones, responsive, portabilidad de navegadores).  Patrones del desarrollo mobile. Plataformas de programación, características y propósitos de uso. Flex Box Layout. Bootstrap. Materialize. Foundation. Ionic: instalación, features, uso. Desarrollo de casos prácticos. Compilación Android y iOS. Firebase. Publicación en stores.

Arquitectura de aplicaciones

Conceptos y Fundamentos deja arquitectura de software. Estilos y patrones arquitectónicos. Vistas arquitectónicas. Documentación de la arquitectura. Proceso de diseño arquitectónico. Atributos de calidad del software que Imparten en la arquitectura. Arquitecturas Monolíticas -Arquitecturas Orientadas a Servido. Evaluación de arquitecturas de software. Decisiones de diseño arquitectónico. Modelado de Arquitectura en contextos ágiles.

Paradigmas y tecnologías modernas

Contenedores: tipos, propósitos y uso. Caso práctico con Docker.

Criptomonedas: qué son. Tipos. Usos. Minado. Hash. Arquitectura para su funcionamiento. Relación con blockchain. Blockchain: que es. Cómo funciona. Elementos claves. Beneficios. Tipos de redes blockchain. Dominios de aplicación. Hyperledger (y su relación con Docker). Bitcoin. Etherium. Codificación y decodificación de activos digitales. Cloud computing: Introducción a los servicios en la nube. Hosteo vs Nube. Amazon web services y Google Cloud Platform. Otros servicios de nube. Despliegues y mantenimiento de aplicaciones en la nube. SaaS.

Simulación

Fundamentos del Método de Elementos Finitos, Sistemas discretos. Métodos de aproximación. Métodos de los desplazamientos. Condiciones de contorno y restricciones. Aplicaciones del Método de Elementos Finitos a problemas concretos de la Ingeniería. Elemento unidimensional. Elemento triangular plano. Elemento bidimensional. Elementos isoparamétricos. Elemento tetraédrico, Elementos tridimensionales. Diseño paramétrico. Problemas bidimensionales. Problemas bidimensionales dinámicos. Problemas tridimensionales. Tipos de mallado y estimación de errores. Métodos de simulación. Postprocesado de la solución. Uso de paquetes de software de Elementos Finitos.

Integración y explotación de datos

Almacenes de datos, sus estructuras y diseño. ETL y procesos básicos de ETL: definición, diseño. Staging. Orígenes de datos, tipos, características, conectores. Integración de datos. ETL avanzado. Cubos de datos y su implementación. Portales. Proceso punta a punta: base de datos – ETL – Cubo de datos – Portales – Usuario final. Pentaho: instalación y configuración básica. Uso. Kettle. Spoon.

Definición de productos y servicios

Productos/servicios: que son. Similitudes, diferencias, principales atributos. Ciclos de vida de productos / servicios. Introducción al product management. Productos y servicios digitales. Documento de requerimiento de producto, PRD (Product Requirement Document). EL software en la concepción de productos y servicios. Prototipos. Prototipos de productos y servicios. Planificación, muestreo y prueba. Estrategia de producto/servicio. Estrategia de Negocio. Evaluación de oportunidades de productos (Opportunity Assement). Presencia Online: creación de nombre, marca y modelos

Inteligencia Artificial

Métodos de clasificación no supervisada: análisis de conglomerados, clasificación supervisada. Árboles de decisión, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo. Sistemas y agentes Inteligentes. Resolución de problemas mediante búsqueda. Búsqueda ciega y heurística. Búsqueda entre adversarios (Juegos). Problemas de satisfacción de restricciones. Algoritmos para inferencia. Ontologías. Planificación. Incertidumbre en Inteligencia Artificial. Toma de decisiones simples y complejas. Razonamiento probabilístico.

Proyecto Integrador IV

Desarrollo de un Sistema de Información Estratégico. En esta actividad curricular, se espera que los estudiantes, desarrollen un sistema de información estratégico, integrando a la solución herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial , planifiquen el proyecto de desarrollo, diseñen la arquitectura de software y la del hardware donde se instalará, utilizando bases de datos no SQL, diseñando la experiencia de usuario, integrando requerimientos de seguridad de información estructurando la arquitectura de la información resultante. Que definan y ejecuten pruebas, desplieguen el software. Elaboren y presenten documentación del producto e informes que incluyan métricas sobre el proyecto.

Administración de Infraestructura

Almacenamiento, procesamiento y conectividad: definiciones básicas de infraestructura, tipificaciones, topologías, etc. Infraestructura como soporte a las aplicaciones y servicios. Virtualización: conceptos, fundamentos, aplicación práctica Vmware.  Gestión de almacenamiento, granjas para almacenamiento. Gestión de capacidades de procesamiento. Integración continua. Docker. Servicios de directorio (Active directory, Open ldap). Caso práctico.

Procesos productivos

Procesos productivos. Definiciones básicas. Tipos de procesos. Tipos de procesos. Tipos de Servicios. Procesos de productos físicos. Procesos de productos digitales. Procesos de servicios. El rol del software en los procesos, productos y servicios. Integración de software a la cadena de valor.

Emprendedurismo y nuevos desarrollos

Emprendedurismo. Definiciones iniciales. Historia del Emprendedurismo. Qué es el emprendedurismo en el siglo XXI. Fases: Concepción / Factibilidad / Planificación / Ejecución. Herramientas de evaluación. Desarrollo de planes de acción. Métricas e indicadores de decisión, ejecución, implementación, efectividad.

Modelos de calidad de software

Calidad. Calidad de software. Costo de la calidad. Modelos. Modelos de calidad. Tipos. ISO. CMMI. ITIL. COBIT. PMI. Relaciones y diferencias entre modelos. Implantación de modelos de calidad: implicancias, proceso de implantación, uso en el tiempo. Gestión del cambio organizacional. Procesos de auditorías.

Práctica profesional supervisada y Proyecto Final Integrador:

Certificación de competencias:

A los estudiantes se les certificará competencias de Codificación, Análisis y Gestión de Datos y/o Ingeniería de Software, luego de haber cumplido con los trayectos formativos indicados en el siguiente cuadro:

Son requisitos de ingreso a la carrera tener estudios secundarios completos y aprobar el Curso de Preparación Universitaria (CPU).

Del 5 al 14 de febrero de 2025

Departamento de Estudiantes  - ECyT - Martín de Irigoyen 3100, 1º piso  Campus Miguelete

4006-1500 int. 1161/1162/1163

ecyt.estudiantes@unsam.edu.ar

Días y horarios de atención: Lunes a Viernes 9 a 13 y 15 a 19.