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TC1017 Prof. Msc. Ivan Alejandro Escobar Broitman [email protected] Desarrollar en el estudiante la lógica de programación estructurada, que le permita dar solución a problemas de ingeniería, utilizando un lenguaje computacional. Requiere de conocimientos previos de manejo de computadora y algorítmica básica. 1. Tecnología computacional para la modelación de aplicaciones ingenieriles 1.1 Paquetes de productividad 1.2 Paquetes de análisis numérico 1.3 Lenguajes de programación 2. Problemas que involucren cálculos matemáticos y fórmulas 2.1 Pensamiento algorítmico para modelar problemas que requieran el uso de fórmulas a través de cálculos matemáticos 2.2 Traducción de fórmulas que utilicen funciones predefinidas por el ambiente de programación 2.3 Construcción de funciones para modelos que requieren cálculos matemáticos 3. Problemas que involucren estructuras de decisión 3.1 Pensamiento algorítmico para cálculos con decisiones 3.2 Cálculos con selección de opciones 3.3 Modelación de problemas que involucren cálculos con decisiones 4. Problemas que involucren ciclos 4.1 Pensamiento algorítmico para cálculos con ciclos 4.2 Repetición de cálculos 4.3 Modelación de problemas que involucren cálculos con ciclos 5. Modelación y solución de problemas ingenieriles 5.1 Análisis de situaciones que involucren cálculos, funciones, decisiones y ciclos 5.2 Selección de las herramientas computacionales adecuadas para modelar situaciones específicas 5.3 Solución del modelo a través de las herramientas seleccionadas 6. Procesamiento de datos y representación visual de resultados 6.1 Representación de datos en forma tabular 6.2 Tipos de gráficas 6.3 Representación gráfica de los resultados de un modelo 7. Procesamiento de datos utilizando modelación de escenarios y simulación de modelos 7.1 Contrastar escenarios para analizar el comportamiento de un modelo 7.2 Uso de herramientas para la toma de decisiones (“¿qué pasa si?”, “búsqueda de objetivo”) 7.3 Uso de una herramienta para la solución de ecuaciones 8. Migración de soluciones de modelos a otras herramientas de TI 8.1 Mecanismos de importación y exportación de datos entre diferentes herramientas de TI 8.2 Operaciones con datos (exportación/importación de datos) 8.3 Análisis de las diferencias entre herramientas 9. Problemas que involucren vectores 9.1 Pensamiento algorítmico para el manejo de vectores 9.2 Cálculos con vectores 9.3 Modelación de problemas que involucren el uso de vectores 10. Modelos de cálculo con matrices 10.1 Pensamiento algorítmico para el manejo de matrices 10.2 Cálculos con matrices 10.3 Modelación de problemas que involucren el uso de matrices 11. Modelos de cálculos con datos masivos 11.1 Cálculos con archivos de datos 11.2 Modelación de problemas que involucre datos masivos 80% Examen Parcial 20% Actividades (tareas y programación) 50% Examenes Parciales 30% Proyecto 20% Examen Final The practice of computing using Python / William Punch, Richard Enbody., , Boston, Mass. : AddisonWesley/Pearson C programming Language 2nd Ed”, Dennis M. Ritchie. Head First Programming: A Learner’s Guide to Programming Using the Python Language by David Griffiths and Paul Barry, O’Reilly Publishing Chapman, Stephen J., MATLAB programming for engineers / Stephan J. Chapman., 4th ed., Toronto, Ontario : Thomson, c2008 Python IDE recomendado: IDLE para Python (www.python.org) C y C++ IDE recomendado: Code::Blocks (http://www.codeblocks.org/) Matlab http://www.mathworks.com Para Python: http://www.python.org/dev/peps/pep- 0008/ Para C/C++: http://en.wikibooks.org/wiki/C%2B%2B_Programmin g/Code_Style Para MATLAB: http://www.datatool.com/downloads/matlab_style_gu idelines.pdf Pensamiento Algorítmico. Mente abierta. Programar estructuradamente. Mucha lectura y práctica. Dudas? De manera individual realizar la siguiente tarea: Investigar acerca de los lenguajes y/o paquetes computacionales mencionados en esta presentación y los siguientes: (Matlab, Mathematica, Octave) Hacer un cuadro comparativo de ellos citando ventajas y desventajas. Se expondrá la siguiente clase.