Algoritmos y Estructuras de Datos - CC182 - 202302

• Autores: Arias Orihuela, John Edward, Diaz Suarez, Jorge Eduardo, Montoya Cubas, Carlos Fernando, Zubieta Cárdenas, Robert Ernesto
• Formato: informe técnico
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/677389
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/677389
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Computación; CC182

El curso de Algoritmos y Estructuras de Datos realiza un análisis de las aplicaciones de mayor uso y del proceso de construcción de estas. Explora el desarrollo de sistemas de software de alta complejidad para el manejo de un gran volumen de datos y presenta fundamentos sólidos de técnicas de programación, haciendo énfasis en el análisis y diseño de tipos de datos abstractos para diversos propósitos. Técnicas sistemáticas con base en matemáticas para analizar la complejidad asintótica de algoritmos, es la primera línea de herramientas necesarias para profesionales en Ciencias de Computación e Ingeniería de Software, para el aseguramiento de la calidad de un producto software y al mismo tiempo permiten considerar el impacto ambiental al ofrecernos una ventana a aspectos del uso de energía por las unidades de procesamiento y su relación con la complejidad de los algoritmos. E l curso busca que los estudiantes experimenten con diversas herramientas en el desarrollo de videojuegos los cuales son usados como una fuente de problemas de alta complejidad y un medio de motivación. El curso de Algoritmos y Estructuras de Datos se dicta en el III ciclo para las carreras de Ciencias de Computación e Ingeniería de Software. El curso ha sido diseñado con el propósito de permitir al futuro profesional, desarrollar su capacidad para construir aplicaciones que hacen uso de grandes cantidades de datos, potenciar disciplinas como: inteligencia artificial, computación gráfica, algoritmia entre otras, así como de problemas de alta complejidad.