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artículo
Publicado 2020
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At present, teaching programming to future teachers is superficial or is excluded from computer science curricular. Only programming fundamentals are taught during computer studies, and skills acquired during the training are not applied in practice. The aims of this article are 1) to develop a programming course for teacher training disciplines that are taught in training units of the Ammosov North-Eastern Federal University (NEFU), and 2) give recommendations to apply features of the programming language Python in the professional activities of future teachers. This work applies the iterative methodological approach to undertake the study in various groups of students of NEFU from 2016 to 2019. Quantitative and objective indicators are used. Results show which modules of Python are the most appropriate for students to study for their future professional teaching activities. The trainin...
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objeto de conferencia
Presentación que se llevó a cabo durante el V Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2013 del 22 al 25 de octubre de 2013 en Lima, Perú. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, que congrega a profesionales, investigadores y estudiantes de diversos países con el fin de difundir e intercambiar conocimientos, mostrar experiencias académicas-científicas y soluciones para empresas en las áreas de Computación, Telecomunicaciones y disciplinas afines.
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artículo
Publicado 2026
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This paper describes the operationalization of López Chávez and Strassburger Frías' (2000) mathematical formula for lexical availability using the Python programming language. The methodology used is framed within a qualitative-explanatory approach of an illustrative nature, which allows us to observe how Python can be fully incorporated into lexical availability studies. Python significantly optimizes data processing, shortening the time required and facilitating analysis, as evidenced by the results.
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artículo
Publicado 2017
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This article presents the application of the non-parametric Random Forest method through supervised learning, as an extension of classification trees. The Random Forest algorithm arises as the grouping of several classification trees. Basically it randomly selects a number of variables with which each individual tree is constructed and predictions are made with these variables that will later be weighted through the calculation of the most voted class of these trees that were generated, to finally do the prediction by Random Forest. For the application, we worked with 3168 recorded voices, for which the results of an acoustic analysis are presented, registering variables such as frequency, spectrum, modulation, among others, seeking to obtain a pattern of identification and classification according to gender through a voice identifier. The data record used is in open access and can be do...
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artículo
The solution of Laplace's equation within a Classical Electrodynamics course is fundamental for the understanding of boundary problems in Electrostatics. In the present research work the analytical and numerical solution is obtained by the relaxation method, of a problem of infinite parallel plates, of the Laplace equation in Cartesian coordinates in an Euclidean space of two dimensions, specifically using the Python programming language, for its use in the teaching of Physics and its better phenomenological understanding. Likewise, the solutions obtained by both solution techniques are compared and discussed.
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artículo
Publicado 2023
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The teaching-learning processes nowadays require pedagogical supports that allow the teacher to generate a space of real interaction from the classroom, for the student with his career; the training of professionals in earth sciences or engineering, must be accompanied by the teaching of computer programming, using high-level languages, free download and open source, as a resource applied to the solution of specific problems, presented in the stability of slopes. Here is shown a Python application to calculate and plot the factor of safety of a slope, through a Graphical User Interface (GUI), inserting: libraries, variables, functions and widgets of this language. The safety factor obtained by the application is 1.26, which coincides with that obtained by the manual procedure, the coordinate that plots the safety factor (Fs), to determine its sensitivity, as a function of the reciprocal ...
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artículo
Publicado 2020
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GitHub is a platform that provides hosting for software development version control using Git. It features an application programming interface to allow the software to interact with the platform. The enormous quantity of information Hosted in GitHub may be useful to make studies about the current presence of development tools in the open-source software development community. However, the search engine has restrictions that make it impossible to issue complex queries to the platform. In this report, it is described as an object-oriented and extensible solution, named QuantityEr, to obtain the number of search results of complex queries to GitHub by using the inclusion-exclusion principle. The mathematical definitions, as well as related concepts, are presented. The mathematical model is discussed. The application of general design and used development tools are presented. Also, the resu...
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artículo
Publicado 2017
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This article presents the application of the non-parametric Random Forest method through supervised learning, as an extension of classification trees. The Random Forest algorithm arises as the grouping of several classification trees. Basically it randomly selects a number of variables with which each individual tree is constructed and predictions are made with these variables that will later be weighted through the calculation of the most voted class of these trees that were generated, to finally do the prediction by Random Forest. For the application, we worked with 3168 recorded voices, for which the results of an acoustic analysis are presented, registering variables such as frequency, spectrum, modulation, among others, seeking to obtain a pattern of identification and classification according to gender through a voice identifier. The data record used is in open access and can be do...
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artículo
Publicado 2017
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This article presents the application of the non-parametric Random Forest method through supervised learning, as an extension of classification trees. The Random Forest algorithm arises as the grouping of several classification trees. Basically it randomly selects a number of variables with which each individual tree is constructed and predictions are made with these variables that will later be weighted through the calculation of the most voted class of these trees that were generated, to finally do the prediction by Random Forest. For the application, we worked with 3168 recorded voices, for which the results of an acoustic analysis are presented, registering variables such as frequency, spectrum, modulation, among others, seeking to obtain a pattern of identification and classification according to gender through a voice identifier. The data record used is in open access and can be do...
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tesis de maestría
Publicado 2016
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We present in this thesis the results of the design and programming of a temporal anal- ysis tool for experiment data MINERVA Test Beam (TbTaTool), which receives pions and electrons in the energy range corresponding to the end of the interactions of neutrinos energy states with MINERvA detector. The TbTaTool is independent, flexible and adapt- able to other contexts where we need to analyze the distribution of events over time, because it has separated datasets’ production from the tool itself. Our tool has been applied to the data (Run 2 and Run 3) that the experiment has obtained in MTest at Fer- milab, focusing on the variables of frequency of spill of the particles (MI’s spill frequency), duration of spill (MI’s spill duration) and the profile over time of packets corresponding to the delivery of the particles (time profile). Our calculations show 0.01% of difference for the f...
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tesis de maestría
Publicado 2016
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We present in this thesis the results of the design and programming of a temporal anal- ysis tool for experiment data MINERVA Test Beam (TbTaTool), which receives pions and electrons in the energy range corresponding to the end of the interactions of neutrinos energy states with MINERvA detector. The TbTaTool is independent, flexible and adapt- able to other contexts where we need to analyze the distribution of events over time, because it has separated datasets’ production from the tool itself. Our tool has been applied to the data (Run 2 and Run 3) that the experiment has obtained in MTest at Fer- milab, focusing on the variables of frequency of spill of the particles (MI’s spill frequency), duration of spill (MI’s spill duration) and the profile over time of packets corresponding to the delivery of the particles (time profile). Our calculations show 0.01% of difference for the f...
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artículo
Publicado 2022
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This article evidences the research carried out, considering the importance of hydraulics in the academic training of the future civil engineer, also taking into account the scarce irrigation infrastructure in the province of Bagua, which is eminently agricultural. The objective was the review of the hydraulic factors of the different existing open conduits, whether natural or artificial, as well as the elaboration of mathematical models that allow numerically simulating the hydraulic behavior. This research was carried out in the Numerical Methods course of the Civil Engineering career of the National Intercultural University "Fabiola Salazar Leguía" of Bagua -UNIFSLB during the year 2020 and 2021. The methodology consisted of three phases: The first phase consisted of field data collection, in the second phase computer calculations were performed using the Python programming language,...
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informe técnico
El curso ISC Python: Programación y análisis de datos proporciona las herramientas necesarias para comprender los conceptos fundamentales de la programación incluyendo estructura de datos, aplicaciones distribuidas, consumo de servicios en la nube y base de datos usando el lenguaje de programación Python. Finalizando el curso el estudiante será capaz de usar las tecnologías aprendidas para diseñar y crear su propia aplicación para obtener, procesar y visualizar datos. ISC Python: Programación y análisis de datos es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de todos los programas EPE y Working Student (excepto programas EPE fines de semana) a partir del segundo ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Specialization Coursers (ISC) que les permite obtener, adem...
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informe técnico
El curso ISC Python: Programación y análisis de datos proporciona las herramientas necesarias para comprender los conceptos fundamentales de la programación incluyendo estructura de datos, aplicaciones distribuidas, consumo de servicios en la nube y base de datos usando el lenguaje de programación Python. Finalizando el curso el estudiante será capaz de usar las tecnologías aprendidas para diseñar y crear su propia aplicación para obtener, procesar y visualizar datos. ISC Python: Programación y análisis de datos es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de todos los programas EPE y Working Student (excepto programas EPE fines de semana) a partir del segundo ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Specialization Coursers (ISC) que les permite obtener, adem...
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informe técnico
El curso ISC Python: Programación y análisis de datos proporciona las herramientas necesarias para comprender los conceptos fundamentales de la programación incluyendo estructura de datos, aplicaciones distribuidas, consumo de servicios en la nube y base de datos usando el lenguaje de programación Python. Finalizando el curso el estudiante será capaz de usar las tecnologías aprendidas para diseñar y crear su propia aplicación para obtener, procesar y visualizar datos. ISC Python: Programación y análisis de datos es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de todos los programas académicos de pregrado regular a partir del quinto ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Specialization Courses (ISC) que les permite obtener, además de los certificados de cada ...
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informe técnico
El curso ISC Python: Programación y análisis de datos proporciona las herramientas necesarias para comprender los conceptos fundamentales de la programación incluyendo estructura de datos, aplicaciones distribuidas, consumo de servicios en la nube y base de datos usando el lenguaje de programación Python. Finalizando el curso el estudiante será capaz de usar las tecnologías aprendidas para diseñar y crear su propia aplicación para obtener, procesar y visualizar datos. ISC Python: Programación y análisis de datos es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de todos los programas académicos de pregrado regular a partir del quinto ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Specialization Coursers (ISC) que les permite obtener, además de los certificados de cada...
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informe técnico
El curso ISC Python: Programación y análisis de datos proporciona las herramientas necesarias para comprender los conceptos fundamentales de la programación incluyendo estructura de datos, aplicaciones distribuidas, consumo de servicios en la nube y base de datos usando el lenguaje de programación Python. Finalizando el curso el estudiante será capaz de usar las tecnologías aprendidas para diseñar y crear su propia aplicación para obtener, procesar y visualizar datos. ISC Python: Programación y análisis de datos es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de todos los programas académicos de pregrado regular a partir del quinto ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Specialization Coursers (ISC) que les permite obtener, además de los certificados de cada...
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informe técnico
El curso ISC Python: Programación y análisis de datos proporciona las herramientas necesarias para comprender los conceptos fundamentales de la programación incluyendo estructura de datos, aplicaciones distribuidas, consumo de servicios en la nube y base de datos usando el lenguaje de programación Python. Finalizando el curso el estudiante será capaz de usar las tecnologías aprendidas para diseñar y crear su propia aplicación para obtener, procesar y visualizar datos. ISC Python: Programación y análisis de datos es un curso electivo, de carácter teórico-práctico y a distancia (100% online), dirigido a estudiantes de los programas EPE y WS de Ingeniería y Derecho (excepto: Programas de Facultad de Negocios EPE y WS y programas EPE fines de semana) a partir del segundo ciclo. Los estudiantes matriculados en este curso tienen acceso a los micro cursos del International Special...
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tesis de grado
Publicado 2022
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El problema de la investigación fue: ¿Cuál fue el efecto de la aplicación móvil con gamificación, microlearning y análisis sintáctico en el aprendizaje de programación de Python en los estudiantes de ingeniería de sistemas, informática y/o computación? El objetivo general de la investigación fue determinar el efecto de la aplicación móvil con gamificación, microlearning y análisis sintáctico en el aprendizaje de programación Python entre los estudiantes de ingeniería de sistemas, informática y/o computación, teniendo como indicadores los siguientes: incremento de conocimiento, el incremento de motivación, incremento de satisfacción y reducción de tiempo de aprendizaje. Esta investigación fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y utilizó el diseño experimental y el tipo de diseño pre-experimental. La variable de investigación fue el efecto de la aplica...
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tesis de maestría
Publicado 2022
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Aborda el problema de identificación paramétrica de robots manipuladores, aplicando la mecánica analítica de Euler, utilizando las ecuaciones de Euler- Lagrange para modelar el comportamiento dinámico del robot péndulo, el robot de 2 gdl y 3 gdl. Se deducen nuevas propiedades matemáticas del modelo dinámico y de energía del brazo robot, dando origen a un regresor lineal de estimación paramétrica; se utiliza el algoritmo de mínimos cuadrados como esquema de identificación. Se presenta un nuevo esquema de control tipo hiperbólico con compensación de gravedad y fricción para resolver el problema de control de posición de los robots manipuladores en el espacio articular. A esta propuesta se respaldará con un análisis de estabilidad usando el método directo de Lyapunov para obtener un riguroso análisis de estabilidad asintótica global. Finalmente, se mostrará la platafo...
