• Primera Universidad Latinoamericana en ofrecer esta maestría
  • Erasmus Mundus Master Course in Data Mining and Knowledge Management
  • Jornadas de Data Mining
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Cronograma Materias

Horarios, profesores y contenidos, correspondientes a las materias de la Maestria y Carrera de especialización en Data Mining y Knowledge Discovery. Para inscribirse en los cursos, en forma vocacional, consultar a:  Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.



CURSOS DE NIVELACIÓN - CICLO  2017

Los postulantes deben aprobar los exámenes de los tres cursos de nivelación cuyos programas se indican a continuación:

 Ver Comisiones y Fechas de Dictado de los Cursos



ASIGNATURAS - PRIMER CUATRIMESTRE - CICLO  2017

Primer Año


Segundo Año

 



ASIGNATURAS - PRIMER CUATRIMESTRE - CICLO 2016


Primer Año


Segundo Año

 


 

 

 

·                         Conceptos básicos de programación  Tipos de datos: primitivos.

·                         El tipo de datos lista, arboles, grafos - Funciones sobre listas.

·                         Conceptos básicos de los programas imperativos. Estructuras de control - variables.

·                         Funciones y procedimientos - pasaje de parámetros.

·                         Conceptos de complejidad algorítmica

·                         Recursión

Bibliografía: 

1.       Data Structures and Algorithms, Aho, Hopcroft y Ullman, Addison Wesley, 1987

2.       Data Structures and Network Algorithms, R.E.Tarjan, Society for Industrial & Applied Mathematics, 1983.

3.       Brassard G., Bratley P., "Fundamental of Algorithmics",Prentice Hall,1996.

4.       Garey M.R. and Johnson D.S., "Computers and intractability: a guide to the theory of NP- Completeness", W. Freeman and Co., 1979.

Gross J., and Yellen J. , "Graph theory and its applications", CRC, 1999.