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INTRODUCCIÓN A LAS

CIENCIAS DE LA COMPUTACÍON

Ing. Alex Soldado, MSc.

HISTORIA

• Las ciencias de la computación abarcan las bases teóricas

de la información y la computación, así como su

aplicación en sistemas computacionales.

• La historia de la ciencia de la computación antecede a la

invención del computador digital moderno. Antes de la

década de 1920 , el término computador hacía referencia

al ser humano que realizaba cálculos.

• Durante la década de 1940 , conforme se desarrollaban

nuevas y más poderosas máquinas para computar

(calcular), el término computador se utilizó para referirse

a las máquinas en lugar de sus antecesores, los seres

humanos.

FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS

• Criptografía: Consta de algoritmos para proteger datos

privados, incluyendo el cifrado.

• Teoría de grafos: Recursos elementales para las estructuras

de almacenamiento de datos y para los algoritmos de

búsqueda.

• Lógica matemática: La lógica matemática estudia los

sistemas formales en relación con el modo en el que

codifican nociones intuitivas de objetos matemáticos como

conjuntos, números, demostraciones y computación.

• Teoría de tipos: Análisis formal de los tipos de datos, y el

uso de estos para entender las propiedades de los

programas, en particular la seguridad de estos.

TEORÍA DE LA COMPUTACIÓN

• Teoría de la computación: La teoría de la computación es

una rama de la matemática y la computación que centra su

interés en las limitaciones y capacidades fundamentales de

las computadoras.

• Teoría de autómatas: Esta teoría provee modelos

matemáticos que formalizan el concepto de computadora o

algoritmo de manera suficientemente simplificada y general

para que se puedan analizar sus capacidades y limitaciones.

• Teoría de la complejidad computacional: Aún cuando un

problema sea computable, puede que no sea posible

resolverlo en la práctica si se requiere mucha memoria o

tiempo de ejecución.

SISTEMAS CONCURRENTES, PARALELOS Y DISTRIBUIDOS

• Programación concurrente: Teoría y práctica de cómputos

simultáneos y computación interactiva.

• Redes de computadoras: Algoritmos y protocolos para

comunicar eficientemente datos a través de largas distancias,

incluye también la corrección de errores.

• Cómputo paralelo: Computación usando múltiples

computadoras y múltiples procesadores en paralelo.

• Sistemas Distribuidos: Sistemas utilizando múltiples

procesadores repartidos en una gran área geográfica.

SISTEMAS CONCURRENTES, PARALELOS Y DISTRIBUIDOS

• Aplicaciones Web: Aquellas herramientas que los usuarios utilizan para acceder a un servidor web a través del internet o de una intranet mediante un navegador.
• Aplicaciones Móviles: Es una aplicación diseñada para ser ejecutada en teléfonos inteligentes, tabletas y otros dispositivos móviles.
• Sistemas de Información Geográfica: Herramientas que permiten la organización, almacenamiento, manipulación, análisis y modelización de grandes cantidades de datos procedentes del mundo real que están vinculados a una referencia espacial.
• Computación en la nube: Es un nuevo paradigma que permite ofrecer servicios de computación a través de una red, que usualmente es internet.

BASE DE DATOS, MINERÍA DE DATOS, BIG DATA

• Bases de datos: Una base de datos es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. Relacionales, Multidimensionales, Espaciales, NoSQL, NewSQL, etc.
• Minería de datos: La minería de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD), es el proceso que intenta descubrir patrones (conocimiento) en grandes volúmenes de datos.
• Big Data: Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad), velocidad de crecimiento (velocidad), veracidad (que tan válidos son los datos ) y el valor que guardan los datos, dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Inteligencia artificial

• Inteligencia Artificial (IA): Implementación y estudio de sistemas que exhiben (en su comportamiento) un nivel de inteligencia autónoma o comportamiento propio, a veces inspirado por las características de los seres vivos. Las ciencias de la computación están relacionadas con la IA, ya que el software y las computadoras son herramientas básicas para el desarrollo y progreso de la Inteligencia Artificial.
• Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático: Rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas o algoritmos para que las computadoras aprendan de forma autónoma.
• Deep Learning (DeepL): Conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial. Ej: reconocimiento de imágenes o de voz.
• Robótica: Algoritmos para controlar el comportamiento de los robots.
• Visión por computador o artificial: Incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratados por un ordenador

COMPUTACIÓN CIENTÍFICA

• Computación científica o ciencia computacional: Se relaciona con la construcción de modelos matemáticos y técnicas numéricas para resolver problemas científicos, de ciencias sociales y problemas de ingeniería. Típicamente es la aplicación de modelado numérico y otras formas de cálculo de problemas en varias disciplinas científicas.
• Bioinformática: Es la aplicación de tecnología de computadores a la gestión y análisis de datos biológicos.
• Computación Cuántica: Se basa en el uso de cúbits, una combinación de unos y ceros, en lugar de bits, en los que solo se usa el 1 o el 0 , no pueden estar a la vez. Esto da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos.
• Neurociencia computacional: Es una ciencia interdisciplinar que enlaza los diversos campos de la neurociencia, la ciencia cognitiva, la ingeniería eléctrica, las ciencias de la computación, la física y las matemáticas.

ENTORNOS COLABORATIVOS Y DE APRENDIZAJE

• Entornos Colaborativos: Son las herramientas que permiten favorecer a las personas en su trabajo individual y cooperativo que implica aspectos organizacionales, técnicos y sociales.
• Redes Sociales, Correo electrónico, Video Conferencia, Wikis, Mensajería instantánea, etc.
• Sistemas Multiagentes: Es un sistema compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre ellos. Los sistemas multiagente pueden ser utilizados para resolver problemas que son difíciles o imposibles de resolver para un agente individual o un sistema monolítico.
• Entornos personales de Aprendizaje : Es una plataforma web que brinda respaldo digital a medios de divulgación o cursos de estudio diseñados, por lo general, por instituciones educativas.
• Gamificación: Es el uso de técnicas, elementos y dinámicas propias de los juegos y el ocio en actividades no recreativas con el fin de potenciar la motivación, así como de reforzar la conducta para solucionar un problema, mejorar la productividad, obtener un objetivo, activar el aprendizaje y evaluar a individuos concretos.