1. Elemento flotante
  2. Definiciones
    1. Se pueden citar otras definiciones enunciadas por prestigiosos autores:
      1. Ingeniería de software trata del establecimiento de los principios y métodos de la ingeniería a fin de obtener software de modo rentable, que sea fiable y trabaje en máquinas reales (Bauer, 1972).
      2. Ingeniería de software es la aplicación práctica del conocimiento científico al diseño y construcción de programas de computadora y a la documentación asociada requerida para desarrollar, operar y mantenerlos. Se conoce también como desarrollo de software o producción de software (Bohem, 1976).
      3. Ingeniería de software es el estudio de los principios y metodologías para el desarrollo y mantenimiento de sistemas software (Zelkovitz, 1978)
  3. CMMI
  4. fuentes
    1. Subtema 1
  5. aplicaciones
  6. Introducción a la ingeniería de software
    1. ¿Qué es la ingeniería de software?
    2. El software: sus características y Aplicaciones
      1. el software es un transformador de información, produciendo, gestionando, adquiriendo, modificando, mostrando o transmitiendo información que puede ser tan simple como un solo bit, o tan complejo como una presentaciónen multimedia. actúa como la base de control de la computadora (sistemas operativos), la comunicación de información (redes) y la creación y control de otros programas (herramientas de software y entomos).
      2. Caracteristicas
        1. El software se desarrolla no se fabrica en un sentido clásico
        2. El software no se «estropea».
        3. Aunque la industria tiende a ensamblar componentes,la mayoría del software se construye a medida.
      3. Aplicaciones del software
        1. Software de sistemas
        2. Software de tiempo real
          1. basado en componentes
        3. Software de gestión
          1. Las aplicaciones en esta área reestructuran los datos existentes para facilitar las operaciones comerciales o gestionar la toma de decisiones. Además de las tareas convencionales de procesamientos de datos, las aplicaciones de software de gestión también realizan cálculo interactivo (por ejemplo: el procesamiento de transacciones en puntos de ventas).
        4. Software de ingeniería y científíco
        5. Software empotrado
          1. El software empotrado reside en memoria de sólo lectura y se utiliza para controlar productos y sistemas de los mercados industriales y de consumo. El software empotrado puede ejecutar funciones muy limitadas y curiosas (por ejemplo: el control de las teclas de un horno de microondas) o suministrar una función significativa y con capacidad de control (por ejemplo: funciones digitales en un automóvil, tales como control de la gasolina, indicadores en el salpicadero, sistemas de frenado, etc.)
        6. Software de computadoras personales
          1. El procesamiento de textos, las hojas de cálculo, los gráficos por computadora, multimedia, entretenimientos, gestión de bases de datos, aplicaciones financieras, de negocios y personales y redes o acceso a bases de datos externas son algunas de los cientos de aplicaciones.
        7. Software de inteligencia artificial.
          1. hace uso de algoritmos no numéricos para resolver problemas complejos para los que no son adecuados el cálculo o el análisis directo. Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en el conocimiento, reconocimiento de patrones (imágenes y voz), redes neuronales artificiales, prueba de teoremas, y los juegos son representativos de las aplicaciones de esta categoría
        8. Software basado en Web
          1. Las páginas Web buscadas por un explorador son software que incorpora instrucciones ejecutables (por ejemplo, CGI, HTML, Perl, o Java), y datos (por ejemplo, hipertexto y una variedad de formatos de audio y visuales).
    3. paradigmas de la ingeniería de software
      1. Que es un paradigma
    4. El ciclo de vida clásico
    5. Construcción de prototipos
      1. comienza con la recolección de requisitos. El desarrollador y el cliente encuentran y definen los objetivos globales para el software, identifican los requisitos conocidos y las áreas del esquema en donde es obligatoria más definición. Entonces aparece un «diseño rápido». El diseño rápido se centra en una representación de esos aspectos del software que serán visibles para el usuario/cliente (por ejemplo: enfoques de entrada y formatos de salida). El diseño rápido lleva a la construcción de un prototipo. El prototipo lo evalúa el cliente/usuario y se utiliza para refinar los requisitos del software a desarrollar. La iteración ocurre cuando el prototipo se pone a punto para satisfacer las necesidades del cliente, permitiendo al mismo tiempo que el desarrollador comprenda mejor lo que se necesita hacer.
      2. problemáticas
        1. El cliente ve lo que parece ser una versión de trabajodel software, sin tener conocimiento de que el prototipo también está junto con «el chicle y el cable de embalar», sin saber que con la prisa de hacer que funcione no se ha tenido en cuenta la calidad del software global o la facilidad de mantenimiento a largo plazo.
        2. El desarrollador, a menudo, hace compromisos de implementación para hacer que el prototipo funcione rápidamente.
        3. SOLUCION La clave es definir las reglas del juego al comienzo; es decir, el cliente y el desarrollador se deben poner de acuerdo en que el prototipo se construyapara servir como un mecanismo de definición de requisitos.
    6. El modelo evolutivo del proceso de software
    7. Desarrollo basado en componentes
    8. Técnicas de cuarta generación
    9. combinación de paradigmas
    10. INTRODUCCION A LA INGENIERIA DE SOFTWARE
      1. Introducción a la ingeniera de software(leer alumnos).pdf
  7. Gestión de software: métrica
  8. Gestión de software: métrica
  9. Explotacion de Informacion
    1. Cubos de información
      1. Los cubos de información o cubos OLAP funcionan como los cubos de rompecabezas en los juegos, en el juego se trata de armar los colores y en el data warehouse se trata de organizar los datos por tablas o relaciones; los primeros (el juego) tienen 3 dimensiones, los cubos OLAP tienen un número indefinido de dimensiones, razón por la cual también reciben el nombre de hipercubos. Un cubo OLAP contendrá datos de una determinada variable que se desea analizar, proporcionando una vista lógica de los datos provistos por el sistema de información hacia el data warehouse, esta vista estará dispuesta según unas dimensiones y podrá contener información calculada. El análisis de los datos está basado en las dimensiones del hipercubo, por lo tanto, se trata de un análisis multidimensional. A la información de un cubo puede acceder el ejecutivo mediante "tablas dinámicas" en una hoja de cálculo o a través de programas personalizados. Las tablas dinámicas le permiten manipular las vistas (cruces, filtrados, organización, totales) de la información con mucha facilidad. Las diferentes operaciones que se pueden realizar con cubos de información se producen con mucha rapidez. Llevando estos conceptos a un data warehouse, éste es una colección de datos que está formada por «dimensiones» y «variables», entendiendo como dimensiones a aquellos elementos que participan en el análisis y variables a los valores que se desean analizar
      2. Dimensiones
        1. Las dimensiones de un cubo son atributos relativos a las variables, son las perspectivas de análisis de las variables (forman parte de la tabla de dimensiones). Son catálogos de información complementaria necesaria para la presentación de los datos a los usuarios, como por ejemplo: descripciones, nombres, zonas, rangos de tiempo, etc. Es decir, la información general complementaria a cada uno de los registros de la tabla de hechos. Ejemplos de dimensiones podrían ser: producto (diferentes tipos o denominaciones de productos) localidades (o provincia, o regiones, o zonas geográficas) tiempo (medido de diferentes maneras, por horas, por días, por meses, por años, ...) tipo de cliente (casado/soltero, joven/adulto/anciano, ...) etc.
      3. Variables
        1. También llamadas “indicadores de gestión”, son los datos que están siendo analizados. Forman parte de la tabla de hechos. Más formalmente, las variables representan algún aspecto cuantificable o medible de los objetos o eventos a analizar. Normalmente, las variables son representadas por valores detallados y numéricos para cada instancia del objeto o evento medido. En forma contraria, las dimensiones son atributos relativos a las variables, y son utilizadas para indexar, ordenar, agrupar o abreviar los valores de las mismas. Las dimensiones poseen una granularidad menor, tomando como valores un conjunto de elementos menor que el de las variables; ejemplos de dimensiones podrían ser: “productos”, “localidades” (o zonas), “el tiempo” (medido en días, horas, semanas, etc.), ... Ejemplos de variables podrían ser: Beneficios Gastos Ventas etc.
    2. Minería de datos (Investigacion)
      1. La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
      2. Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.
      3. Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.
    3. Almacén de datos(Investigacion)
      1. Las definiciones anteriores se centran en los datos en sí mismos. Sin embargo, los medios para obtener y analizar esos datos, para extraerlos, transformarlos y cargarlos, así como las diferentes formas para realizar la gestión de datos son componentes esenciales de un almacén de datos. Muchas referencias a un almacén de datos utilizan esta definición más amplia. Por lo tanto, en esta definición se incluyen herramientas para la inteligencia empresarial, herramientas para extraer, transformar y cargar datos en el almacén de datos, y herramientas para gestionar y recuperar los metadatos.
    4. Business Intelligence, Data Warehouse
      1. http://www.gravitar.biz/index.php/sql-server/sql-server-2008/
    5. Manejadores o lenguajes de bases de datos(Investigacion)
      1. SQL Server Manager
      2. ORACLE
      3. Microsoft Access
    6. Pasos necesarios para elaborar un sistema con base de datos
    7. Generadores de Sistemas(investigacion)
      1. GeneXus (Investigacion)
        1. GeneXus es una herramienta de desarrollo de software basada en conocimiento, orientada principalmente a aplicaciones web empresariales, plataformas Windows y aparatos inteligentes. Es el producto principal de la compañía uruguaya Artech. El desarrollador describe sus aplicaciones en alto nivel, de manera mayormente declarativa, a partir de lo cual GeneXus genera código para múltiples plataformas.
        2. GeneXus incluye un módulo de normalización, que crea y mantiene la base de datos óptima (estructura y contenido) basada en las visiones de la realidad descriptas por los usuarios utilizando un lenguaje declarativo.
        3. GeneXus genera código para múltiples lenguajes, incluyendo: Cobol, RPG, Visual Basic, Visual FoxPro, Ruby, C#, Java para múltiples plataformas móviles, incluyendo Android o Blackberry, y Objective-C para aparatos Apple. Los DBMSs más populares son soportados, como Microsoft SQL Server, Oracle, IBM DB2, Informix, PostgreSQL y MySQL.
        4. GeneXus se comercializa en más de 30 países, incluyendo toda Latinoamérica y varios países del Caribe, Canadá, Estados Unidos, países de Europa occidental como España, Italia, Francia y Portugal y, en Asia, China y Japón. Cuenta con más de 6.000 clientes y una comunidad de 75.000 desarrolladores en todo el mundo.
        5. GeneXus Evolution 1, la versión actual, fue lanzada en el 2009.
    8. Niveles de un SBD
      1. 1.- Nivel Físico.
        1. Es el nivel real de los datos almacenados. Es decir como se almacenan los datos, ya sea en registros, o como sea. Este nivel es usado por muy pocas personas que deben estar cualificadas para ello. Este nivel lleva asociada una representación de los datos, que es lo que denominamos Esquema Físico.
      2. 2.- Nivel Conceptual.
        1. Es el correspondiente a una visión de la base de datos desde el punto de visto del mundo real. Es decir tratamos con la entidad u objeto representado, sin importarnos como está representado o almacenado. Este nivel lleva asociado el Esquema Conceptual.
      3. 3.- Nivel Visión.
        1. Son partes del esquema conceptual. El nivel conceptual presenta toda la base de datos, mientras que los usuarios por lo general sólo tienen acceso a pequeñas parcelas de ésta. El nivel visión es el encargado de dividir estas parcelas. Un ejemplo sería el caso del empleado que no tiene porqué tener acceso al sueldo de sus compañeros o de sus superiores. El esquema asociado a éste nivel es el Esquema de Visión.
  10. Forma de trabajar
    1. Ezequiel Ruiz Garcia
    2. Herramientas a utilizar en el Curso
      1. Xmind MsProyect MsVisio Word/Excel PowerPoint Internet TimeWork Todo lo necesario para la Investigacion
    3. Evaluacion
      1. Tareas
        1. La entrega de tareas es el dia indicado, es por correo y no cuentan para otro dia
        2. Elementos que debe de Contener el documento
          1. Portada
          2. Indice
          3. Introducción
          4. Desarrollo del tema
          5. Elementos/caracteristicas
          6. Conclusiones individuales de cada uno de los integrantes del equipo
          7. bibliografía
        3. XMIND
          1. Documento de investigacion completa
        4. Funciones de RecursosHumanos
          1. Documento de investigacion completa
          2. Seleccionar una de las funciones y desarrollarla para expresarlo en un mapa conceptual
          3. Mapa conceptual en Xmind
        5. Msproyect
          1. Documento de investigacion completa
          2. Mapa conceptual en Xmind
          3. Desarrollo de un proyecto personal y aplicarlo a la herramienta
        6. MsVisio
          1. Documento de investigacion completa
          2. Mapa conceptual en Xmind
        7. TimeWork
          1. Instalaciòn
          2. Captura de Empleados
          3. Horarios
      2. Desarrollo de una Minuta en grupo e Individual
    4. Se Toma Asisencia por Computadora
      1. Los primeros 20 Minutos
      2. Cada3 semanas ò a solicitud se muestra la lista y asistencia