Conocimiento y tecnología al servicio de México

GUÍAS DE ESTUDIO: Ciencias Computacionales

Los exámenes de selección para ingresar al programa de Maestría en Ciencias de la Computación son dos: Matemáticas y Programación. En los siguientes párrafos se encuentra una guía de estudio para cada uno de estos exámenes.

Guía para matemáticas

El examen de matemáticas incluirá preguntas y problemas sobre los temas que se muestran a continuación:

1. Solución de problemas
   1.1. Razonamiento inductivo y deductivo
   1.2. Estrategias para la solución de problemas
2. Conjuntos y relaciones
   2.1. Conjuntos y subconjuntos
   2.2. Conjunto potencia
   2.3. Álgebra de conjuntos
   2.4. Relación entre el álgebra de conjuntos y el álgebra de proposiciones
3. Proposiciones
   3.1. Conectivas
   3.2. Fórmulas proposicionales y tablas de verdad
   3.3. Condicional y bicondicional
   3.4. Tautologías
4. La teoría de inferencia para el cálculo proposicional
   4.1. Reglas de inferencia
   4.2. Consistencia de premisas y el método indirecto de demostración
   4.3. Cláusulas de Horn y principio de resolución
5. Algebra
   5.1. Solución de ecuaciones simples
   5.2. Solución de ecuaciones simultáneas
6. Espacio vectorial
   6.1. Vectores
   6.2. Producto punto, norma y ángulo
7. Cálculo
   7.1. Reglas de derivación
   7.2. Técnicas de integración
8. Matrices y Determinantes
   8.1. Notación matricial
   8.2. Adición, sustracción y multiplicación de matrices
   8.3. El determinante de una matriz
   8.4. La inversa de una matriz
9. Transformación de coordenadas
   9.1. Transformación de coordenadas cartesianas a polares
   9.2. Transformación de coordenadas polares a cartesianas
10. Números complejos
   10.1. Números complejos cartesianos
   10.2. Adición y sustracción de números complejos
   10.3.3. Multiplicación y división de números complejos
11. Ecuaciones diferenciales
   11.1. Definiciones
   11.2. Ecuaciones de primer orden
   11.3. Ecuaciones lineales, soluciones
12. Probabilidad y Estadística
   12.1. Introducción a la probabilidad
   12.2. Probabilidad condicional
   12.3. Medidas de dispersión
   12.4. Distribución normal

Bibliografía

  • Sussana S. Epp, "Discrete mathematics with applications", 4th. ed., Brooks/Cole Cengage, Learning, ISBN-13: 978-0-495-39132-6, Boston USA, 2011.
  • Clifford Stein, Robert L. Drysdale, Kenneth Bogart, "Discrete mathematics for computer scientists", 1st. ed., Pearson Education, ISBN-13: 978-0-13-212271-9, Boston USA, 2011.
  • John Bird, "Higher Engineering Mathematics", 7th. ed., Routledge, Taylor & Francis Group, ISBN: 978-0-415-66282-6, NY USA, 2014.
  • John Bird, "Engineering Mathematics", 6th. ed., Routledge, Taylor & Francis Group, ISBN: 978-0-08-096562-8, NY USA, 2010.
  • Richard N. Aufmann, Joanne S. Lockwood, Richard D. Nation, Daniel K. Clegg, "Mathematical Thinking and Quantitative Reasoning", Houghton Mifflin Company, ISBN 13: 978-0-618-77738-9, USA, 2008.
  • James Stewart, "Calculus: Early Transcendentals", 7th. ed., Brooks/Cole Cengage, Learning, ISBN- 13: 978-0-538-49790-9, Belmont, CA, USA, 2012.

 

Guía para programación

  1. Organización de computadoras
    • Conoceptos y cómo interactúan
  2. Pseudocódigo
    • Saber interpretar/escribir
  3. Estructura de datos y tipos de datos abstractos
    • Conocimientos generales
  4. Paradigmas de programación
    • Conocimientos generales y programar en algún lenguaje orientado a objetos
  5. UML
    • Conocimientos generales y saber abstraer en diferentes niveles
  6. Bases de datos
    • Conocimientos generales: diseño, normalización
  7. Álgebra lineal por computadora
    • Conocimientos generales
  8. Álgebra booleana
    • Conocimientos generales
  9. Diseño lógico combinatorio
    • Conocimientos generales
  10. Autómatas
    • Conocimientos generales
  11. Métodos numéricos
    • Conocimientos generales