Teaching
Alicia Troncoso Lora
ASIGNATURAS
Fundamentos de Programación [Básica, 6 créditos], Grado en Ingeniería Informática en Sistemas de Información
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Guía Docente: -
Material Docente:-
Enseñanzas Básicas
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Tema 1- Introducción a la Programación
Tema 2- Estructuras de Selección
Ejercicios-Temas 1 y 2
Tema 3- Estructuras Repetitivas y Esquemas Algorítmicos
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Enseñanzas Prácticas y de Desarrollo
Metodología y Tecnología de la Programación [Troncal, 9 créditos], Ingeniería Técnica en Informática de Gestión
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Guías Docentes:-
Guías Docentes MTP I curso 2009-2010 (Modalidad Presencial) -
Guías Docentes MTP I curso 2009-2010 (Modalidad Semivirtual) -
Guías Docentes MTP I curso 2008-2009 (Modalidad Presencial) -
Guías Docentes MTP I curso 2008-2009 (Modalidad Semivirtual) -
Guías Docentes MTP I curso 2007-2008 (Modalidad Presencial) -
Guías Docentes MTP I curso 2007-2008 (Modalidad Semivirtual) -
Guías Docentes MTP I curso 2006-2007 (Modalidad Presencial)
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Material docente:
Enseñanzas Básicas (Modalidad Presencial y Semivirtual)
Actividades Prácticas y de Desarrollo (Modalidad Presencial)
Actividades Prácticas y de Desarrollo (Modalidad Semivirtual)
Actividades Académicas Dirigidas (Modalidad Presencial)
Actividades Académicas Dirigidas (Modalidad Semivirtual)
Estructura de Datos y de la Información [Troncal, 12 créditos], Ingeniería Técnica en Informática de Gestión
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Guías Docentes:-
Guías Docentes EDI curso 2009-2010 (Modalidad Presencial) -
Guías Docentes EDI curso 2009-2010 (Modalidad Semivirtual) -
Guías Docentes EDI curso 2008-2009 (Modalidad Presencial) -
Guías Docentes EDI curso 2008-2009 (Modalidad Semivirtual) -
Guías Docentes EDI curso 2007-2008 (Modalidad Presencial) -
Guías Docentes EDI curso 2007-2008 (Modalidad Semivirtual) -
Guías Docentes EDI curso 2006-2007 (Modalidad Presencial)
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Material docente:
Actividades Prácticas y de Desarrollo (Modalidad Presencial)
Actividades Académicas Dirigidas (Modalidad Presencial)
Data Warehouse y Data Mining [Optativa, 4,5 créditos] Ingeniería Técnica en Informática de Gestión
Series Temporales. Máster in Computing. [3 créditos]
Universitat Politècnica de Catalunya
Tema 0: KDD
Tema 1: Preprocesado: Técnicas de Filtro
Tema 2: Preprocesado: Técnicas de Editado
Tema 3: Preprocesado: Selección de Atributos
Tema 4: Predicción Lineal
Tema 5: Redes Neuronales-Support Vector Regression
Tema 6: Predicción basada en Vecinos
Tema 7: Estrategias Evolutivas: Aplicaciones
Tema 8: Programación Genética: Aplicaciones
Tema 9: Clustering de Series Temporales
Tema 10: Predicción basada en Secuencias
Tema 11: Detección de Outliers
TUTORIAS
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