Ingenieria en estadistica informatica

licenciatura en ingeniería informática

Palabras claveProbabilidad y Estadística en Informática; Ingeniería de Comunicaciones, Redes; Ingeniería Matemática y Computacional; Teoría de la Probabilidad y Procesos Estocásticos; Estadística para Ingeniería, Física, Informática, Química y Ciencias de la Tierra; Aplicaciones de la Ingeniería Matemática y Computacional; Teoría de la Probabilidad; Estadística en Ingeniería, Física, Informática, Química y Ciencias de la Tierra; Probabilidad aplicada; Pruebas de hipótesis; Teoría de la detección; Maximización de expectativas; Programación dinámica estocástica; Aprendizaje automático; Descenso de gradiente estocástico; Redes neuronales profundas; Completación de matrices; Regresión lineal y polinómica; Acceso abierto; Matemáticas para informáticos; Software matemático y estadístico; Ingeniería de comunicaciones / telecomunicaciones; Matemáticas para ingenieros; Probabilidad y estadística; Estocástica

curso de estadística informática

La estadística desempeña un papel intrínseco en la informática y viceversa. La estadística se utiliza para la minería de datos, el reconocimiento de voz, el análisis de visión e imágenes, la compresión de datos, la inteligencia artificial y el modelado de redes y tráfico. Una formación estadística es esencial para entender los algoritmos y las propiedades estadísticas que forman la columna vertebral de la informática.

El estadístico John Tukey (1915-2000) fue clave en el desarrollo de ideas adoptadas por los estadísticos, como las técnicas exploratorias para comprender mejor los datos, que luego dan lugar a procedimientos como las pruebas de hipótesis. Los estadísticos dan mucha importancia al rigor de sus análisis e incorporan la teoría en la resolución de problemas de incertidumbre. Estas teorías informan de los métodos para ayudar a establecer los fundamentos científicos de los problemas y sus soluciones.

Los informáticos suelen centrarse en la adquisición/limpieza de datos, la recuperación, la extracción y la elaboración de informes. A menudo se encargan del desarrollo de algoritmos para la predicción y la eficiencia de los sistemas. También se centran en el aprendizaje automático (un aspecto de la inteligencia artificial), sobre todo para la extracción de datos (búsqueda de patrones y asociaciones en los datos para diversos fines, como el marketing y las finanzas).

wikipedia

Los términos «informática» e «ingeniería informática» se utilizan a veces indistintamente. Pero en realidad, son dos campos completamente diferentes, y es importante que los futuros estudiantes entiendan los matices de la ciencia de la computación frente a la ingeniería informática.

El SMU Coding Boot Camp te enseña habilidades especializadas para entrar en la industria del desarrollo web. El plan de estudios comienza con los fundamentos de las ciencias de la computación y luego se sumerge en el front-end y el back-end.

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Para empezar, ¿qué es la informática? En esencia, este campo se centra en la escritura de código que integra datos, estructuras de datos, algoritmos, modelos estadísticos y más de una manera eficiente. Por ejemplo, muchos profesionales de las ciencias de la computación pasan sus días creando algoritmos que pueden lograr tareas complejas, ya sea emulando un cerebro humano o determinando la mejor ruta para un próximo viaje en Uber.

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Este libro presenta las actas de la Conferencia Internacional EAI sobre Informática: Aplicaciones en Ingeniería y Servicios de Salud (COMPSE 2019). La conferencia destacó las últimas innovaciones de investigación y aplicaciones de algoritmos diseñados para aplicaciones de optimización dentro de los campos de la ciencia, la informática, la ingeniería, la tecnología de la información, la gestión, las finanzas y la economía y los sistemas de salud. Centrada en una variedad de métodos y sistemas, así como en ejemplos prácticos, esta conferencia es un recurso importante para los estudiantes de postgrado, los responsables de la toma de decisiones y los investigadores, tanto del sector público como del privado, que buscan métodos basados en la investigación para modelar problemas inciertos e impredecibles del mundo real.

Igor Litvinchev El profesor Igor Litvinchev se licenció en Matemáticas Aplicadas en el Instituto de Física y Tecnología de Moscú (Fizteh), Rusia; se doctoró en Teoría de Sistemas e Investigación Operativa y obtuvo el título de Dr. Sci. (Habilitación) en Modelización y Optimización de Sistemas por el Centro de Computación de la Academia Rusa de Ciencias de Moscú. Ha ocupado puestos de visita de larga duración en universidades de Brasil, México y Noruega, así como puestos en varias universidades y centros de investigación de Rusia. Actualmente es Jefe de Departamento en el Centro de Computación de la Academia Rusa de Ciencias y profesor en la Universidad Estatal de Nuevo León, México. Es autor de 4 libros y numerosos trabajos de investigación centrados en el modelado, la optimización y el control de sistemas a gran escala. Sus investigaciones han recibido el apoyo de más de 30 becas de la División de Asuntos Científicos de la OTAN y la Comunidad Europea; ISF (EE.UU.) y RFBR (Rusia); CNPq y FAPESP (Brasil); BRFBR (Bielorrusia); CONACYT, PROMEP y PAICYT (México). El profesor Litvinchev es miembro de la Academia Rusa de Ciencias Naturales y de la Academia Mexicana de Ciencias.