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Fundamentos de la computación y resolución de problemas

Modelos de cómputo, representación de la información y pensamiento algorítmico

Complejidad computacional básica y análisis asintótico

Estructuras de datos y diseño orientado a objetos

Abstracciones de datos, diseño e implementación en OOP

Estructuras de datos fundamentales y análisis de operaciones

Algoritmos centrales y técnicas de diseño

Ordenamiento, búsqueda y técnicas clásicas

Algoritmos en grafos y optimización combinatoria

Calidad, pruebas y eficiencia en implementaciones

Estrategias de prueba, verificación ligera y perfiles de rendimiento

Evaluación formativa: cuestionarios de repaso

Cuestionario 1: Fundamentos y complejidad

Cuestionario 2: OOP y abstracciones de datos

Cuestionario 3: Estructuras de datos

Cuestionario 4: Técnicas y algoritmos clásicos

Cuestionario 5: Grafos y optimización

Cierre y retroalimentación

Encuesta de curso: logros y oportunidades de mejora

Domina los principios que sostienen el software eficiente con el curso Diseño y Análisis de Algoritmos y Estructuras de Datos. A lo largo de un recorrido práctico y riguroso, aprenderás a pensar algorítmicamente, medir y optimizar el rendimiento, y construir soluciones robustas con estructuras de datos modernas. Iniciarás con los fundamentos de cómputo, representación de la información y el proceso formal de resolución de problemas. Después, avanzarás hacia el análisis asintótico (O, Ω, Θ), modelos de costo y una primera mirada a P y NP para comprender límites teóricos y trade-offs tiempo/espacio. El curso integra diseño orientado a objetos para crear APIs limpias y mantenibles, aplicando principios SOLID, contratos e invariantes. Profundizarás en estructuras esenciales como arreglos dinámicos, listas, tablas hash, árboles balanceados, tries y montículos, y practicarás su análisis amortizado y de memoria. En algoritmos, dominarás ordenamiento, búsqueda, divide y vencerás, programación dinámica, técnicas voraces y el análisis de recurrencias. Además, abordarás grafos (BFS/DFS, caminos mínimos, MST, flujos) y heurísticas de aproximación. Finalmente, aprenderás a garantizar calidad con pruebas unitarias y basadas en propiedades, verificación ligera y perfiles de rendimiento, preparando entregables listos para producción. Ideal para quienes buscan elevar su nivel en entrevistas técnicas, proyectos de alto desempeño y desafíos algorítmicos reales.

Diseño y Análisis de Algoritmos y Estructuras de Datos

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        <div class="column">
            <p>Diseño y Análisis de Algoritmos y Estructuras de Datos es una ruta formativa para aprender a resolver problemas con rigor, eficiencia y calidad de software. Inicia con los fundamentos de la computación y el pensamiento algorítmico: desde modelos de cómputo y representación de la información (enteros, punto flotante, texto y Unicode) hasta la definición precisa de problemas mediante especificaciones, pre/postcondiciones e invariantes. A partir de esa base, se desarrolla la capacidad de medir y razonar sobre el costo temporal y espacial usando notación O, Ω y Θ, considerando mejores, peores y promedios de caso, así como límites prácticos derivados de la memoria caché y un panorama introductorio de P y NP para entender fronteras teóricas y trade-offs.</p>

<p>El curso avanza hacia el diseño modular en orientación a objetos, enfatizando encapsulamiento, invariantes de clase, interfaces, herencia vs. composición y polimorfismo, apoyándose en SOLID, contratos, manejo de excepciones, recursos y patrones como Strategy, Iterator, Factory y Adapter. Con estos principios se implementan y analizan estructuras fundamentales: arreglos dinámicos, listas, colas, pilas (incluyendo análisis amortizado), tablas hash, árboles balanceados (AVL/Red-Black), tries, montículos y representaciones de grafos. Sobre estas bases se estudian algoritmos núcleo de ordenamiento y búsqueda (mergesort, quicksort, heapsort, búsqueda binaria y selección), las técnicas divide y vencerás, programación dinámica y voraces, así como el análisis de recurrencias y los efectos de caché. La parte de grafos aborda BFS/DFS, orden topológico, caminos mínimos (Dijkstra, Bellman-Ford), árboles de expansión mínima (Kruskal, Prim) y flujos (Ford-Fulkerson/Edmonds-Karp), además de heurísticas y aproximación para problemas NP-duros.</p>

<p>Para integrar teoría y práctica, se dedican módulos a la calidad y eficiencia de las implementaciones: estrategias de prueba (unidad, integración, property-based, fuzzing), verificación ligera con aserciones e invariantes de bucle y de clase, y perfiles de rendimiento para medir CPU, memoria y complejidad empírica, diferenciando microoptimizaciones de mejoras algorítmicas. Se incluyen consideraciones iniciales de concurrencia y estructuras seguras. La evaluación formativa se basa en cuestionarios de repaso alineados con cada bloque temático, y el cierre incorpora una encuesta para recoger retroalimentación sobre logros y oportunidades de mejora. Al finalizar, el estudiantado habrá desarrollado criterio para seleccionar estructuras y técnicas de diseño adecuadas, justificar su corrección y estimar su desempeño en escenarios reales.</p>
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