Índice temático

¿Buscás un tema específico? Acá tenés los capítulos del corpus organizados por libro. Pensado para alumnos que vienen por un tema concreto, no por un libro entero.

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Capítulos por libro

Análisis y Diseño de Sistemas (ADS415)

• Introducción al análisis de sistemas (analisis, diseno, ciclo-de-vida, metodologias)
• Levantamiento de requerimientos (requerimientos, casos-de-uso, historias-de-usuario, entrevistas)
• UML estático: diagrama de clases (uml, diagrama-de-clases, clases, relaciones)
• UML dinámico: secuencia, actividad y estados (uml, diagrama-secuencia, diagrama-actividad, diagrama-estados)
• Patrones de diseño y arquitectura de software (patrones, arquitectura, solid, gof)

Big Data y Analítica (BD815)

• Fundamentos de Big Data (big-data, escalabilidad-horizontal, ecosistema-datos, oltp-vs-olap)
• Hadoop y Spark (hadoop, hdfs, mapreduce, spark)
• Data Warehouses y Data Lakes (data-warehouse, bigquery, snowflake, dbt)
• Streaming y Kafka (streaming, kafka, flink, spark-streaming)
• Analítica y visualización (bi, dashboards, kpis, metabase)

Bases de Datos I (BDD315)

• El modelo relacional (relacional, tabla, llave, integridad)
• SQL básico — consultas (sql, select, join, group-by)
• Modelado entidad-relación (er, entidad-relacion, modelado, diseno)
• Normalización (normalizacion, formas-normales, dependencia-funcional, denormalizacion)

Bases de Datos II (BDD415)

• Transacciones y propiedades ACID (transacciones, acid, concurrencia, locks)
• Índices y optimización de consultas (indices, optimizacion, btree, query-planner)
• Replicación y sharding (replicacion, sharding, alta-disponibilidad, escalabilidad)
• Bases de datos NoSQL (nosql, mongodb, redis, cassandra)
• Diseño avanzado de bases de datos (particionamiento, vistas-materializadas, procedimientos-almacenados, triggers)

Computación en la Nube (CN815)

• Fundamentos cloud (cloud, aws, iaas, paas)
• Infrastructure as Code con Terraform (terraform, iac, hcl, cloudformation)
• Contenedores y Kubernetes (docker, kubernetes, k8s, contenedores)
• Serverless (serverless, lambda, faas, baas)
• FinOps y arquitectura cloud (finops, costos, well-architected, multi-cloud)

Compiladores (COM615)

• Lenguajes formales y autómatas (lenguajes-formales, automatas, expresiones-regulares, gramaticas)
• Análisis léxico (lexer, tokenizacion, expresiones-regulares, dfa)
• Análisis sintáctico (parser, gramatica, ast, ll1)
• Análisis semántico (semantica, tipos, scope, tabla-simbolos)
• Generación y optimización de código (generacion-codigo, codigo-intermedio, optimizacion, ir)

Crea tu Propio Chatbot con Claude (—)

• Arquitectura y setup (api, sdk, anthropic, tokens)
• Memoria y personalidad (historial, system-prompt, streaming, ventana-deslizante)
• Herramientas: el bot toma acciones (tool-use, function-calling, json-schema, loop-agentico)
• RAG: el bot conoce tus documentos (rag, embeddings, chunking, similitud-coseno)
• Del prototipo a producción (flask, sse, streaming, prompt-caching)

Estadística Descriptiva (EST115)

• Tipos de datos (estadistica, datos, variables, escalas)
• Medidas de tendencia central (estadistica, media, mediana, moda)
• Medidas de dispersión (estadistica, varianza, desviacion, rango)
• Visualización de datos (estadistica, graficas, histograma, boxplot)

Estadística Inferencial (EST215)

• Probabilidad (probabilidad, eventos, bayes, probabilidad-condicional)
• Distribuciones de probabilidad (distribuciones, normal, binomial, t-student)
• Intervalos de confianza (intervalos-confianza, estimacion, media, proporcion)
• Pruebas de hipótesis (hipotesis, p-value, error-tipo-i, error-tipo-ii)
• Regresión lineal (regresion, correlacion, prediccion, minimos-cuadrados)
• ANOVA y comparación de grupos (anova, f-test, comparaciones-multiples, no-parametricas)

Ética Profesional (ETI1015)

• Fundamentos de ética profesional (etica, marcos-eticos, deontologia, utilitarismo)
• Privacidad y datos personales (privacidad, gdpr, datos-personales, consent)
• Propiedad intelectual y software libre (copyright, licencias, mit, gpl)
• Ética en IA y automatización (etica-ia, sesgo, deepfakes, automatizacion)
• Responsabilidad profesional (responsabilidad, whistleblowing, cultura-organizacional, casos-reales)

Física: Mecánica Clásica (FIS115)

• Cinemática en una dimensión (fisica, cinematica, movimiento, mru)
• Vectores y movimiento en 2D (fisica, vectores, proyectiles, mru-mrua)
• Las leyes de Newton (fisica, dinamica, newton, fuerza)
• Trabajo y energía (fisica, trabajo, energia-cinetica, energia-potencial)
• Cantidad de movimiento e impulso (fisica, momento, impulso, colisiones)

Gestión de Proyectos de TI (GPI915)

• Marcos de gestión de proyectos (pmbok, scrum, kanban, safe)
• Estimación y planificación (estimacion, story-points, planning-poker, roadmap)
• Riesgos y calidad (riesgos, gestion-riesgos, matriz-impacto, calidad)
• Equipos y stakeholders (liderazgo, comunicacion, equipos, stakeholders)
• Cierre y aprendizaje organizacional (cierre-proyecto, postmortem, retrospectiva, mejora-continua)

Guía Práctica de Claude (—)

• Conocé a Claude (claude, anthropic, modelos, ventana-de-contexto)
• claude.ai a fondo (claude-ai, proyectos, artefactos, archivos)
• Claude Code: programar con un agente (claude-code, agentes, terminal, claude-md)
• Tu primera app con la API (api, sdk-python, api-key, messages)
• Costos, límites y buenas prácticas (costos, tokens, prompt-caching, batches)

IA Generativa en la Práctica (—)

• ¿Qué es la IA generativa? (llm, tokens, ventana-de-contexto, entrenamiento)
• El ecosistema (claude, gpt, gemini, llama)
• Casos de uso (prompts, estudiar, programar, escribir)
• Limitaciones y verificación (alucinaciones, sesgos, knowledge-cutoff, privacidad)
• IA en tu carrera (integridad-academica, trabajo, empleabilidad, automatizacion)

Inteligencia Artificial (IA515)

• Búsqueda y heurística (busqueda, bfs, dfs, a-star)
• Aprendizaje supervisado (machine-learning, regresion, clasificacion, knn)
• Redes neuronales artificiales (redes-neuronales, deep-learning, perceptron, backpropagation)
• Aprendizaje no supervisado y sistemas de recomendación (clustering, kmeans, pca, recomendacion)
• Ética en IA y aplicaciones reales (etica-ia, sesgo-algoritmico, fairness, explicabilidad)
• LLMs y transformers (llm, transformers, attention, gpt)

Investigación de Operaciones (IOP515)

• Fundamentos de Investigación de Operaciones (io, modelo, formulacion, fases)
• Programación lineal y método Simplex (programacion-lineal, simplex, geometria, forma-estandar)
• Dualidad y análisis de sensibilidad (dualidad, sensibilidad, precio-sombra, costo-reducido)
• Programación entera y problemas de redes (programacion-entera, branch-and-bound, transporte, asignacion)
• Teoría de decisiones (decisiones, incertidumbre, valor-esperado, arbol-decision)

Ingeniería de Software (ISW515)

• Introducción a la ingeniería de software (ingenieria-software, historia, crisis-software, costo-bugs)
• Ágil y Scrum en la práctica (agil, scrum, kanban, estimacion)
• Calidad del software y tipos de pruebas (calidad, pruebas, testing, piramide-testing)
• TDD y pruebas automatizadas (tdd, pruebas-unitarias, pytest, mocks)
• CI/CD y DevOps (cicd, devops, github-actions, docker)

Matemática I (MAT105)

• Los números reales (matematicas, numeros, reales, intervalos)
• Ecuaciones lineales y sistemas (matematicas, ecuaciones, lineales, sistemas)
• Funciones (matematicas, funciones, dominio, rango)
• Polinomios y factorización (matematicas, polinomios, factorizacion, algebra)
• Funciones trigonométricas (matematicas, trigonometria, seno, coseno)
• Exponenciales y logaritmos (matematicas, exponenciales, logaritmos, crecimiento)

Cálculo Diferencial (MAT115)

• Límites (calculo, limites, intuicion-formal)
• Continuidad (calculo, continuidad, limites)
• La derivada (calculo, derivada, definicion, tangente)
• Reglas de derivación (calculo, derivada, reglas, suma)
• Aplicaciones de la derivada (calculo, derivada, optimizacion, razones-cambio)

Cálculo Integral (MAT215)

• La antiderivada (calculo, integral, antiderivada, indefinida)
• La integral definida y el Teorema Fundamental (calculo, integral-definida, suma-riemann, tfc)
• Técnicas de integración (calculo, integracion, sustitucion, partes)
• Aplicaciones de la integral definida (calculo, integral, area, volumen)

Programación I (PRO115)

• ¿Qué es un algoritmo? (algoritmo, pseudocodigo, computacion)
• Mi primer programa (python, instalacion, print, hola-mundo)
• Variables y tipos de datos (variables, tipos, int, float)
• Operadores y expresiones (operadores, aritmeticos, logicos, comparacion)
• Condicionales: tomar decisiones (if, else, elif, condicionales)
• Bucles: repetir tareas (for, while, range, break)
• Funciones (funciones, def, return, parametros)

Programación II (PRO215)

• Listas y tuplas (listas, tuplas, indexado, slicing)
• Diccionarios y conjuntos (diccionario, dict, hash, set)
• Recursión (recursion, caso-base, induccion, divide-y-venceras)
• Archivos y manejo de excepciones (archivos, file, json, csv)
• Clases y programación orientada a objetos (oop, clases, herencia, encapsulamiento)

Estructuras de Datos y Algoritmos (PRO315)

• Complejidad y notación Big-O (complejidad, big-o, analisis, peor-caso)
• Listas enlazadas, pilas y colas (lista-enlazada, pila, cola, deque)
• Árboles (arbol, bst, avl, heap)
• Hashing y tablas hash (hash, hashtable, colisiones, chaining)
• Grafos y búsqueda (grafos, bfs, dfs, dijkstra)

Prompt Engineering (—)

• Anatomía de un prompt (prompt, especificidad, contexto, formato-de-salida)
• Técnicas fundamentales (few-shot, chain-of-thought, descomposicion, xml)
• Prompts para estudiar y programar (tutor-socratico, examenes-de-practica, depuracion, explicacion-de-codigo)
• System prompts y plantillas (system-prompt, plantillas, variables, proyectos)
• Evaluar e iterar (evaluacion, casos-de-prueba, iteracion, ab-testing)

Programación Web Avanzada (PWA715)

• APIs REST (rest, http, fastapi, openapi)
• GraphQL (graphql, schema, queries, mutations)
• Frontend moderno con React (react, hooks, spa, typescript)
• Tiempo real y WebSockets (websockets, sse, real-time, presencia)
• Performance y deploy (performance, lighthouse, cdn, lazy-loading)

Redes de Computadoras I (RED515)

• Modelos y capas (osi, tcp-ip, capas, encapsulamiento)
• Capa física y de enlace (ethernet, mac, switch, wifi)
• Capa de red — IP, routing y NAT (ip, ipv4, ipv6, routing)
• Capa de transporte — TCP y UDP (tcp, udp, puertos, three-way-handshake)
• Capa de aplicación — HTTP, DNS, TLS (http, dns, tls, https)

Seguridad Informática (SEG715)

• Fundamentos y criptografía (criptografia, simetrica, asimetrica, hash)
• Autenticación y autorización (autenticacion, autorizacion, mfa, oauth)
• Vulnerabilidades web (OWASP Top 10) (owasp, sqli, xss, csrf)
• Seguridad de redes y sistemas (firewall, ids, ips, hardening)
• Respuesta a incidentes y forense (incident-response, forense, siem, blue-team)

Sistemas Distribuidos (SIS615)

• Fundamentos y comunicación distribuida (rpc, grpc, message-queue, kafka)
• Replicación y modelos de consistencia (replicacion, consistencia, linearizabilidad, eventual-consistency)
• Consenso distribuido (consenso, paxos, raft, flp)
• Tolerancia a fallos (tolerancia-fallos, circuit-breaker, split-brain, chaos-engineering)
• Arquitecturas modernas de sistemas distribuidos (microservicios, service-mesh, event-driven, saga)

Sistemas Operativos (SOP515)

• ¿Qué es un sistema operativo? (so, kernel, syscalls, abstraccion)
• Procesos e hilos (proceso, hilo, fork, exec)
• Planificación de CPU (scheduler, planificacion, fcfs, sjf)
• Sincronización entre hilos (concurrencia, mutex, semaforo, deadlock)
• Memoria virtual (memoria, paginacion, mmu, tlb)
• Sistemas de archivos (archivos, fat, ext4, inodos)
• Entrada/salida y dispositivos (io, drivers, dma, interrupciones)
• Seguridad y permisos (seguridad, permisos, capacidades, sandbox)

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