Electivos Profesionales Segundo Semestre 2026

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Tabla de Electivos

Detalle de los electivos

📄Análisis de Señales y Sistemas

Descripción: Al finalizar la asignatura, las y los estudiantes comprenderán los conceptos básicos de las señales y los sistemas, así como las técnicas y herramientas para analizar y representar señales en diferentes dominios.

• Áreas Temáticas: Introducción a las señales, Análisis en el dominio del tiempo, Análisis en el dominio de la frecuencia, Transformadas de señales, Muestreo y reconstrucción de señales, Análisis de sistemas lineales, Análisis de sistemas con Transformada de Laplace, Aplicaciones y proyectos.
• Académico: Robert Guamán.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Utilizar la transformada de Fourier en el análisis de señales, en el dominio de la frecuencia, caracterizando el espectro de frecuencia de las señales.
  2. Aplicar transformadas de señales, como la transformada de Laplace, la transformada de Fourier discreta (DFT) y la transformada de Fourier rápida (FFT), para analizar y representar señales en diferentes dominios.
  3. Analizar sistemas lineales y su respuesta a señales de entrada, utilizando conceptos como la convolución, la respuesta al impulso y la respuesta en frecuencia.
  4. Utilizar herramientas de análisis de sistemas en el análisis de la respuesta a diferentes señales en sistemas lineales.
  5. Aplicar medidas de seguridad al trabajar con circuitos eléctricos, incluyendo el manejo adecuado de instrumentos de medición y el cumplimiento de protocolos de seguridad en el trabajo práctico de laboratorio.
• Pre-requisitos: Ecuaciones Diferenciales, Estadística, Circuitos Eléctricos II.
• Horario: Ma F (V3), Mi E (V3), Vi C (V3).

📄Ciberseguridad

Descripción: El objetivo del curso es proporcionar los conocimientos necesarios, desde el punto de vista sistémico y técnico, de lo que se conoce como seguridad ofensiva (Hacking Ético), abordando cada una de sus etapas, técnicas y las herramientas comúnmente utilizadas por un pentester o un hacker.

• Áreas Temáticas: Agresiones y ataques, Redes y ciberseguridad, Pentesting.
• Académico: Rafael Martínez.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Conocer el estado del arte de la ciberseguridad y su implicancia en las organizaciones actuales.
  2. Obtener los conocimientos para diseñar y construir redes empresariales seguras, identificando los componentes clave en una arquitectura de seguridad para mitigar de manera eficiente los ciberataques.
  3. Conocer en detalle el proceso que utilizan las empresas dedicadas al pentesting.
  4. Obtener el conocimiento base para realizar pruebas de penetración haciendo uso de las técnicas y herramientas utilizadas por los pentesters, las mismas utilizadas por los hackers actuales.
  5. Identificar los distintos tipos de ataques que se ejecutan en cada una de las capas del modelo OSI y las técnicas y herramientas para su mitigación.
• Pre-requisitos: Electrotecnia y asignaturas del tercer semestre aprobadas.
• Horario: Mi B (Y1-003), Vi B (Y1-003).

📄Computación de Alto Rendimiento

Descripción: Al finalizar el curso, el estudiante logrará comprender y construir aplicaciones computacionales de alto rendimiento, administrando un clúster de supercómputo.

• Áreas Temáticas: Introducción a la computación de alto rendimiento, Arquitecturas de alto rendimiento, Programación y computación paralela, Organización y gestión de sistemas de alto rendimiento, Introducción a la computación distribuida de alto rendimiento.
• Académico: Diego Urrutia.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Entender las motivaciones de la computación de altas prestaciones (HPC) y del paralelismo.
  2. Entender las características del hardware involucrado en un clúster de supercómputo.
  3. Conocer los fundamentos del paralelismo y las arquitecturas paralelas.
  4. Conocer los modelos de programación para sistemas de altas prestaciones.
• Pre-requisitos: Sistemas Operativos y asignaturas del cuarto semestre aprobadas.
• Horario: Ma D (Y1-004), Ma E (Y1-004).

📄Gestión de Proyectos TI

Descripción: La asignatura entrega conceptos y prácticas en el uso de herramientas y estándares para la gestión de carteras, programas y proyectos habilitados por TIC, métodos para el desarrollo de casos de negocio y métodos para gestionar el cambio organizacional.

• Áreas Temáticas: Gestión de cartera de proyectos, Gestión de programas de proyecto, Desarrollo de casos de negocio, Gestión de proyectos, Gestión de cambio.
• Académico: Aldo Quelopana.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Gestionar carteras y programas de proyectos usando herramientas y estándares de gestión de proyectos.
  2. Usar herramientas y estándares de gestión de proyectos.
  3. Justificar el valor de un proyecto desde la perspectiva de su funcionalidad, impacto en el negocio y valor financiero, empleando el método de caso de negocio.
  4. Identificar las fases de gestión de cambio organizacional en el contexto de proyectos de TI.
• Pre-requisitos: Ingeniería Económica y asignaturas del cuarto semestre aprobadas.
• Horario: Lu A (V2-Univ), Mi A (V2-Univ).

📄Herramientas Computacionales para Ingeniería

Descripción: Al finalizar la asignatura, las y los estudiantes serán capaces de desarrollar soluciones computacionales utilizando Python para abordar problemas propios de la Ingeniería Electrónica, integrando el análisis y procesamiento de datos, señales e imágenes, la comunicación con dispositivos electrónicos y la automatización de procesos, con el fin de apoyar la resolución de problemas de ingeniería.

• Áreas Temáticas: Fundamentos de programación científica en Python, Computación científica y análisis numérico, Análisis, gestión y visualización de datos, Comunicación y automatización con hardware, Inteligencia artificial aplicada a Ingeniería Electrónica, Desarrollo de aplicaciones computacionales.
• Académico: Brian Duran.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Desarrollar programas en Python utilizando bibliotecas especializadas para resolver problemas de análisis numérico, procesamiento de datos y modelado aplicados a la Ingeniería Electrónica.
  2. Analizar datos, señales e imágenes mediante herramientas computacionales para apoyar la interpretación y solución de problemas de ingeniería.
  3. Implementar aplicaciones que integren herramientas de programación, comunicación con dispositivos electrónicos y automatización de tareas utilizando Python.
  4. Desarrollar una solución computacional que integre adquisición, procesamiento y análisis de información para resolver un problema de Ingeniería Electrónica.
• Pre-requisitos: N/A.
• Horario: Ma B (V3-ROB-2), Ju B (V3-ROB-2).

📄Ingeniería de Requerimientos

Descripción: Al finalizar el curso, el/la estudiante estará capacitado(a) para reconocer, analizar y definir las necesidades de los stakeholders en el proceso de desarrollo de software. Esto le permitirá adquirir las habilidades necesarias para realizar una elicitación efectiva, un análisis profundo y una especificación precisa de los requerimientos del software.

• Áreas Temáticas: Introducción a la Ingeniería de Requerimientos, Proceso de la Ingeniería de Requerimientos, Elicitación de requerimientos, Especificación de requerimientos, Validación de requerimientos, Gestión de requerimientos.
• Académico: Ítalo Donoso.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Identificar los requerimientos funcionales y no funcionales de un sistema de software existente.
  2. Elicitar los requerimientos de un sistema de software utilizando las técnicas de educción adecuadas.
  3. Redactar una especificación de requerimientos con base en un estándar.
  4. Inspeccionar requerimientos de software para validar y verificar su calidad.
  5. Implementar un sistema de control de cambios para los requerimientos.
• Pre-requisitos: Nivel 3.
• Horario: Mi F (V2-Univ), Vi C (V2-Univ).

📄Introducción al Modelado 3D y Fabricación Digital con Impresión 3D

Descripción: En las últimas décadas, la computación se ha convertido en un pilar de la ingeniería y el desarrollo científico-tecnológico. En la mayoría de las áreas, el trabajo computacional es un complemento fundamental de la experimentación tradicional y de la teoría, ya que involucra cada vez más simulaciones constructivas de prototipos digitales o físicos. Esta asignatura brinda una introducción a los tipos de prototipos y sus propósitos, paradigmas de diseño y modelado tridimensional de objetos, el uso de herramientas CAD/CAM aplicado a la impresión 3D y la aplicación de la programación en entornos de diseño paramétrico.

• Áreas Temáticas: Prototipos, Herramientas digitales, Modelado 3D, Técnicas de fabricación, Trabajo práctico.
• Académico: Alejandro Vidal.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Identificar la necesidad de uso pertinente de las tecnologías de fabricación en un proceso de prototipado.
  2. Conocer los paradigmas de diseño y modelado 3D.
  3. Crear objetos digitales en 3D.
  4. Aplicar patrones de diseño en entornos de diseño paramétricos de objetos 3D.
  5. Discriminar el tipo de tecnología en función de las necesidades del prototipo.
  6. Planificar un proceso de prototipado con el uso de tecnologías CAD/CAM.
  7. Diseñar archivos específicos para cada proceso de fabricación digital.
• Pre-requisitos: Asignaturas del tercer semestre aprobadas.
• Horario: Vi E (Y2-105), Vi F (Y2-105).

📄Internet de las Cosas

Descripción: Al final del curso, el alumno habrá adquirido los conocimientos fundamentales para desarrollar prototipos tecnológicos capaces de comunicarse entre sí de forma eficaz y segura en términos de integridad de los datos, a la vez que pueden interactuar con el usuario y/o su entorno.

• Áreas Temáticas: Fundamentos, Tarjetas de desarrollo, Comunicación, Comunicación en la nube.
• Académico: Luis Soliz.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Comprender el funcionamiento de los sensores de propósito general.
  2. Estimular habilidades para el desarrollo de prototipos tecnológicos basados en el monitoreo y actuación sobre cierto entorno.
  3. Aplicar diferentes alternativas para la comunicación de dispositivos.
  4. Evaluar algunas de las alternativas posibles para la comunicación de dispositivos mediante servicios en la nube.
• Pre-requisitos: Electrotecnia, Proyecto Diseño e Innovación y asignaturas del tercer semestre aprobadas.
• Horario: Vi E (V3), Vi F (V3).

📄Procesamiento Analítico de Datos

Descripción: Este curso tiene como objetivo que los estudiantes adquieran las habilidades necesarias para construir un sistema de soporte a la toma de decisiones de una organización, mediante la implementación de una base de datos multidimensional y el uso de herramientas que permitan el procesamiento analítico en línea (OLAP). Se abarcará todo el proceso de construcción y explotación de una base de datos multidimensional, desde la identificación de los requerimientos, la extracción, transformación y carga de datos, hasta la utilización de la información.

• Áreas Temáticas: Conceptos de procesamiento analítico de datos, Modelamiento conceptual de una base de datos multidimensional, Diseño físico de una base de datos multidimensional, Desarrollo de cubos OLAP, Lenguajes de consulta para una base de datos multidimensional, Reportabilidad.
• Académico: Víctor Flores.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Analizar la información de una organización para establecer indicadores de gestión que puedan obtenerse mediante la implementación de una base de datos multidimensional.
  2. Diseñar el esquema conceptual de la base de datos multidimensional.
  3. Diseñar el esquema físico de la base de datos multidimensional.
  4. Implementar la base de datos multidimensional usando una herramienta que permita la construcción de cubos OLAP.
  5. Utilizar el lenguaje de consulta para bases de datos multidimensionales.
  6. Generar reportes asociados a los indicadores de gestión establecidos.
• Pre-requisitos: Bases de Datos.
• Horario: Ma D (Y1-003), Vi D (Y1-003).

📄Seguridad TI

Descripción: La asignatura busca desarrollar una infraestructura de seguridad para redes empresariales, reconociendo ataques y vulnerabilidades a redes informáticas y desarrollando formas de mitigar ataques de seguridad. Se enfatiza el uso de tecnologías de seguridad mediante firewalls PIX y ASA, incluyendo la instalación, configuración, diagnóstico y monitoreo de dispositivos de red.

• Áreas Temáticas: Agresiones y ataques, Seguridad en redes, Construcción de una infraestructura segura, Criptografía y VPN.
• Académico: Rafael Martínez.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Describir e identificar los distintos tipos de ataques contra un sistema particular y cómo pueden ser mitigados.
  2. Describir la arquitectura de criptografía de clave pública y privada y cómo el PKI soporta la seguridad de la red.
  3. Describir las virtudes y limitaciones de las tecnologías de seguridad en cada capa de la pila de red.
  4. Configurar una red de seguridad para una red empresarial.
  5. Describir las fortalezas y debilidades operacionales de diferentes tecnologías de firewall.
  6. Explicar tecnologías IPS, respuestas ante ataques y opciones de monitoreo.
  7. Explorar los servicios criptográficos y examinar algoritmos simétricos y asimétricos.
• Pre-requisitos: Redes de Computadores y asignaturas del quinto semestre aprobadas.
• Horario: Lu B (Y1-003), Mi C (Y1-003).

📄Sistemas Inteligentes

Descripción: Este curso prepara al estudiante para determinar cuándo un enfoque de Inteligencia Artificial es apropiado para solucionar un problema dado, identificando la representación más conveniente y el mecanismo de razonamiento, e implementando y evaluando la solución. Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de diseñar e implementar una solución basada en un sistema inteligente.

• Áreas Temáticas: Fundamentos de sistemas inteligentes, Solución de problemas mediante búsquedas, Representación del conocimiento y razonamiento, Fundamentos de aprendizaje automático, Introducción a Data Mining.
• Académico: Brian Keith.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Diferenciar entre los conceptos de razonamiento/comportamiento óptimo versus humano.
  2. Describir el Test de Turing y los distintos tipos de ambientes con los cuales un agente puede interactuar.
  3. Describir los tipos de agentes inteligentes según su naturaleza.
  4. Aplicar distintos tipos de estrategias de búsqueda para resolver un problema que requiera explorar un espacio de estados.
  5. Construir una representación formal del conocimiento de un problema en un dominio dado, mediante mecanismos de lógica y redes semánticas.
  6. Aplicar mecanismos de razonamiento basados en inferencia.
  7. Aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas de predicción, clasificación y agrupamiento.
  8. Aplicar técnicas de modelamiento predictivo y descriptivo para resolver un problema simple de Data Mining.
• Pre-requisitos: N/A.
• Horario: Ma B (V2-Rob), Mi E (V2-Rob).

📄TIC en Procesos Mineros

Descripción: La asignatura entrega los conocimientos necesarios para identificar las tecnologías de la información utilizadas en los procesos clave de la industria minera.

• Áreas Temáticas: Modelos y estándares para sistemas productivos, Tecnologías de la información en procesos mineros.
• Académico: N.N.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Clasificar las distintas tecnologías de la información utilizadas en la minería de acuerdo con los modelos y estándares para sistemas productivos.
  2. Construir la arquitectura de soluciones TIC para una faena minera estándar.
  3. Resumir el estado del arte en tecnologías de la información para el proceso de extracción.
  4. Resumir el estado del arte en tecnologías de la información para el proceso de procesamiento.
• Pre-requisitos: Asignaturas del tercer semestre aprobadas.
• Horario: Lu G (Y1-003), Mi G (Y1-003).

📄Introducción a Visión por Computador

Descripción: Al finalizar la asignatura, las y los estudiantes serán capaces de analizar y desarrollar soluciones computacionales basadas en visión por computador, aplicando los fundamentos físicos, geométricos y computacionales de la formación de imágenes, junto con técnicas de procesamiento digital de imágenes, extracción de características, calibración de cámaras y modelado geométrico para resolver problemas de percepción en aplicaciones de automatización, robótica e ingeniería.

• Áreas Temáticas: Introducción y pipeline de visión, Formación de imágenes y sensores, Procesamiento puntual y espacial, Bordes y morfología, Extracción de características, Sistemas de coordenadas y transformaciones, Modelo de cámara pinhole, Calibración de la cámara, Medición y reconstrucción 3D básica, Software de simulación: visión y coordenadas.
• Académico: Carlos Menacho.
• Resultado de Aprendizaje:
  1. Analizar los fundamentos de la formación de imágenes, el procesamiento digital y el flujo de trabajo de un sistema de visión por computador, considerando sensores, óptica y modelos de cámara.
  2. Implementar algoritmos de procesamiento de imágenes, detección de características y calibración de cámaras utilizando Python y OpenCV para la resolución de problemas básicos de visión por computador.
  3. Aplicar conceptos de geometría proyectiva, sistemas de coordenadas y transformaciones para estimar la posición de objetos y realizar mediciones básicas en entornos bidimensionales y tridimensionales.
  4. Desarrollar aplicaciones básicas de visión por computador integrando adquisición de imágenes, procesamiento, calibración y simulación en un entorno computacional.
• Pre-requisitos: N/A.
• Horario: Mi A (V3-ROB-2), Vi B (V3-ROB-2).