Maestría en Ingeniería de Software

Construcción de software

Principios de construcción de software: código limpio y mejora continua, buenas prácticas de programación, gestión de dependencias, herramientas (Maven, Gradle).
Desarrollo de software dirigido por pruebas (TDD), herramientas y frameworks para la implementación de pruebas unitarias.
Gestión de la calidad del código: métricas de calidad, análisis estático de código, detección de problemas, revisión de código y pair programming.

Metodologías de desarrollo de software

Metodologías tradicionales de desarrollo de software: modelos de ciclo de vida del software (cascada, modelo en V), herramientas y técnicas.
Metodologías ágiles de desarrollo de software (scrum, kanban, XP), prácticas y técnicas ágiles (sprints, retrospectivas, tableros Kanban).

Desarrollo de aplicaciones web y móviles

Fundamentos del desarrollo web y móvil: arquitectura, tecnologías front-end (HTML, CSS, JavaScript, React, Angular), tecnologías back-end (Node.js, Express, bases de datos), diseño responsivo y adaptativo.
Desarrollo avanzado de aplicaciones web: PWA, API y servicios web (RESTful, GraphQL), seguridad en aplicaciones web, pruebas y depuración en el desarrollo web.
Desarrollo de aplicaciones móviles, desarrollo nativo vs. desarrollo multiplataforma, frameworks, experiencia de usuario y diseño de interfaces.

Bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos

Bases de datos relacionales: fundamentos, modelo relacional y diseño de esquemas de base de datos, lenguaje de consulta estructurado (SQL), normalización de bases de datos.
Bases de datos no relacionales (NoSQL): tipos (documentales, de columnas, de grafos), diseño de bases de datos NoSQL y comparación con bases de datos relacionales.

Verificación y validación de software

Pruebas de software: conceptos básicos (tipos de pruebas, objetivos, estrategias), herramientas y frameworks de pruebas (JUnit, Selenium).
Análisis estático de código (revisión de código, análisis estático automatizado), análisis dinámico de software (pruebas de rendimiento y de seguridad), métricas de calidad del software y evaluación de la calidad del código.

Evolución y mantenimiento de software

Gestión de cambios y configuración de software, herramientas y técnicas para el control de versiones y gestión de la configuración, integración y entrega continua (CI/CD).
Tipos de mantenimiento de software (correctivo, adaptativo, evolutivo, perfectivo), estrategias y técnicas para la reingeniería de software, refactorización y mejora continua del código, gestión de deudas técnicas.

Desarrollo de aplicaciones en la nube

Fundamentos de la computación en la nube: conceptos básicos, modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS), modelos de implementación (nube pública, privada, híbrida), arquitecturas de nube, principios de diseño para aplicaciones en la nube.
Desarrollo de aplicaciones nativas de la nube, utilización de servicios gestionados en la nube (bases de datos, almacenamiento, mensajería, etc.), despliegue de aplicaciones en la nubes.
Estrategias de escalabilidad y gestión de recursos en la nube, automatización de procesos, gestión del ciclo de vida de las aplicaciones en la nube, consideraciones de rendimiento y optimización en entornos de nube.

Calidad de software

Principios y fundamentos, modelos de calidad del software (ISO 25000, CMMI, etc.), métricas y medidas de calidad del software, gestión de la calidad del proceso y del producto.
Planificación, diseño, ejecución y automatización de pruebas de software (unitarias, integración, sistema, aceptación, etc.) y aseguramiento de la calidad.

Procesos de software

Modelos y metodologías de desarrollo de software tradicional y ágiles, selección y aplicación de metodologías según el contexto del proyecto, herramientas y técnicas de gestión de proyectos de software.
Gestión de proyectos de software: planificación y estimación, seguimiento y control del progreso, gestión de riesgos, gestión de cambios y versiones.

Sistemas y aplicaciones embebidas

Arquitectura de sistemas embebidos: fundamentos de sistemas embebidos y sistemas de tiempo real, arquitecturas de hardware para sistemas embebidos (microcontroladores, SoCs, FPGA), diseño de sistemas embebidos.
Desarrollo de aplicaciones embebidas: programación de microcontroladores y sistemas embebidos, desarrollo de firmware y software embebido, interfaz de sensores y actuadores, depuración y pruebas de sistemas embebidos.

Estadística para la investigación

Fundamentos de estadística descriptiva: medidas de centralidad y dispersión, representaciones gráficas de datos, distribuciones de probabilidad, muestreo y estimación de parámetros poblacionales.
Inferencia estadística y análisis multivariado: pruebas de hipótesis e intervalos de confianza, análisis de regresión y correlación, métodos de análisis multivariado.

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