Maestría en ingeniería informática

Maestría en Ingeniería Informática

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¿Qué es la ingeniería informática?

La ingeniería informática no es más que una de las ramas de la ingeniería que se basa en aspectos de diferentes campos como pueden ser la ciencia de la computación, la ingeniería de sistemas informáticos, ingeniería de software o la inteligencia artificial, con el objetivo de desarrollar nuevas soluciones integrales de cómputo y comunicaciones, capaces de procesar información de manera automática. Algunas de las áreas en las que se aplica esta ingeniería son:

• El cálculo y diseño de modelos y redes de comunicación de la información.
• Diseño de soluciones idóneas de automatización en el procesamiento de la información.
• Técnicas de diseño, construcción y mantenimiento de software.
• Diseño de nuevos sistemas de producción.
• Diseño de interfaces de comunicación y control entre ordenadores.
• Planificación, dirección y control de proyectos informáticos.
• Análisis y diseño en el sector de la arquitectura de microprocesadores.

¿Qué es el análisis clúster?

Cuando hablamos de análisis clúster nos estamos refiriendo a las técnicas estadísticas que tienen como fin principal agrupar los distintos datos, casos o individuos en conglomerados. A estos conglomerados también se les conoce con el término de clústeres, de ahí el nombre de este tipo de análisis. En otras palabras, este análisis no es más que un tipo de agrupación estadística de casos, tratando de que estos sean lo más parecido posible entre ellos y lo más diferente en relación con los otros grupos. Algunos de los métodos que se utilizan en este análisis son:

1. Métodos jerárquicos. Aquellos que, como su nombre indica, se clasifican en fases jerárquicas. Dentro de estos distinguimos:
   • Métodos aglomerativos. Trata de agrupar en menos clústeres cada vez. Estos pueden seguir el método del vecino más próximo (busca la distancia mínima entre los individuos más cercanos), el método promedio entre grupos (calcula la distancia media entre los individuos y uno de ellos en concreto) o el método de ward (suma los cuadrados de las desviaciones entre cada individuo y la media de su clúster).
   • Métodos disociativos. Los más comunes son el método del promedio entre grupos, del vecino más cercano y del más alejado, y el método del centroide.
2. Métodos no jerárquicos. En estos métodos cada caso se situará en uno de los clústeres, en función de sus características. Dentro de estos distinguimos:
   • Métodos de reasignación: Los más relevantes son los métodos de centroides (k-means), medioides (PAM) o el de las nubes dinámicas.
   • Métodos directos: El más importante es el block clustering.
   • Métodos reductivos: Tienen su base en los análisis factoriales.
   • Métodos de búsqueda de densidad: Por un lado, encontramos los de aproximaciones tipológicas y, por otro, los probabilísticos.

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