LICENCIATURA EN GESTIÓN DE TECNOLOGÍA INFORMÁTICA

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    Transición entre lenguajes de programación visual y lenguajes de programación textual
    ( 2022-8-9) Gamarra, Nicolás Ariel
    En la actualidad la programación posee un rol fundamental en un mundo que presencia una profunda transformación impulsada por el desarrollo de la cultura digital. El desarrollo de software ha cobrado cada vez más importancia dentro de distintos ámbitos, tales como la industria, la salud, la educación y otros temas sociales de relevancia. Su cobertura es amplia, dado que incluye desde aplicaciones que brindan servicios básicos hasta desarrollos involucrados en el diseño y uso de robots. Particularmente la integración de la robótica en el ámbito educativo reviste un gran impacto, ya que acerca este campo de conocimiento a los estudiantes buscando promover habilidades que les permitan resolver diversas problemáticas sociales, crear nuevas oportunidades y prepararse para su integración al mundo laboral. La programación educativa -en conjunto con específicos entornos integrados de desarrollo - inicialmente emergió como un recurso para adquirir habilidades programáticas y, al mismo tiempo, aprender ciencias, incluyendo aspectos relacionados con la mecánica y la electrónica. De igual modo, la programación en los últimos años continuó ganando protagonismo y relevancia en ámbitos de desarrollo social y económico. Por esta razón, y observando la trascendencia que posee en la educación, se determinó que la transición entre lenguajes de programación visuales y textuales durante el aprendizaje deben ser un objeto estudio en sí mismo. En este caso, la investigación se realizó a través de una revisión sistemática de la literatura, con el propósito de estudiar los aspectos estrechamente vinculados a la programación y las herramientas que permiten llevarla a cabo por medio de ambientes integrados de desarrollo. Los resultados permitieron concluir que, al combinar las mejores características de ambos enfoques de programación (visual y textual) junto con la incorporación de distintas técnicas didácticas de aprendizaje, o bien integrándose con la robótica educativa, se fortalece la transición y se minimiza la problemática. Asimismo, se observó que las estrategias que utilizan técnicas didácticas de enseñanza representan el 21% de la muestra, mientras que el uso de la robótica educativa para acompañar la transición representa el 12%. Estos porcentajes son relevantes y cobran notoriedad dado que el 42% de la muestra no presenta estrategias educativas que acompañen la utilización del modelo híbrido de desarrollo. Finalmente, se verificó que el 37% de los estudios reflejan el uso de estrategias híbridas de desarrollo en el nivel secundario. Se considera que es apropiado profundizar en dicho nivel, dado que los niveles de educación superior manejan lenguajes profesionales de desarrollo basados en texto, siendo el nivel secundario un espacio adecuado para llevar a cabo la utilización de entornos híbridos de desarrollo para abordar la transición entre lenguajes de programación visuales y textuales
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    Informática forense, seguridad y estándares en sistemas industriales e infraestructuras críticas
    ( 2021-8) Romero, Raúl Oscar
    En la presente investigación se elaboró una metodología de trabajo para disminuir la brecha de seguridad que actualmente existe en los sistemas SCADA. Éstos, permiten controlar de manera remota una instalación recolectando e integrando información desde distintos sensores y autómatas industriales (PLCs o RTUs) por intermedio de diferentes protocolos desde ambos dispositivos. Desde el punto de vista del software se instala y cumple con los requerimientos específicos para ello. Esta metodología de trabajo se desarrolló ante la falta de aplicación de estándares a redes industriales críticas que puedan establecer seguridad en esta infraestructura. Se llevó a cabo mediante la realización de la estructura topológica como una solución de laboratorio, simulando un entorno industrial real. Se seleccionó para esta investigación una empresa que produce y comercializa productos plásticos. El resultado alcanzado y la aplicación de las normativas y estándares o regulaciones actuales aplicadas en países del primer mundo ha sido la adquisición de nuevas tecnologías de hardware y software relevantes para las redes industriales críticas con la finalidad de mermar brechas e incidentes de seguridad en la industria. Demostraron ser efectivas o asertivas a la hora de minimizar la inseguridad en la infraestructura. Por lo antes mencionado será importante la concientización y capacitación de todos los usuarios interactuantes con los sistemas críticos industriales
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    Motores de traducción automática y el impacto en el rol del traductor profesional
    ( 2021-12) Milich Tear, Juan José
    En el presente trabajo se investigaron distintas tecnologías y técnicas utilizadas en la traducción automática de textos. El principal objetivo fue analizar y realizar una evaluación sobre los distintos motores de traducción automática disponibles en la actualidad. Este tema se puede abordar desde diferentes aspectos. Aquí, se tomó como base el análisis de tres tipos de arquitecturas aplicadas en la traducción automática. Con el correr de las décadas, la utilización de la tecnología en la lingüística fue mutando de rol. Principalmente, gracias al avance en la capacidad de procesamiento de los ordenadores y la aparición de Machine Learning. Si bien el enfoque de la investigación es netamente técnico, es imprescindible analizar cómo se desarrolló la traducción a lo largo de las últimas décadas. De esta manera, se afianzan las bases para comprender cómo la tecnología acompañó el desarrollo en las técnicas de traducción. Se compararon traducciones realizadas con los distintos motores y arquitecturas de traducción automática. A su vez, dichos resultados se contrastaron con traducciones generadas por profesionales del área. Mediante el análisis de los datos y resultados obtenidos en la investigación, se pudo comprobar el impacto y participación que tiene la TA en la actualidad
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    Smart city : big data en el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires
    ( 2021-12) López, Diego Joaquín
    Partimos de la premisa de que una ciudad que busque convertirse en una “smart city” necesita implementar big data para conocer y organizar sus datos y así garantizar la agilización en la toma de decisiones de índole pública. El objetivo principal de este trabajo es el de entender el alcance del big data en los organismos de gobierno y sus beneficios dentro de las smart cities que lideran los rankings de las ciudades con mayor nivel de transformación digital del mundo. Este análisis involucró las dimensiones de movilidad y transporte, futuro sustentable, desarrollo humano, planificación urbana y gobierno abierto. La información relevada funcionó como marco teórico para comprender cuáles son los beneficios de implementar big data en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) (Argentina) y las limitaciones que impiden su desarrollo como smart city. De este modo, esta investigación cualitativa resultó de gran ayuda para repensar el desarrollo de la CABA como ciudad inteligente y elaborar propuestas que sirvan para optimizar la planificación y gestión de políticas públicas, evitando caer en los riesgos más comunes con los que cuenta este tipo de construcciones. Se concluye que la CABA ha demostrado que incorporar tecnología de punta dentro de los espacios urbanos puede ser un sinónimo de modernización, pero no de inteligencia. Para lograrlo, hace falta que estas Tecnologías de la Información y la Comunicación -que funcionan mayormente con herramientas como el IoT- respondan a un proyecto de big data que tenga como eje el mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. Como sugerencia, se propone contar con empleo de big data para la actualización recurrente, así como la realización de una limpieza periódica de los datos almacenados, agilizar todos aquellos procesos que involucran tanto el envío como la recepción de datos y la educación para garantizar el éxito del proyecto
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    Testing en big data y aprendizaje automático
    ( 2021-12) Granata, Nicolás Ezequiel
    La tecnología de big data y aprendizaje automático se ha convertido en uno de los temas de principal interés, no solo en el campo de la investigación sino también en las organizaciones, empresas de desarrollo de software y demanda del mundo moderno en general. Esto se debe a la posibilidad de obtener nuevos conocimientos mediante algoritmos complejos, a partir de grandes y diversos volúmenes de datos, los cuales continúan creciendo día a día. La implementación de los sistemas de big data y aprendizaje automático presentan un problema a la hora de realizar pruebas sobre estos, debido a la cantidad y diversidad de datos que se procesan y los resultados que se obtienen. Asimismo, estos tipos de sistemas son calificados dentro de los no testeables, teniendo en cuenta la no existencia de un oráculo específico que permita indicar si los resultados de los casos prueba son correctos. El presente trabajo tuvo como objetivo investigar las propuestas de pruebas en sistemas de big data y aprendizaje automático, mediante el análisis de las estrategias utilizadas por la comunidad en el área, haciendo especial foco en el acercamiento de pruebas metamórficas. Como aplicación práctica, se realizó un procedimiento de pruebas metamórficas en el cual se verificó el funcionamiento de un sistema de software que analiza, mediante reconocimiento automático, sentimientos de textos escritos en Twitter. Por otro lado, se realizó un segundo procedimiento donde se verificó el funcionamiento del motor de búsqueda de Google. A partir de la investigación realizada se concluyó que la generación de relaciones metamórficas, teniendo en cuenta el dominio del sistema, brindaron una solución posible al problema de la ejecución y verificación de pruebas