- Que el alumno entienda, diseñe, implemente, aplique y
proponga estructuras de datos innovadoras para solucionar
problemas relacionados al tratamiento de datos multidimensionales,
recuperación de información por similitud, motores de búsqueda y
otros problemas computacionales.
Subsecciones
- 4.38.2.1 Multidimensional Data (16 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
- 4.38.2.2 Multidimensional Acces Data Structures (16 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
- 4.38.2.3 Approximate Access Methods (20 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
- 4.38.2.4 Métodos de Acceso Aproximados (20 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
- 4.38.2.5 Clustering (8 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
- 4.38.2.6 Temporal Data Structures (8 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
- 4.38.2.7 Final Talks (8 horas) [Habilidades a,b,c,1,2]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
