Algoritmos - Dominio de Estructuras y Optimización

Contenidos explorados en detalle

Este curso de algoritmos cubre desde los fundamentos teóricos hasta aplicaciones avanzadas en programación y análisis de datos. En la primera unidad, se introducen conceptos básicos como complejidad algorítmica (notación Big-O), estructuras de datos (arrays, listas, árboles) y técnicas de diseño (divide y vencerás, programación dinámica). La segunda unidad profundiza en algoritmos de búsqueda y ordenamiento (quicksort, mergesort, Dijkstra), mientras que la tercera unidad aborda algoritmos especializados en machine learning y optimización. Cada tema incluye ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje.

• Dominar la implementación de algoritmos clásicos y su optimización.
• Aplicar algoritmos a problemas reales en ciencia de datos y desarrollo de software.

Público objetivo de este PDF

Dirigido a estudiantes de informática, ingenieros de software y científicos de datos con conocimientos básicos de programación. También es útil para profesionales que buscan actualizar sus habilidades en algoritmos para entrevistas técnicas o proyectos complejos. El contenido se adapta tanto a principiantes (con secciones introductorias) como a avanzados (con desafíos de codificación competitiva). Incluye ejemplos en pseudocódigo y lenguajes como Python y Java.

Ejemplos prácticos y aplicaciones reales

Los algoritmos enseñados se aplican en desarrollo de apps (como rutas óptimas en Google Maps), análisis financiero (predicción de mercados con árboles de decisión) y logística (algoritmos genéticos para optimizar entregas). Un caso destacado es el uso de hash tables en bases de datos para acelerar búsquedas, o el algoritmo PageRank de Google para clasificar páginas web.

Sectores de aplicación profesional

• Tecnología : Desarrollo de software (ej: compresión de datos con algoritmos Huffman en Dropbox).
• Salud : Diagnóstico médico mediante algoritmos de IA (ej: detección de tumores con redes neuronales).
• Finanzas : Trading algorítmico (ej: arbitraje con algoritmos de cointegración).

Novedad 2025 : Crecimiento del uso de algoritmos cuánticos en criptografía y optimización industrial.

Guía de términos importantes

• Big-O : Notación que describe la eficiencia de un algoritmo en tiempo/espacio según el tamaño de entrada.
• Grafos : Estructuras que modelan relaciones entre objetos (ej: redes sociales).
• Recursión : Técnica donde una función se llama a sí misma para resolver subproblemas.
• Backtracking : Método para encontrar soluciones probando posibilidades y retrocediendo en fallos.
• NP-Completo : Clase de problemas sin solución eficiente conocida (ej: problema del viajante).

Respuestas a preguntas frecuentes

¿Por qué son importantes los algoritmos en programación?
Los algoritmos son la base para escribir código eficiente. Determinan cómo un programa maneja datos grandes (ej: redes sociales procesando millones de interacciones) y afectan directamente el rendimiento y costos operativos.

¿Qué lenguaje es mejor para aprender algoritmos?
Python es ideal para principiantes por su sintaxis clara, pero Java/C++ ayudan a entender gestión de memoria. El lenguaje depende del objetivo: Python para IA, C++ para sistemas embebidos.

¿Cómo practicar algoritmos para entrevistas?
Plataformas como LeetCode o HackerRank ofrecen problemas clasificados por dificultad. Recomendable resolver 2-3 diarios, enfocándose en patrones (two pointers, sliding window).

¿Qué matemáticas necesito para algoritmos?
Álgebra (notación Big-O), combinatoria (problemas de conteo) y grafos (teoría de redes). No se requiere nivel avanzado, pero sí lógica matemática.

¿Los algoritmos de IA son diferentes?
Sí, suelen ser probabilísticos (ej: redes neuronales) en lugar de determinísticos. Sin embargo, comparten bases como búsqueda y optimización (ej: gradient descent).

Ejercicios aplicados y estudios de caso

Proyecto 1: Sistema de recomendación básico. Pasos: 1) Recopilar datos de preferencias (ej: películas), 2) Implementar filtrado colaborativo (similitud coseno), 3) Evaluar precisión con métricas como RMSE. Proyecto 2: Optimizar rutas de reparto usando Dijkstra. Incluye mapear nodos (clientes), calcular distancias y priorizar entregas. Caso de estudio: análisis del algoritmo A* en videojuegos para NPCs inteligentes.