Cursos DIEE Julio 2025

FABRICACIÓN DE CIRCUITOS:

• Clase 1: Introducción a Altium
  Exploración de la interfaz del software, creación de nuevos proyectos y gestión básica de bibliotecas de componentes.
• Clase 2: Diseño de esquemáticos y uso de librerías
  Elaboración de esquemáticos eléctricos, uso de librerías internas y descarga de componentes desde plataformas como Ultra Librarian y SnapEDA.
• Clase 3: Componentes personalizados
  Diseño de símbolos electrónicos y asignación de huellas para crear bibliotecas de componentes propios.
• Clase 4: Diseño y enrutamiento básico de PCB
  Organización de componentes en la placa, enrutamiento de señales, aplicación de reglas de diseño y verificación de errores comunes.
• Clase 5: Fabricación de la placa PCB (Método básico)
  Impresión, transferencia y grabado químico de la placa PCB utilizando papel fotográfico y ácido férrico.
• Clase 6: Diseño de primera placa para fabricación
  Diseño completo de la placa lista para producción, verificación de errores y generación de archivos Gerber y de perforación.
• Clase 7: Construcción de PCB
  Fabricación física de la PCB: desde el grabado y perforado hasta la inspección final y pruebas de continuidad eléctrica.
• Clase 8: PCBs multicapa y cotización en el exterior
  Diseño de placas multicapa, generación de archivos para fabricantes internacionales y verificación de disponibilidad de componentes.
• Clase 9: Diseño de PCB de alta frecuencia – Meandros y vías
  Uso de meandros y vías optimizadas para minimizar pérdidas en señales de alta frecuencia.
• Clase 10: Optimización de diseño para alta frecuencia
  Ajustes avanzados en trazos y rutas para mejorar el rendimiento del circuito, utilizando herramientas especializadas de Altium.

PROGRAMACIÓN EN PHYTON:

• Clase 1: Introducción a Python y al entorno de desarrollo
  Instalación de Python y Jupyter Notebook, uso de tipos de datos (int, float, str, bool) y entrada/salida por consola.
• Clase 2: Control de flujo y estructuras condicionales
  Uso de operadores lógicos y de comparación, sentencias condicionales, bucles for y while, e iteración sobre listas.
• Clase 3: Funciones y módulos
  Creación de funciones con def, uso de argumentos y return, módulos nativos como math y random, e instalación de bibliotecas externas con pip.
• Clase 4: Estructuras de datos en Python
  Manipulación de listas, diccionarios, tuplas y conjuntos, incluyendo operaciones básicas y métodos integrados.
• Clase 5: Introducción a NumPy y manejo de arrays
  Creación e indexación de arrays, operaciones matemáticas vectorizadas y ventajas frente al uso de listas tradicionales.
• Clase 6: Visualización de datos con Matplotlib
  Construcción de gráficos de líneas, dispersión, barras e histogramas, con opciones de personalización visual.
• Clase 7: Introducción a Pandas y análisis de datos
  Creación y manejo de DataFrames y Series, lectura de archivos CSV, filtrado de datos y resumen estadístico.
• Clase 8: Conceptos básicos de Machine Learning
  Uso de scikit-learn, división de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y aplicación de métricas de evaluación.
• Clase 9: Primer modelo de ML – Regresión lineal
  Preparación de datos, entrenamiento del modelo con LinearRegression y visualización de resultados.
• Clase 10: Clasificación básica – K-Nearest Neighbors
  Implementación del clasificador KNeighborsClassifier, análisis de matriz de confusión y métricas de precisión.

• 0,5 Interno disciplinar para las Escuelas Profesionales de Ingeniería Mecatrónica e Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones

Precio Regular: S/. 50.00