Universidad de Buenos Aires
CABA, Capital Federal · Presencial · 5 Años


Estudia los fundamentos que hacen posible el software: algoritmos, lenguajes, computabilidad, arquitectura y sistemas, con una base matemática sólida y proyección profesional o científica.
Sobre la carrera
La Licenciatura en Ciencias de la Computación forma para comprender, diseñar y evaluar algoritmos y sistemas de software con rigor científico. Combina matemática, lógica, computabilidad y complejidad con programación, arquitectura, sistemas operativos, redes, bases de datos e ingeniería de software. La formación incluye resolución de problemas, prácticas de laboratorio y trabajos finales de investigación o desarrollo. Sus graduados pueden crear software, analizar sistemas complejos, participar en investigación y continuar estudios de posgrado.
Una vista rápida de cómo se traduce esta carrera en tareas, decisiones y ritmo real.
Analizar problemas y convertirlos en modelos computacionales verificables.
Diseñar e implementar algoritmos, bibliotecas y sistemas de software.
Evaluar corrección, eficiencia, calidad, seguridad y mantenibilidad de soluciones.
Te interesa entender por qué un algoritmo funciona, no solamente aprender a usar una herramienta.
Disfrutás la matemática, la lógica y la resolución rigurosa de problemas abstractos.
Querés combinar programación práctica con fundamentos que permanecen aunque cambien las tecnologías.
Te atrae crear software complejo, investigar o profundizar en áreas como IA, seguridad y sistemas.
10 instituciones disponibles para estudiar esta carrera, con ubicación y datos de referencia cuando están disponibles.
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Algoritmos y fundamentos
Profundiza en complejidad, computabilidad, lenguajes formales y métodos para resolver problemas con garantías rigurosas.
Ingeniería de software
Construye sistemas mantenibles y de calidad, desde requisitos y arquitectura hasta pruebas, despliegue y evolución.
Sistemas e infraestructura
Trabaja con arquitectura, sistemas operativos, concurrencia, redes y plataformas distribuidas.
Datos e inteligencia artificial
Combina programación, probabilidad y algoritmos para desarrollar modelos, herramientas analíticas y sistemas inteligentes.
Investigación y academia
Genera conocimiento científico, desarrolla prototipos, publica resultados y continúa formación de maestría o doctorado.
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