CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN, por un estudiante avanzado

¡Hola a todos!, les brindaré una visión general de lo que se estudia y se hace en la apasionante carrera de Ciencias de la Computación. A lo largo de este recorrido, compartiré ejemplos y conocimientos de diversas áreas de la computación. Si lo que les cuento despierta su interés, es posible que esta carrera sea perfecta para ustedes. Por otro lado, si los temas no les cautivan, se aburren o no encuentran los ejemplos interesantes, quizás esta no sea la opción adecuada.

Algoritmos y Estructuras de Datos: Las materias de Algoritmos y Estructuras de Datos son los pilares fundamentales de esta carrera. Durante el curso de estudio, se abordan conceptos clave en tres materias conocidas como Algo 1, Algo 2 y Algo 3. En Algo 1, se estudian los fundamentos de la programación y se aprende a programar en lenguajes imperativos. No se trata solo de escribir código, sino también de comprender cómo especificar y resolver problemas mediante algoritmos. Se analiza la calidad y se demuestra la correctitud de los algoritmos. En Algo 1, se utiliza C++ para los laboratorios, lo cual es muy valioso para el aprendizaje.

En Algo 1, se abordan proyectos prácticos, como el famoso "Juego de la Vida", que nos sumerge en todo el proceso de desarrollo. También se exploran algoritmos de ordenamiento a través de visualizaciones, donde se estudian distintas técnicas de ordenamiento y se comprende su funcionamiento.

Programación Orientada a Objetos y Tipos Abstractos de Datos: En Algo 2, nos adentramos en la programación orientada a objetos y en los Tipos Abstractos de Datos (TAD). Estos últimos son conceptos difíciles de explicar en un breve video, pero se vuelven esenciales en el estudio de la computación. En esta materia, se profundiza en el estudio de las estructuras de datos y su aplicación en la resolución de problemas. Cada estructura tiene sus ventajas y desventajas, y aprenderemos a utilizarlas de manera efectiva.

Complejidad Algorítmica: En Algo 2 y otras materias, se explora el concepto de la complejidad algorítmica. Aquí se desarrolla una habilidad clave: distinguir entre algoritmos eficientes y poco eficientes. A través del cálculo de la complejidad temporal y espacial, se analiza cuánto tiempo y memoria requiere un algoritmo. Se utilizan herramientas matemáticas como la notación O, Omega y Theta para acotar y comparar algoritmos. Este análisis es fundamental para desarrollar algoritmos eficientes, donde a menudo se debe encontrar un equilibrio entre velocidad y consumo de recursos.

Grafos y Algoritmos Avanzados: En Algo 3, se estudian técnicas algorítmicas más complejas, como programación dinámica y algoritmos greedy. Sin embargo, el enfoque principal se centra en el estudio de los grafos. Los grafos son estructuras que representan conexiones entre diferentes elementos y se utilizan