1.er año
1.er semestre
Programación 1
Introduce a los principios generales de la programación, abordando particularmente la resolución de algoritmos básicos; trabaja sobre estructuras en memoria, asumiendo que el estudiante no tiene conocimientos previos. Se comienza a incorporar herramientas de inteligencia artificial generativa como como asistente en el proceso de incorporación de conocimientos.
Diseño de interfaz web
Poniendo énfasis en la usabilidad y la experiencia del usuario, capacita al estudiante en el diseño de interfaz en ambiente web implementado con HTML, CSS y frameworks de desarrollo front-end (Bootstrap), que cumpla con estándares y buenas prácticas del mercado.
Pensamiento lógico
Introduce a los estudiantes en los conceptos lógico-matemáticos fundamentales que se aplican en el desarrollo de software y permiten desarrollar habilidades de abstracción.
Taller de despliegue de aplicaciones
Taller de despliegue de aplicaciones
Mediante una dinámica práctica de trabajo, establece una primera aproximación a los conocimientos de base necesarios para el despliegue de aplicaciones web en plataformas cloud (Azure/AWS) y en ambientes web locales (IIS/Apache).
2.º semestre
Programación 2
Extiende los conocimientos de programación adquiridos e introduce a los principios generales del análisis, diseño y de programación orientada a objetos. Capacita en Lenguaje Unificado de Modelado (UML) y brinda los conceptos introductorios para el desarrollo de aplicaciones web. La implementación se realiza utilizando ASP.Net con C# desplegando en Azure. Adicionalmente se introducen los conceptos iniciales del uso de repositorios (GIT/GitHub) y se utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa en algunas tareas de apoyo a la implementación.
Bases de datos 1
Enseña la teoría y el diseño de bases de datos: modelado de datos, normalización, y conceptos de Lenguaje de Consulta Estructurado. Introduce las técnicas que permiten realizar el modelado conceptual de los datos.
Metodologías de desarrollo colaborativo
Permite un abordaje sobre conceptos de ingeniería de software, requerimientos y metodologías de desarrollo, apuntando a formalizar el marco metodológico y desarrollar habilidades blandas, trabajo en equipo y comunicación efectiva. Se utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa para simular el proceso de elicitación de requerimientos.
Taller de Desarrollo Mobile y GenAI
Taller de Desarrollo Mobile y GenAI
El taller se centra en el diseño, desarrollo y despliegue de aplicaciones móviles híbridas, explorando arquitecturas modernas y tecnologías integradoras como Ionic, JavaScript y Capacitor.
A lo largo del curso, los estudiantes desarrollan una aplicación móvil que consume APIs externas y servicios en la nube.
Los estudiantes aprenden también a integrar APIs de IA dentro de sus aplicaciones, por ejemplo, para generar contenido dinámico o realizar análisis de texto, teniendo un primer acercamiento al desarrollo potenciado por la integración de la inteligencia artificial.
2.º año
3.er semestre
Desarrollo web asistido por IA
La asignatura profundiza en el análisis, diseño y desarrollo de aplicaciones web modernas, consolidando los principios de la programación orientada a objetos, los principios SOLID y las buenas prácticas de Clean Code.
A través de una práctica intensiva en laboratorio, el estudiante desarrolla soluciones tanto del lado del front-end como del back-end, aplicando un modelo de arquitectura en capas y persistiendo datos en bases relacionales.
El curso incorpora el uso de herramientas de inteligencia artificial como asistente en determinadas etapas del proceso de codificación, promoviendo un enfoque más productivo y profesional del desarrollo.
Además, se abordan los conceptos de construcción e implementación de servicios REST (Web API) utilizando ASP.NET con C# y Entity Framework, integrando el trabajo con repositorios de código (Git/GitHub) y despliegue en entornos cloud (Azure).
Bases de datos 2
Capacita para implementar sistemas de bases de datos utilizando el modelo relacional. Integra cálculo relacional y especificaciones de SQL, que se ponen en funcionamiento sobre el motor de base de datos SQL Server. Expone conceptos sobre Transaction-SQL, Triggers y procedimientos almacenados. Introduce los conocimientos de Base de Datos no Relacionales.
Algoritmos y estructuras de datos
Estudia las técnicas de construcción de algoritmos y de gestión de la información, utilizando estructura de datos de memoria.
Presenta las herramientas necesarias que permiten diseñar distintas alternativas para diseñar problemas complejos.
Además, incorpora herramientas para realizar testing de software. Se trabaja con JAVA como lenguaje de implementación.
Taller de ingeniería de software
Taller de ingeniería de software
Complementa lo visto en semestres previos respecto a las metodologías ágiles en proceso de desarrollo de software.
Durante el taller se realiza una simulación práctica de un ambiente real de trabajo realizando un prototipo de una aplicación, pero con el foco en la incorporación de habilidades prácticas de gestión, estimación , testing de software y trabajo en equipo.
Se promueve el uso de inteligencia artificial generativa en el proceso de construcción del prototipo.
Título intermedio:Programador/a de Aplicaciones
4.º semestre
Diseño de aplicaciones con desarrollo generativo
La asignatura se enfoca en el diseño e implementación de aplicaciones robustas, escalables y mantenibles, aplicando principios, patrones y buenas prácticas de diseño de software.
Los estudiantes trabajan sobre arquitecturas modernas utilizando Java Spring Boot para el back-end, HTML/CSS/JavaScript para el front-end, y gestionan sus proyectos en repositorios de código colaborativo (Git/GitHub).
Se incorpora el concepto de desarrollo generativo, integrando herramientas de inteligencia artificial generativa en el entorno de desarrollo como apoyo en la etapa de codificación. Los estudiantes aprenden a utilizar IA como copiloto para el desarrollo del front-end a partir de descripciones en lenguaje natural.
Desarrollo Full Stack integrado con IA
La asignatura integra los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo de la carrera, aplicándolos al desarrollo de soluciones web completas mediante frameworks modernos de JavaScript.
Se aborda la creación de aplicaciones dinámicas tanto en el front-end (por ejemplo, React.js) como en el back-end (por ejemplo, Node.js), utilizando bases de datos no relacionales y desplegando los proyectos en entornos cloud.
En esta versión actualizada, se incorpora de forma transversal la inteligencia artificial como componente funcional y como asistente de desarrollo. Los estudiantes utilizan copilotos de IA para optimizar procesos de codificación, pruebas y documentación, y además integran servicios y APIs de IA dentro de sus aplicaciones.
La materia aborda el desarrollo bajo metodologías ágiles, fomentando el trabajo colaborativo y la entrega iterativa de valor.
De este modo, el curso funciona como una antesala al Proyecto Integrador, brindando una experiencia práctica similar a la dinámica profesional del desarrollo de software moderno potenciado por IA.
3.er año
Proyecto Integrador
Proyecto integrador
Mediante la guía de un tutor y trabajando en equipo, los estudiantes relevan las necesidades de una aplicación para un cliente real.
El equipo de proyecto efectúa el análisis de requerimientos, el diseño y la implementación del sistema, integrando todos los conceptos, herramientas y metodologías de desarrollo vistos hasta el momento en la carrera.
Finalizada la etapa de desarrollo, el equipo se presenta a una instancia de defensa y presentación del proyecto en donde un tribunal corrector realiza una devolución del trabajo realizado.
Tercer año
Electiva de profundización tecnológica
Esta asignatura permite al estudiante elegir un área temática sobre la cual profundizar sus conocimientos. Las áreas a elegir dependerán de las alternativas habilitadas en la universidad previo a la inscripción.
La electiva en profundización tecnológica puede cursarse en paralelo, previo o posteriormente al proyecto integrador.
GenAI application engineering
La asignatura profundiza en conceptos de inteligencia artificial generativa que permiten desarrollar competencias integrales en el diseño, implementación y gestión de soluciones basadas en modelos de lenguaje (LLM), combinando la capacidad de utilizar los nuevos bloques de construcción con IA para crear aplicaciones potentes de forma ágil.
En el transcurso de la materia se abordan los fundamentos de los LLMs, conceptos de Prompt Engineering y Context Engineering, Agentes y su orquestación, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Fine-tunning, evaluación y métricas, y LLMOPs (despliegue y observabilidad).