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Temario del curso
Fundamentos del pensamiento ágil
- El Manifiesto Ágil y su relevancia más allá del software.
- Comparación de lo ágil con los modelos tradicionales en cascada y dirigidos por planes.
- Rol, eventos y artefactos de Scrum mapeados a ciclos de proyectos académicos.
- Kanban y gestión basada en el flujo para equipos de investigación y enseñanza.
- Elegir híbridos ágiles adecuados para entornos de ingeniería y diseño.
Planificación ágil y colaboración
- Redacción de historias de usuario y definición de criterios de aceptación para problemas de ingeniería.
- Técnicas de priorización del backlog: MoSCoW, valor vs. esfuerzo, ordenamiento basado en riesgo.
- Planificación y estimación de sprints con equipos no dedicados exclusivamente a software.
- Retrospectivas y mejora continua en un entorno académico.
- Herramientas y tableros de colaboración para participantes multidisciplinarios.
Introducción a la cultura DevOps
- Definición de DevOps: romper los silos entre desarrollo y operaciones.
- El modelo CALMS: Cultura, Automatización, Lean (Cero Desperdicio), Medición, Compartir.
- DevOps en laboratorios de investigación, equipos de ingeniería civil y estudios de arquitectura.
- Construcción de una cultura sin culpas y bucles de retroalimentación en instituciones educativas.
- Consideraciones éticas, de seguridad y cumplimiento en la adopción académica de DevOps.
Control de versiones y gestión colaborativa del código
- Fundamentos de Git para trabajo reproducible en ingeniería y diseño.
- Estrategias de ramificación: troncal, ramas de funciones y GitFlow simplificado.
- Solicitudes de incorporación (pull requests), revisión por pares y propiedad del código en equipos docentes.
- Gestión de activos no codificados: archivos CAD, modelos BIM, conjuntos de datos de simulación.
- Organización del repositorio para materiales del curso y proyectos estudiantiles.
Integración continua y automatización de compilaciones
- Conceptos de CI y su aplicación a herramientas de ingeniería compiladas y con scripting.
- Configuración de compilaciones automatizadas para software, simulaciones y documentación.
- Etapas del pipeline: compilar, empaquetar, lint (verificación de estilo) y comprobaciones previas al vuelo.
- Vista general de plataformas CI populares: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins.
- Gestión de artefactos grandes, caché de dependencias y ejecución paralela.
Calidad del software y análisis estático
- Definición de calidad del software: mantenibilidad, confiabilidad, usabilidad, eficiencia.
- Métricas de código: complejidad ciclomática, acoplamiento, cohesión y duplicación.
- Herramientas de análisis estático para Python, Java, C++ y scripts de ingeniería comunes.
- Documentación como calidad: docstrings, estándares README y documentación viva.
- Integración de puertas de calidad en pipelines CI sin bloquear el progreso estudiantil.
Estrategias de prueba y diseño de pruebas
- La pirámide de pruebas: pruebas unitarias, integración, sistema y aceptación.
- Escritura de pruebas unitarias para cálculos de ingeniería, simulaciones y utilidades.
- Fundamentos del desarrollo dirigido por pruebas (TDD) y desarrollo guiado por el comportamiento (BDD).
- Simulación de sistemas externos: sensores, APIs, solucionadores de elementos finitos.
- Estructuración de suites de pruebas para proyectos de equipos multidisciplinarios.
Automatización de pruebas y pruebas continuas
- Automatización de la ejecución de pruebas dentro de pipelines CI/CD.
- Informes de pruebas, umbrales de cobertura y gestión de pruebas inestables (flaky tests).
- Pruebas basadas en propiedades y fuzzing para algoritmos de ingeniería.
- Estrategias de prueba de regresión para tareas académicas en evolución.
- Pruebas de rendimiento y carga para cargas de trabajo de simulación y renderizado.
Entrega continua y conceptos de despliegue
- Fundamentos de CD: entrega vs. despliegue, entornos y promoción.
- Patrones de despliegue: azul-verde, canario y conmutadores de funciones (feature toggles).
- Aplicación de principios de CD para publicar artefactos de investigación, sitios del curso y aplicaciones.
- Fundamentos de contenedores con Docker para entornos de ingeniería reproducibles.
- Introducción a la infraestructura como código: gestión declarativa de configuraciones de laboratorio y nube.
Observabilidad, monitoreo y retroalimentación
- Registro de eventos (logging), métricas y trazado para software académico y simulaciones.
- Configuración de monitoreo ligero para proyectos estudiantiles y herramientas de investigación.
- Uso de datos de retroalimentación para iterar sobre materiales de enseñanza y tareas de laboratorio.
- Tableros (dashboards) y alertas apropiados para contextos educativos.
- Verificación post-despliegue y procedimientos de reversión.
Mejores prácticas de seguridad y calidad
- Fundamentos de codificación segura: validación de entrada, autenticación y gestión de secretos.
- Escaneo de dependencias y gestión de vulnerabilidades en pilas de código abierto.
- Cumplimiento de licencias para software utilizado en enseñanza y publicación.
- Consideraciones de privacidad de datos al manejar información estudiantil y de investigación.
- Construcción de una cultura consciente de la seguridad en programas de ingeniería y diseño.
Traducción de prácticas en módulos de enseñanza
- Diseño de asignaciones de proyectos ágiles para estudiantes de sistemas, ingeniería civil, diseño y arquitectura.
- Creación de rúbricas que evalúen la calidad del proceso junto con la calidad del producto.
- Configuración de repositorios plantilla con CI preconfigurada para uso estudiantil.
- Andamiaje (scaffolding) progresivo de conceptos DevOps a lo largo de un semestre.
- Evaluación de equipos estudiantiles utilizando métricas reales de calidad y automatización.
Selección de herramientas y restricciones académicas
- Evaluación de herramientas gratuitas y de código abierto para departamentos con presupuesto limitado.
- Integración con LMS existentes, almacenamiento de archivos e infraestructura de laboratorio.
- Gestión del débito técnico en bases de código de investigación de larga duración.
- Incorporación de estudiantes y facultad con diversos antecedentes técnicos.
- Mantenimiento de la sostenibilidad cuando los colaboradores clave se gradúan o rotan.
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos de desarrollo de software.
- Familiaridad con flujos de trabajo generales de ingeniería o diseño.
- Experiencia usando computadoras para trabajo académico o basado en proyectos.
Audiencia objetivo
- Profesores y conferencistas de programas de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Civil, Diseño y Arquitectura.
- Persoal académico que busca modernizar su enseñanza con prácticas relevantes para la industria.
- Líderes de investigación y coordinadores de laboratorios que integran tecnología en el plan de estudios.
42 Horas
Testimonios (2)
El conocimiento y experiencia del consultor ya que se abordan los temas teóricos aplicándolos a la realidad de los procesos. El curso contiene un programa de mucho valor en la gestión de las tecnologías de información.
Luis Castro Gamboa - Cooperativa De Ahorro Y Credito Ande No. 1 R.L.
Curso - Site Reliability Engineering (SRE) Foundation®
Que fue muy claro en cada especificación
