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Temario del curso
Fundamentos del Pensamiento Ágil
- El Manifiesto Ágil y su relevancia más allá del software.
- Comparación de ágil con modelos tradicionales en cascada y basados en planificación.
- Roles, eventos y artefactos de Scrum mapeados a los ciclos de proyectos académicos.
- Kanban y gestión basada en flujos para equipos de investigación y enseñanza.
- Elegir híbridos ágiles adecuados para entornos de ingeniería y diseño.
Planificación Ágil y Colaboración
- Escritura 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 riesgos.
- Planificación de sprints y estimación con equipos no dedicados al 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: rompimiento de silos entre desarrollo y operaciones.
- El modelo CALMS: Cultura, Automatización, Lean (desperdicio cero), 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 de DevOps académico.
Control de Versiones y Gestión Colaborativa de Código
- Fundamentos de Git para trabajos reproducibles de ingeniería y diseño.
- Estrategias de ramificación: trunk-based, ramas de funcionalidades (feature branches) y GitFlow simplificado.
- 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 de repositorios para materiales de curso y proyectos estudiantiles.
Integración Continua y Automatización de Compilación
- Conceptos de CI (Integración Continua) y su aplicación en herramientas de ingeniería compiladas y scripteadas.
- Configuración de compilaciones automatizadas para software, simulaciones y documentación.
- Etapas del pipeline: compilación, empaquetado, inspección de código (linting) y comprobaciones previas.
- Vista general de plataformas CI populares: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins.
- Gestión de artefactos grandes, almacenamiento en caché de dependencias y ejecución paralela.
Calidad de Software y Análisis Estático
- Definición de calidad de software: mantenibilidad, confiabilidad, usabilidad, eficiencia.
- Métricas de código: complejidad ciclomática, acoplamiento, cohesión y duplicación.
- Herramientas de análisis estático para Python, Java, C++ y scripts comunes de ingeniería.
- Documentación como calidad: docstrings, estándares README y documentación viva.
- Integración de puertas de calidad (quality gates) en pipelines CI sin obstaculizar el progreso estudiantil.
Estrategias de Pruebas y Diseño de Pruebas
- La pirámide de pruebas: unitarias, integración, sistema y aceptación.
- Escritura de pruebas unitarias para cálculos de ingeniería, simulaciones y utilidades.
- Fundamentos del Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD) y Desarrollo Guiado por Comportamiento (BDD).
- Simulación (mocking) 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 pruebas de regresión para asignaciones de curso en evolución.
- Pruebas de rendimiento y carga para cargas de trabajo de simulación y renderizado.
Conceptos de Entrega Continua y Despliegue
- Fundamentos de CD (Entrega Continua): entrega vs. despliegue, entornos y promoción.
- Patrones de despliegue: azul-verde, canario e interruptores de funcionalidad (feature toggles).
- Aplicación de principios de CD para publicar artefactos de investigación, sitios de 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
- Registros (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 asignaciones de laboratorio.
- Paneles de control 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 entradas, 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, 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 preconfigurado para uso estudiantil.
- Acompañamiento (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 presupuestos ajustados.
- Integración con sistemas existentes de gestión del aprendizaje (LMS), almacenamiento de archivos e infraestructura de laboratorio.
- Gestión de la deuda técnica 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
- Comprensión básica de los conceptos de desarrollo de software.
- Familiaridad con flujos de trabajo generales de ingeniería o diseño.
- Experiencia utilizando computadoras para trabajo académico o basado en proyectos.
Público Objetivo
- Profesores y catedráticos de programas de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Civil, Diseño y Arquitectura.
- Personal académico que busca modernizar su enseñanza con prácticas relevantes para la industria.
- Líderes de investigación y coordinadores de laboratorios que integran tecnología en el currículo.
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
