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Temario del curso
Fundamentos del pensamiento ágil
- El Manifiesto Ágil y su aplicabilidad más allá del desarrollo de software
- Diferencias entre la metodología ágil, el modelo tradicional en cascada y otros modelos planificados.
- Roles, eventos y artefactos Scrum adaptados a ciclos de proyectos académicos.
- Gestión mediante Kanban o flujos basados en el flujo continuo para equipos de investigación y docencia.
- Elección de modelos híbridos ágiles adaptables a contextos de ingeniería y diseño.
Planificación y colaboración según enfoques ágiles
- Redacción de historias de usuario y definición de criterios de aceptación para problemas de ingeniería.
- Técnicas de priorización: MoSCoW, ponderación entre valor y esfuerzo y clasificación según riesgo.
- Planificación de sprints y estimaciones apropiadas para equipos no especializados en software.
- Retrospectivas y mejora continua en el entorno universitario.
- Herramientas colaborativas y tableros aptos para participantes de diversas disciplinas.
Introducción a la cultura DevOps
- Concepto básico de DevOps: eliminación de barreras entre desarrollo y operaciones.
- Modelo CALMS: Cultura, Automatización, Optimización, Medición e Intercambio.
- Aplicación de DevOps en laboratorios de investigación, equipos de ingeniería civil y estudios de arquitectura.
- Construcción de una cultura libre de culpar a los demás y círculos de retroalimentación útiles dentro de las instituciones académicas.
- Aspectos éticos, de seguridad y normativos al implementar DevOps en entornos universitarios.
Control de versiones y gestión colaborativa del código
- Conceptos básicos de Git para la reproducibilidad en ingeniería y diseño.
- Estrategias de ramificación: utilización de una rama principal, creación de ramas por funcionalidades o simplificaciones basadas en GitFlow.
- Revisión por pares mediante pull requests y atribución del control del código en equipos docentes.
- Manejo de elementos no relacionados con el código: archivos CAD, modelos BIM y conjuntos de datos de simulación.
- Organización lógica de repositorios para materiales académicos y proyectos estudiantiles.
Integración continua y automatización en la compilación
- Principios de integración continua aplicables a herramientas de ingeniería tanto compiladas como basadas en scripts.
- Configuración de flujos automatizados para generar software, realizar simulaciones o producir documentación.
- Fases habituales: compilación, empaquetado, detección de errores y verificaciones previas al uso.
- Resumen sobre plataformas populares: GitHub Actions, GitLab CI y Jenkins.
- Gestión de grandes volúmenes de datos, mecanismos de caching y ejecución simultánea de tareas.
Calidad del software y análisis estático
- Definición de calidad: mantenibilidad, fiabilidad, facilidad de uso y eficiencia.
- Métricas técnicas: complejidad cíclica, grado de acoplamiento o cohesión entre componentes e índices de duplicación.
- Herramientas estáticas para analizar código en lenguajes como Python, Java o C++ y scripts comunes de ingeniería.
- Hábitos documentados como pilares de la calidad: textos descriptivos, normas básicas de README y documentación actualizable.
- Implementación de controles cualitativos en flujos de integración continua sin obstaculizar el progreso estudiantil.
Estrategias y diseño de testeo del software
- La pirámide del testing: unitarios, de integración, del sistema y pruebas de aceptación final.
- Redacción de tests unitarios válidos para algoritmos matemáticos, simulaciones o utilidades específicas de la ingeniería.
- Principios básicos del desarrollo impulsado por pruebas y orientado a comportamientos.
- Sustitución de entes externos mediante mocks: sensores, APIs y solucionadores basados en el método de elementos finitos.
- Formulación adecuada de suites de pruebas que contemplen a equipos compuestos por distintas disciplinas técnicas.
Automatización del testeo y ejecución continua
- Integración automática de casos de prueba dentro de flujos CI/CD.
- Generación de informes detallados, definición de umbrales mínimos aceptables y manejo de errores recurrentes.
- Técnicas avanzadas: testeo basado en propiedades y fuzzing útil para algoritmos de cálculo técnico.
- Estrategias de regresión durante la evolución de proyectos o tareas académicas prolongadas.
- Testeo orientado al rendimiento y cargas reales que afectan simulaciones computacionales complejas o procesos de renderizado.
Conceptos básicos sobre entrega e implementación continua
- Diferenciación entre entrega y despliegue: ciclos, niveles de desarrollo y avance progresivo hacia producción.
- Modelos populares para lanzamientos graduales: implementación simultánea en múltiples entornos o con mecanismos que activan funcionalidades selectivamente.
- Aplicación práctica de los principios en la publicación de materiales investigativos, plataformas docentes y aplicaciones digitales.
- Introducción a contenedores mediante Docker como medio para reproducir configuraciones de entorno.
- Infraestructura como código: configuración unificada de laboratorios o recursos en la nube.
Observabilidad, supervisión y retroalimentación continua
- Registro sistemático de actividades, medición cuantitativa y trazado preciso en software académico o modelos simulados.
- Implementación sencilla de monitorización enfocada a tareas de estudiantes y recursos analíticos institucionales.
- Aprovechamiento de datos resultantes para optimizar el material pedagógico y los encargados durante la etapa formativa.
- Elaboración de tableros visuales e indicadores adaptados a las necesidades educativas.
- Métodos adecuados para comprobación posterior al despliegue o, si se requiere, reversión del sistema.
Prácticas recomendadas de seguridad y calidad general
- Conceptos primarios sobre programación segura: validación estricta de entradas, autenticación sólida y protección de credenciales.
- Escaneo frecuente de dependencias externas y detección oportuna de vulnerabilidades en código abierto.
- Conformidad legal con licencias vigentes para programas empleados en contextos académicos.
- Protección adecuada de datos personales, tanto de estudiantes como provenientes de investigaciones.
- Fomento activo de una cultura respetuosa hacia la seguridad y normativas específicas de las carreras técnicas.
Translación del conocimiento en módulos docentes concretos
- Diseño de encargados basados en marcos ágiles, adaptables a estudiantes de Ingeniería de Sistemas, Civil, Diseño y Arquitectura.
- Elaboración de rúbricas que evalúen tanto el proceso de desarrollo como la calidad final del producto.
- Disposición inmediata de repositorios plantilla con flujos CI preconfigurados a disposición de estudiantes.
- Aplicación progresiva de los conceptos DevOps a lo largo del semestre académico, mediante lecciones bien secuenciadas.
- Evaluación realista de los resultados logrados por los equipos estudiando indicadores relacionados con calidad y automatización.
Selección de herramientas tecnológicas y restricciones del ámbito educativo
- Evaluación equitativa de opciones gratuitas o open source que resulten económicamente asequibles para facultades.
- Integración sin contratiempos con el entorno actual de aprendizaje virtual, almacenamiento digital y recursos de laboratorio.
- Manejo eficiente del creciente volumen técnico presente en proyectos investigativos a largo plazo.
- Integración sencilla para profesores o estudiantes con conocimientos técnicos variables, independientemente de su formación específica.
- Mantenimiento estable en caso de que algunos actores principales concluyan sus estudios o se incorporen a otros equipos de trabajo.
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos del desarrollo de software
- Familiaridad con flujos de trabajo habituales en ingeniería o diseño
- Experiencia previa utilizando computadoras para labores académicas o de proyectos
Público objetivo
- Profesores e instructores pertenecientes a las carreras de Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Civil, Diseño y Arquitectura.
- Personal académico interesado en modernizar sus métodos docentes mediante técnicas industriales relevantes.
- Líderes de investigación y coordinadores de laboratorios que deseen integrar herramientas tecnológicas al plan curricular.
42 Horas
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Reseñas (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.
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Que fue muy claro en cada especificación
