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El teniente Edward, alumno de Desarrollo Web Full Stack

El teniente Edward, alumno de Desarrollo Web Full Stack
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31 de may - min de lectura


El Primer Teniente Edward, alumno de Desarrollo Web Full Stack. Su columna vertebral tiene una inclinación forzada que se acentúa cuando se aproxima a la mesada para escribir los cientos de números y letras blancas que se perciben en el fondo negro de la pantalla del ordenador.  Sus dedos largos y ágiles pegados sobre el teclado saltan al ritmo de una coreografía mecánica. El reloj marca las 18:30h, es hora de comenzar la clase, pero los ojos aún están sumidos en una honda reflexión como si rastrearan la solución de un complejo acertijo. Debajo del escritorio, sus piernas envueltas en un jean claro se sacuden inquietas e intrigadas mientras los pies permanecen inmóviles en puntillas sobre las ruedas de la silla. Es un hombre robusto con facciones serias y contextura amplia, su pelo engomado hacia atrás y el olor a perfume le dan un aspecto antiguo que emana prolijidad y disciplina. Se trata de Edward (31), Primer Teniente de la Fuerza Aérea Argentina y Docente de la Facultad de Medicina de la Universidad Católica Argentina. Él es uno de los 30 alumnos que ingresaron al programa de Desarrollo Web Full Stack en Digital House, el primer Coding School presencial de la Argentina que abrió sus puertas el 21 de Marzo de este año. Coding viene del inglés, codificar, pero en Argentina mutó en codear. Las líneas de código son las creadoras del mundo digital con el que nos conectamos todos los días. Están compuestas por distintos lenguajes, cada uno destinado a un propósito diferente, pero es a través de su combinación que se puede crear desde una página web hasta una aplicación para el celular, la lista de su utilidad es infinita. Además, no es necesario ser un experto en computación, todos pueden aprender a programar y aplicarlo a los distintos ámbitos de la vida cotidiana. “A pesar de mis raíces humildes, cuando era pequeño tuve la oportunidad de que me prestaran una computadora, y desde ese momento siempre me interesó el gran mundo del Internet, pero nunca pude aprenderlo hasta ahora”, afirma Edward mientras descansa su cuerpo sobre el espaldar entramado en red de una silla ergonómica de moderno diseño. Entre sus proyectos, está el deseo de fusionar su profesión como doctor con los nuevos conocimiento técnicos que está incorporando en el curso: “Quiero materializar mis ideas, y entre las distintas opciones que tengo, aspiro a crear un programa que me lea un electrocardiograma”. Argentina posee un déficit de programadores, según la Cámara de Empresas de Software y Servicios Informáticos, se solicitan unos 7000 profesionales para el sector de IT nacional, pero menos de la mitad logra abastecerse. Es una habilidad altamente valorada en el mundo empresarial y cuyo aprendizaje siempre se ha limitado a cursos online como Udemy, Codecademy, DevCode, KeepCoding. Digital House, Coding School, posee la novedad de ofrecer cursos intensivos presenciales en un campus diseñado y estructurado para crear una comunidad digital de profesionales digitales que posean contacto directo con empresas e inversores de distintos rubros que apuestan al desarrollo tecnológico del país. [embed]https://www.youtube.com/watch?v=LmVHvNHtztE[/embed] Tras dos horas de clase, comienza el receso de 15 minutos. Edward se apura para comprar un café en la máquina situada en el espacio de co-learning del primer piso. Es un lugar que los estudiantes utilizan para compartir aprendizaje antes del horario de inicio, y en el que los profesores están disponibles desde las 10h. Goza de grandes ventanales que dan paso a la luz natural, cuadros abstractos con colores chillones, lámparas de diversas formas geométricas que cuelgan como esculturas luminosas, y simpáticos bancos de colores que dan vida al ecosistema digital. Seis alumnos se recuestan sobre una tarima de madera y comienzan a discutir sobre el lenguaje recién aprendido, otros cuatro se retiran al piso inferior para jugar al ping-pong, y el resto se dispersa por el edificio para disfrutar de un paisaje diferente a la pantalla. “Elegí Digital House porque su propuesta me convenció desde un principio. Su dinámica educativa es totalmente novedosa, y te demuestran que cualquier persona de cualquier edad puede programar. Aparte, todas las clases vienen especialistas dispuestos a enseñar y a escuchar preguntas. Es tan práctico que se me hizo más fácil que estudiar Medicina”, explica Edward. Nacido en Misiones, se formó en la Escuela Latinoamericana de Medicina en Cuba gracias a una beca que consiguió por mérito académico. Hoy, casado y con una hija, nada lo detiene en su anhelo de ser parte de la próxima generación de coders. A las 21h la clase se reanuda y es hora de completar el módulo práctico. Poco a poco las voces se acallan y el sonido del teclado inunda el salón. La oscuridad de la noche contrasta con la luz blanca de las computadoras que ilumina las caras corrompidas por un ceño fruncido. La concentración excesiva parece realzar la capacidad de abstraerse en un mundo colapsado por números, letras e eternas oportunidades de creación. Se acerca la hora de terminar y comienza a ejecutarse casi de manera automática una acción corporal que se repite en todos los alumnos. Un suspiro profundo, una ancha sonrisa de satisfacción, un cantó de “terminé” y un saludo de hasta mañana. Así se aproxima una nueva era tecnológica con perfiles digitales profesionales diversos que se adaptan a las distintas industrias del país como empleados del mercado tradicional o con espíritu emprendedor. El futuro está en la capacitación de programadores que alteren el paradigma económico y creativo como acelerador del crecimiento. [embed]https://www.youtube.com/watch?v=_vHNUjCAbVQ[/embed]

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Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas

El profesional de Data Science, también conocido como Data Scientist, es un experto en resolución de problemas, ayudando a las empresas a reducir costos, aumentar la productividad y proporcionar datos para la toma de decisiones, incluso durante las crisis económicas. Por todo esto, el científico de datos es una de las profesiones más demandadas en el presente y con mejores perspectivas a futuro.  Este profesional, objetivamente, tiene el papel principal de transformar los datos en inteligencia para el negocio.  Ejemplos de cómo la Ciencia de Datos ayuda a tomar decisionesLas armas de Data Scientist tienen una conexión directa con la inteligencia lógica, el monitoreo y la interpretación precisa y precisa de los algoritmos.A continuación, presentamos preguntas y situaciones que sirven como ejemplos de aplicaciones de Data Science:➜ Mostrar qué productos realmente interesan a los clientes de una empresa.➜ En los próximos dos meses, ¿qué clientes probablemente no pagarán?➜ En el período posterior a la crisis, ¿cuánto tiempo le tomará a una compañía en particular restablecer su negocio?  ➜ Para que esto suceda, ¿qué acciones deben tomar por adelantado?➜ ¿Es mejor invertir en acciones o comprar / alquilar equipos más modernos para la producción?➜ ¿Es mejor contratar a más personas el año que viene? Si es así, ¿en qué áreas será rentable el retorno? Cómo un científico de datos entrega resultadosAnte estos desafíos, tan vitales para la supervivencia de la empresa, este profesional confía en la tecnología y el desarrollo de habilidades digitales  para analizar datos y ofrecer soluciones para el negocio.Con ellos, el científico de datos tiene el conocimiento necesario para comprender completamente el problema, identificar qué tipo de método usar y ayudar a resolver la situación, comenzando con el tratamiento de los datos.En este paso, el objetivo es proporcionar al método elegido solo información útil para resolver el problema. Cuando se completa, aplica la solución resultante, evaluándola con métricas específicas, las mismas que mostrarán las limitaciones contenidas en la solución. Luego, con toda certeza, es hora de llevar la solución a la junta, es decir, a los propietarios del problema. El informe State of the CIO 2020 IDG  indica que el 37% de los líderes de TI son conscientes de que el análisis de datos para su negocio será el mayor motor de inversión este año.En definitiva, no hay motivos para esperar: ¡Hay que aprovechar esta tendencia global para convertirse en Científico de Datos y hacer que nuestra carrera profesional despegue sin límites! 

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El futuro es colaborativo: cómo programar en equipo

La colaboración, la organización, las herramientas ágiles y los estándares preestablecidos son la esencia de la programación en equipo . Para complicado, pero no lo es. A lo largo del artículo, desmitificaremos la programación colaborativa  y explicaremos, punto por punto, por qué la programación en equipos puede generar excelentes resultados, siempre y cuando todo esté diseñado con el compromiso de todos hacia el objetivo común.Cómo aprender a programar en equipoDebido a las medidas de protección relacionadas con la pandemia, el trabajo de la oficina en casa, que ya estaba creciendo, experimentó un auge, y en este escenario, el área de programación también se vio afectada. Con eso, aprender a programar en equipo se ha vuelto esencial.La programación colectiva puede ser muy interesante, en el sentido de mejorar y desarrollar habilidades sociales y compartir ideas para la creación de prototipos y el conocimiento. Pero para eso es preciso tener cierta pautas en claro:  Al inicio hay que concentrarse en la organización de tareas y la comprensión del objetivo. Luego, realizar una primera reunión virtual con el equipo involucrado, dividiendo el proyecto en módulos, estableciendo una interfaz entre cada uno de ellos. Por lo tanto, es más práctico definir las funciones de cada profesional y los parámetros que se crearán para cada etapa. Las reuniones deben ser frecuentes, preferiblemente semanales, con horarios y fechas fijas. En la primera reunión virtual, que guiará las siguientes, es interesante definir las siguientes acciones:➜ Creación de un documento con todos los estándares establecidos, verificando si abarcan lo que todo el equipo quiere para que se desarrolle la plataforma;➜ Elegir a una persona responsable de monitorear el código, que funcionará como  tutor para asegurarse de que estas normas se cumplan y se organicen;➜ Alentar a los miembros a aportar ideas para mejorar lo que ya se ha definido, estableciendo nuevas conversaciones rápidas, incluso fuera de la reunión semanal;➜ Definir herramientas y metodologías ágiles para que todos puedan usar durante el desarrollo de la plataforma;➜ Establecer plazos claros, dividirlos en macros y micros, tanto para el equipo como para el individuo. Es mejor sentir la dinámica de su equipo y adaptar la forma de las entregas.Herramientas para la programación en equipo.Hay muchas herramientas que ayudan y muchos equipos para programar juntos. La metodología Kanban y Scrum son excelentes ejemplos de optimización, ya que inducen entornos más colaborativos y flexibles durante el proceso. Y con el equipo trabajando de forma remota, un buen consejo es mantener siempre un chat para compartir lo que está haciendo, responder preguntas, señalar errores, compartir ideas para soluciones. El Slack puede ser una buena alternativa para este chat, compartiendo conversaciones entre los módulos.El GitHub también funciona bien, donde el equipo usa el control de versión del código fuente de la plataforma de alojamiento usando Git, lo que permite a los usuarios registrados contribuir en proyectos privados y de código abierto, donde sea que estén.Y si tu equipo o proyecto es más grande, Trello es una alternativa, porque puede dividir las pestañas en: referencias o recursos (todos los archivos necesarios para acceder), backlog de Sprint (listas de tareas que deben completarse durante el Sprint) , bloqueado (impedimentos externos al progreso del trabajo), módulos en progreso, informe de errores (todos los problemas encontrados en el código a resolver) así como todas aquellas tareas que ya se han completado. Revisando códigos juntosEscribir una solución, un texto u otro material solo a los ojos de quienes lo produjeron puede traer un resultado menos cercano a la realidad que si el mismo código está sujeto a otras evaluaciones y opiniones.En el caso de la programación en equipo, la contribución de todos garantizará un resultado más consistente, ya que existe una diversidad de ideas involucradas, historias y seres humanos, además de conocimiento técnico y conocimientos únicos. Y cuando se trata de revisar el código, esta condición del equipo cuenta y mucho. En este momento, es necesario leer y comprender qué hace ese algoritmo, es decir, estudiar, aunque sea indirectamente, diferentes formas y soluciones de problemas de lo que normalmente haríamos.Cuando el equipo es diverso, con consenso democrático, cada revisor de código leerá y comprenderá el algoritmo desde su perspectiva para aprobarlo. Pronto, el cliente tendrá una solución mucho más robusta y asertiva.En Digital House  todos tienen la oportunidad de mejorar sus conocimientos de programación, para que pueda realizar y participar mejor en el trabajo de programación en equipo, incluso de forma remota. En nuestro programa de cursos en el área de programación  tenemos el programa Desarrollo Web Full Stack, en el que aprende a trabajar de forma colaborativa, utilizando metodologías ágiles, con el dominio del desarrollo de sitios web y sistemas web, utilizando lenguajes de programación como HTML, PHP, Javascript, Laravel, React y más.

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Lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos

¿Quiénes son los científicos de datos?Los científicos son personas curiosas, investigadoras e interrogantes con un gran poder de análisis y observación. El Data Scientist es así, traduciendo información, construyendo probabilidades y generando predicciones más ciertas para que un negocio prospere.El informe Connectivity Benchmark 2020 , el MuleSoft, habló con 800 líderes en organizaciones con al menos 1,000 empleados, EE. UU., Reino Unido, Francia, Alemania, Países Bajos, Australia, Singapur, Hong Kong y Japón, y señaló que las cuatro prioridades principales sus inversiones en TI fueron: seguridad (53%), big data y análisis (48%), estrategia multicloud (41%) e inteligencia artificial / aprendizaje automático (41%). Tenga en cuenta que todos están relacionados con los datos.Y, para que esta inversión traiga resultados, estas compañías saben que es necesario integrarse con los sistemas existentes. También según la encuesta, las tres funciones comerciales principales con necesidades para esta integración son: analistas comerciales (40%), científicos de datos (38%) y atención al cliente (38%). Aquí, está claro que el científico de datos actual no puede quedarse en la burbuja de TI. Debe participar activamente en la toma de decisiones, ya que los datos son el nuevo petróleo.Primeros pasos para convertirse en un científico de datosCada Data Scientist tiene un lado autodidacta. Curioso, estudia mucho, investiga y busca nuevas tecnologías por su cuenta. Así que es buena idea buscar comunidades, grupos y eventos gratuitos para conocer las nuevas tecnologías.  Conocimientos básicos de la base de datos y la estructura del lenguaje de programación.El prerrequisito básico para esta carrera es tener un conocimiento básico de bases de datos relacionales o no relacionales (SQL y NoSQL) y en lenguajes de programación .Para "diseccionar" una base de datos, como la investigación de laboratorio, y explorarla en su totalidad, se necesita aprender algunos lenguajes como R y Python, creando su modelo de algoritmo, así como la estructura para asignar variables, vectores, matrices, bucles, etc.  Dominar mínimamente las estadísticasCuartiles, percentiles, varianza, desviación estándar y lo básico en cálculos matemáticos como álgebra, regresión, comprensión de la tendencia de los datos al pensar en la representación visual en gráficos exploratorios. Es importante saber sobre todo esto, ahora mismo para comprender el comportamiento de los datos para aplicar un algoritmo.  Para convertirse en un Data Scientist, hacer un curso corto basado en la práctica es una alternativa muy inteligente. De esta manera, en pocos meses es posible convertirse en uno de los profesionales más buscando por las industrias en todo el mundo.