Full-Stack Web Developer AI from Scratch

Definición de algoritmos.

Estructura de un algoritmo: Entrada, Proceso y Salida.

Tipos de algoritmos: iterativos, recursivos y algorítmicos.

Ejemplos de algoritmos en la vida real.

Descomposición de problemas en pasos más pequeños.

Reconocimiento de patrones y abstracción.

Estructura de la solución: Desarrollo y optimización.

Diseño de algoritmos eficientes.

Modelado de problemas reales con pseudocódigo.

Conversiones entre pseudocódigo y diagramas de flujo.

Ejercicio práctico: Desarrollo de un pseudocódigo para resolver un problema matemático.

Identificación de actores.

Diagramas de escenarios principales y alternativos.

Casos de uso extendidos y generales.

Representación de la interacción entre objetos y eventos.

Modelado del flujo de datos y secuencia de mensajes.

Representación de actividades, decisiones y flujos alternativos.

Diagramas de actividad con particiones (swimlanes).

Tipos de datos primitivos: enteros, reales, booleanos, cadenas de texto.

Operadores aritméticos, lógicos, de comparación, asignación y bit a bit.

Conversión de tipos de datos (casting).

Sentencias condicionales: if, else, elif, switch.

Bucles controlados por contadores: for y while.

Bucles controlados por condiciones: do-while.

Conceptos de recursión vs iteración.

Funciones de retorno y sin retorno.

Parámetros por valor y por referencia.

Funciones anidadas y recursivas.

Uso de funciones lambda.

Ejercicios de descomposición funcional para resolver problemas.

Modularización de código para mejorar la reutilización.

Operaciones básicas en estructuras de datos: creación, actualización, eliminación.

Métodos y operaciones avanzadas: append, pop, sort, reverse.

Diccionarios y manejo de pares clave-valor.

Implementación paso a paso de algoritmos de ordenación.

Complejidad temporal y espacial: $O(n^2)$, $O(n \log n)$.

Comparación entre algoritmos de ordenación: eficiencia y uso adecuado.

Implementación de búsqueda secuencial y búsqueda binaria.

Condiciones necesarias para usar la búsqueda binaria.

Comparación de complejidades.

Ejercicios de búsqueda y ordenación con listas y diccionarios.

Optimización de código de búsqueda para grandes volúmenes de datos.

Definición de objetos, clases, atributos y métodos.

Encapsulamiento, abstracción y modularidad.

Creación y uso de objetos en Python.

Métodos públicos, privados y protegidos.

Concepto de herencia y reusabilidad de clases.

Métodos sobreescritos y polimorfismo.

Ejercicio práctico para modelar entidades usando POO.

Diferencias clave entre bases de datos relacionales y no relacionales.

Ejemplos de bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB).

Cuándo usar una base de datos relacional vs una no relacional.

Definición y creación de tablas.

Relaciones entre tablas: uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos.

Tipos de datos en SQL: VARCHAR, INT, DATE, etc.

Definición de entidades, atributos y relaciones.

Creación de diagramas ER para representar modelos de datos.

Definición de claves primarias y cómo garantizan la unicidad de registros.

Claves foráneas y su importancia en la vinculación de tablas. 

Concepto de normalización y sus niveles (1FN, 2FN, 3FN).

Ejercicios prácticos para evitar la redundancia en las bases de datos.

Sintaxis básica de SQL: CREATE TABLE, ALTER TABLE.

Definición de restricciones (PRIMARY KEY, UNIQUE, NOT NULL).

Consultas de lectura: SELECT con filtros, operadores y ordenación.

Consultas de inserción, modificación y eliminación de datos: INSERT INTO, UPDATE, DELETE.  

Uso de funciones para calcular agregados sobre conjuntos de datos.

Agrupación de datos con GROUP BY y filtrado con HAVING.

Definición y importancia de las copias de seguridad para la protección de datos.

Tipos de backups: completo, incremental y diferencial.

Sintaxis básica para realizar backups.

Importancia de elegir la ubicación de almacenamiento (local, en la nube, almacenamiento externo).

Procedimiento básico para restaurar un backup.

Consideraciones a tener en cuenta al restaurar: coherencia de datos, versiones de bases de datos y validación de la integridad de los datos.

Diferencias entre Git (local) y GitHub (repositorio remoto).

Flujo de trabajo en Git: local y remoto.

Configuración inicial de Git: usuario, correo y claves SSH.

Inicialización de un repositorio Git en local.

Subida de un repositorio local a GitHub.

Creación de un repositorio remoto desde GitHub.  

Creación de commits, escritura de mensajes claros y detallados.

Uso de git log y git diff para controlar versiones.

Flujo básico de Pull Requests: creación, revisión y fusión de cambios.

Resolución de conflictos de código.

Diseño visual, tipografía y uso de colores.

Principios de jerarquía visual y balance. 

Usabilidad y cómo mejorar la navegación de un sitio.

Prototipado y pruebas de usabilidad con usuarios.

Creación de wireframes utilizando herramientas como Figma o Sketch.

Diseño y desarrollo de componentes visuales en HTML y CSS.

Elección de formato según el tipo de contenido y optimización.

Uso de herramientas como Photoshop y herramientas online para compresión de imágenes.

Implementación del enfoque "Mobile First" para sitios web.

Uso de Bootstrap para crear interfaces responsivas rápidamente.  

Introducción a la generación de imágenes por IA y su integración en sitios web.

Estructura básica de páginas web con HTML y CSS.

Nuevas etiquetas de HTML5 y mejores prácticas.

Diseño avanzado de maquetación usando Flexbox y CSS Grid para páginas responsivas.

Programación básica en JavaScript: variables, estructuras de control y funciones.

Manipulación de la estructura HTML con JavaScript y eventos.

Cómo funciona un servidor web y su rol en el ecosistema de Internet.

Diferencias entre servidores HTTP estáticos y dinámicos.

Estructura de una petición HTTP: cabeceras, cuerpo y métodos.

Códigos de estado HTTP (200, 404, 500) y su significado. 

Instalación de Flask y creación de un entorno virtual.

Arquitectura básica de una aplicación Flask.

Uso de rutas para manejar URLs y métodos HTTP (GET, POST).

Uso de plantillas con Jinja2 para generar contenido dinámico en HTML.

Cómo definir rutas para manejar diferentes tipos de peticiones HTTP.

Prácticas recomendadas para el manejo seguro de datos enviados a través de formularios. 

Validación de formularios y sanitización de entradas del usuario.

Manejo de errores en la validación de datos (errores 400 y 422).  

Introducción a ORM (Object-Relational Mapping) con SQLAlchemy.

Mapeo de tablas a clases en Python.

Creación de rutas y vistas para operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete).

Implementación de CRUD utilizando SQLAlchemy y Flask.

Versionamiento de cambios en la base de datos y manejo de migraciones.

Resolución de conflictos y gestión de ramas en proyectos colaborativos.

Comparación entre diferentes opciones de hosting y sus ventajas y desventajas.

Selección del tipo de hosting adecuado para diferentes proyectos web.  

Configuración de servidores básicos para aplicaciones Flask.

Uso de servidores SSH para la administración remota de servidores.

Pasos para desplegar aplicaciones en plataformas de hosting gratuitas.

Configuración de variables de entorno en plataformas como Heroku.

Configuración de despliegue automático con Git para actualizaciones continuas.

Uso de herramientas CI/CD para automatizar el proceso de despliegue.  

Vinculación de dominios personalizados con proveedores de hosting.

Configuración de registros DNS para el correcto funcionamiento de los dominios.

Proceso de instalación de certificados SSL para asegurar la comunicación.

Configuración de HTTPS para asegurar las peticiones entre servidor y cliente. 

Características de la nube pública, privada e híbrida.

Casos de uso para cada tipo de nube en proyectos web y empresariales.

Descripción general de los principales proveedores de servicios en la nube.

Comparación de costos, características y escalabilidad entre plataformas.  

Ventajas de la escalabilidad automática en la nube.

Impacto ambiental y económico del uso de la nube.

Creación de descripciones, respuestas automáticas y artículos mediante IA.

Personalización de salidas generadas por ChatGPT para contenido específico.

Generación de imágenes personalizadas basadas en descripciones de texto con DALL·E.

Edición básica de imágenes generadas por IA.

Creación de videos utilizando HeyGen y otros algoritmos de generación de video.

Aplicación de IA para automatizar la edición y producción de videos.

Uso de API's de IA generativa para la integración en sitios web y aplicaciones.

Creación de contenido dinámico con IA para mejorar la experiencia del usuario.