Módulos

•  Definición de claves primarias y cómo garantizan la unicidad de registros.
• Claves foráneas y su importancia en la vinculación de tablas.

• 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.

• 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.

• Creación y uso de objetos en Python.
• Métodos públicos, privados y protegidos.

• 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).
• Cuando 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.

• 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.

Este módulo ofrece una introducción a las herramientas de control de versiones Git y GitHub. Se explicará la importancia de la colaboración y el versionamiento en el desarrollo de software.

• 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.

Este módulo abarca los principios fundamentales del diseño y desarrollo frontend. Los estudiantes aprenderán a estructurar y diseñar aplicaciones web interactivas y responsivas utilizando HTML, CSS y JavaScript generando nuevas versiones con Git y Github.

• 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.

Este módulo enseña a los estudiantes a desarrollar aplicaciones backend utilizando Python y Flask. Los estudiantes aprenderán a gestionar la lógica del servidor, la creación de APIs y la conexión con bases de datos.

• 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.

Los estudiantes aprenderán a desplegar aplicaciones web en servidores y plataformas de hosting. El módulo cubrirá prácticas para garantizar la seguridad y la escalabilidad de las aplicaciones.

• 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.

Se enseñarán los diferentes tipos de nubes y proveedores de servicios en la nube. Se incluirá una discusión sobre las implicaciones en seguridad, privacidad y costos al adoptar la nube en proyectos web.

• 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.

Este módulo enseñará el uso de herramientas de IA generativa para la creación de contenido en aplicaciones web. Se discutirán también los aspectos éticos y de responsabilidad en el uso de la IA.

• 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.