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Programa para desarrollo Fullstack Web Developer AI Professional

Programa para desarrollo Fullstack Web Developer AI Professional

Módulos

Módulo 1: Desarrollo Frontend con React, TailwindCSS y Vue.js

Este módulo introduce a los estudiantes al desarrollo con React y Vue.js, así como el uso de TailwindCSS para estilos. Abarca el manejo de estado, la integración con APIs y buenas prácticas de optimización.

  •  ¿Qué es React? Fundamentos y conceptos básicos.
  •  JSX: Sintaxis y estructura.
  •  Componentes funcionales y de clase.
  •  Props y State: Manejo básico de datos entre componentes.

  • Introducción a los Hooks: useState y useEffect.
  • Uso de Hooks para gestionar el ciclo de vida de componentes.
  • Creación de Hooks personalizados

  • Introducción al Context API para compartir estado global.
  • Manejo de estado local con useState.
  • Manejo de estado global y compartido entre componentes.

  • Fundamentos de Redux: Principios de Redux, Reducers, Actions.
  • Middleware en Redux: Llamadas asíncronas con redux-thunk.
  • Redux Toolkit: Simplificación con Redux Toolkit.
  • Uso básico de Redux en aplicaciones React.

  • TailwindCSS: Introducción, instalación y configuración.
  • Uso de TailwindCSS para estilos utilitarios y diseño responsivo.
  • Fundamentos de Vue.js y diferencias con React.

  • Uso de Fetch y Axios para obtener datos.
  • Manejo de peticiones asíncronas.
  • Manejo de errores y estado de carga en peticiones.

  • Optimización del rendimiento con React.memo y useMemo.
  • Dividiendo el código con Lazy Loading y Suspense.

Este módulo cubre el desarrollo backend con un enfoque en la creación de APIs, autenticación y autorización, y optimización de bases de datos

  • Fundamentos de Django REST Framework (DRF).
  • Implementación de operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete).
  • Filtrado, búsqueda y paginación en APIs.
  • Serialización de relaciones.
  • Endpoints personalizados y acciones adicionales.

  • Autenticación básica en Django REST Framework.
  • Autenticación con JSON Web Tokens (JWT).
  • Autenticación con OAuth 2.0.
  • Control de acceso y permisos.

  • Consultas avanzadas con el ORM de Django.
  • Consultas complejas y SQL crudo.
  • Optimización de bases de datos y uso de índices.
  • Gestión de transacciones en Django.

  • Pruebas unitarias en Django.
  • Testing de APIs con Django REST Framework.
  • Buenas prácticas en desarrollo backend.

Este módulo cubre las mejores prácticas para integrar una aplicación con APIs, tanto REST como GraphQL.

  • Axios y Fetch API: Métodos de obtención de datos.
  • Manejo de errores y estados de carga.

  • Diferencias con REST: Ventajas de GraphQL.
  • Consultas y Mutaciones básicas con Apollo Client.

  • Configuración de Apollo Client en React.
  • Uso de hooks para consultar y modificar datos con GraphQL.

Este módulo enseña técnicas avanzadas para mejorar el rendimiento y realizar pruebas en aplicaciones tanto de frontend como de backend

  • Virtual DOM y renderizado eficiente en React.
  • Optimización de consultas y respuestas en backend.

  • Implementación de Code Splitting con React.lazy y Suspense.
  • Carga diferida de componentes para mejorar la velocidad.

  • Herramientas como Lighthouse, Chrome DevTools y herramientas de análisis en backend.
  • Análisis de métricas de rendimiento.

  • Unit Testing con Jest y React Testing Library.
  • Pruebas de APIs con Postman y otras herramientas.

Este módulo cubre la gestión de bases de datos NoSQL, con un enfoque en MongoDB.

  • Definición y características de NoSQL.
  • Diferencias clave entre bases de datos NoSQL y relacionales.

  • Instalación y configuración de MongoDB.
  • Comandos básicos de MongoDB.

  • Creación de documentos.
  • Lectura de documentos.
  • Actualización y eliminación de documentos.

  • Creación de índices en MongoDB.
  • Optimización de consultas y rendimiento.

  • Replicación en MongoDB.
  • Sharding para escalabilidad.

Este módulo cubre los fundamentos de Big Data, con un enfoque en Hadoop y Spark.

  • Definición y características de Big Data.
  • Importancia y aplicaciones de Big Data en la industria.

  • Introducción a arquitecturas de Big Data.
  • Componentes clave de Hadoop y Spark.

  • HDFS y procesamiento de datos con MapReduce.
  • Introducción a Apache Spark para procesamiento en memoria.

  • Procesamiento de grandes volúmenes de datos en batch.
  • Optimización de tareas batch.

  • Procesamiento en tiempo real con Spark Streaming.
  • Optimización y escalabilidad en el procesamiento de datos.

Este módulo proporciona formación completa en inteligencia artificial aplicada utilizando Python.

  • ¿Qué es el aprendizaje automático?
  • Conceptos básicos del Machine Learning.
  • Algoritmos de aprendizaje supervisado.

  • Introducción a TensorFlow y Keras.
  • Introducción a PyTorch.
  • Selección de la librería adecuada según el proyecto.

  • Modelos de clasificación y regresión.
  • Redes neuronales y Deep Learning.
  • Optimización de modelos y tuning.

  • Integración de modelos de IA en aplicaciones web.
  • Casos de uso prácticos en diferentes industrias.
  • Desafíos éticos y futuros de la IA.

Este módulo orienta a los desarrolladores en los principios y herramientas de DevOps, utilizando Git y GitHub.

  • Fundamentos de CI/CD.
  • Herramientas populares para CI/CD.
  • Testing automatizado y despliegue continuo.

  • Introducción a Docker y conceptos básicos.
  • Creación de contenedores con Docker.
  • Gestión de volúmenes y redes en Docker.

  • Introducción a la automatización en la nube.
  • Despliegue de aplicaciones en AWS.
  • Despliegue de aplicaciones en Azure.

  • Conceptos básicos de Kubernetes.
  • Despliegue y gestión de aplicaciones con Kubernetes.

Este módulo proporciona una base sólida en seguridad en el desarrollo web, cubriendo prácticas fundamentales de seguridad.

  • Introducción a la seguridad en el desarrollo web.
  • Buenas prácticas de seguridad desde el diseño.
  • Autenticación y autorización seguras.

  • Inyección (SQL, NoSQL, OS Command Injection).
  • Cross-Site Scripting (XSS).
  • Cross-Site Request Forgery (CSRF).

  • ¿Qué es HTTPS y por qué es importante?
  • Configuración de HTTPS en servidores web.
  • Certificados SSL y gestión de claves.

  • Fundamentos del cifrado.
  • Protección de datos sensibles.
  • Cifrado de datos en tránsito y en reposo.

El programa Fullstack Web Developer AI Professional está diseñado para capacitar a los desarrolladores en la creación de aplicaciones web avanzadas con tecnologías modernas, incluyendo React, Vue.js, Python, Django, Flask y MongoDB, así como la integración de Inteligencia Artificial y Big Data en aplicaciones web. Este programa abarca tanto el desarrollo frontend como backend, optimización de aplicaciones, DevOps, seguridad en el desarrollo web e implementación de API REST y GraphQL. Siguiendo el enfoque Practical Learning Method, los participantes trabajarán en laboratorios y proyectos reales, asegurando un aprendizaje práctico alineado con la industria.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Dominar el desarrollo frontend utilizando React, Tailwind CSS y Vue
  • js para crear interfaces de usuario dinámicas y responsivas
  • Desarrollar aplicaciones backend avanzadas con Python, Django y Flask , enfocadas en APIs RESTful seguras y eficientes
  • Integrar modelos de inteligencia artificial en aplicaciones web , utilizando librerías como TensorFlow, Keras y PyTorch
  • Gestionar bases de datos NoSQL , optimizando el rendimiento con MongoDB
  • Implementar estrategias de Big Data, utilizando tecnologías como Hadoop y Spark para el procesamiento de datos masivos
  • Aplicar prácticas de DevOps , integrando CI/CD y contenerizacion oacute con Docker y Kubernetes
  • Garantizar la seguridad en aplicaciones web , aplicando mejores prácticas contra vulnerabilidades como SQL Injection, XSS y CSRF
  • Reflexionar sobre la práctica profesional en el desarrollo de software , abordando temas como la privacidad de datos y el impacto de la IA en la sociedad

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • Haber realizado el programa Full Stack Web IA en Aula Matriz o demostrar conocimientos equivalentes en:

- Desarrollo web frontend y backend

- HTML, CSS, JavaScript y Python

- Bases de datos relacionales (SQL) y control de versiones con Git y GitHub

- Experiencia con frameworks básicos como Django o Flask.

Estos requisitos aseguran que los participantes puedan enfocarse en el aprendizaje de tecnologías avanzadas.

Programa para desarrollo Fullstack Web Developer AI Professional Aplica
Programa para desarrollo Fullstack Web Developer AI Professional 175 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor (en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante no memorice, sino que entienda los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral.

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

Preinscripción

No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.

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Descripción

El programa Fullstack Web Developer AI Professional está diseñado para capacitar a los desarrolladores en la creación de aplicaciones web avanzadas con tecnologías modernas, incluyendo React, Vue.js, Python, Django, Flask y MongoDB, así como la integración de Inteligencia Artificial y Big Data en aplicaciones web. Este programa abarca tanto el desarrollo frontend como backend, optimización de aplicaciones, DevOps, seguridad en el desarrollo web e implementación de API REST y GraphQL. Siguiendo el enfoque Practical Learning Method, los participantes trabajarán en laboratorios y proyectos reales, asegurando un aprendizaje práctico alineado con la industria.

Objetivos

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • Dominar el desarrollo frontend utilizando React, Tailwind CSS y Vue
  • js para crear interfaces de usuario dinámicas y responsivas
  • Desarrollar aplicaciones backend avanzadas con Python, Django y Flask , enfocadas en APIs RESTful seguras y eficientes
  • Integrar modelos de inteligencia artificial en aplicaciones web , utilizando librerías como TensorFlow, Keras y PyTorch
  • Gestionar bases de datos NoSQL , optimizando el rendimiento con MongoDB
  • Implementar estrategias de Big Data, utilizando tecnologías como Hadoop y Spark para el procesamiento de datos masivos
  • Aplicar prácticas de DevOps , integrando CI/CD y contenerizacion oacute con Docker y Kubernetes
  • Garantizar la seguridad en aplicaciones web , aplicando mejores prácticas contra vulnerabilidades como SQL Injection, XSS y CSRF
  • Reflexionar sobre la práctica profesional en el desarrollo de software , abordando temas como la privacidad de datos y el impacto de la IA en la sociedad

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • Haber realizado el programa Full Stack Web IA en Aula Matriz o demostrar conocimientos equivalentes en:

- Desarrollo web frontend y backend

- HTML, CSS, JavaScript y Python

- Bases de datos relacionales (SQL) y control de versiones con Git y GitHub

- Experiencia con frameworks básicos como Django o Flask.

Estos requisitos aseguran que los participantes puedan enfocarse en el aprendizaje de tecnologías avanzadas.

ofrece

Programa para desarrollo Fullstack Web Developer AI Professional Aplica
Programa para desarrollo Fullstack Web Developer AI Professional 175 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor (en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante no memorice, sino que entienda los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral.

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

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No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.

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