Zusammenfassung der Ressource
Historia de la Ingeniería de Software
- Los años 70 y 80: la consolidación de la ingeniería de software como disciplina.
- Los años 70 y 80: el desarrollo de los primeros modelos de ciclo de vida del software y la creación del
primer estándar de calidad de software.
- Modelos de ciclo de vida del software
- Qué son los modelos de ciclo de vida del software
- Los primeros modelos de ciclo de vida del software: Waterfall, V-Model, Spiral, Prototipado
- La evolución y mejoras de los modelos de ciclo de vida del software
- ISO 9001 y el estándar de calidad de software
- Qué es ISO 9001 y cómo se relaciona con la calidad de software
- La creación del estándar IEEE 610.12 para la definición de términos relacionados con la calidad de
software
- La aparición del modelo de madurez de capacidad de software (CMM)
- Otros desarrollos importantes de los años 70 y 80
- El surgimiento de la programación estructurada y la programación modular
- La aparición de los primeros lenguajes de programación orientados a objetos, como Simula y
Smalltalk
- La popularidad de las metodologías de desarrollo de software estructurado, como Structured
Systems Analysis and Design Method (SSADM) y Information Engineering
- Los años 50 y 60: los inicios de la programación y el software.
- Los años 50 y 60: el nacimiento del lenguaje de programación FORTRAN y la creación de los primeros
compiladores.
- Lenguaje de programación FORTRAN
- Historia y evolución del lenguaje FORTRAN
- Características y ventajas de FORTRAN
- Casos de uso y aplicaciones de FORTRAN
- Compiladores
- Qué son los compiladores y cómo funcionan
- Los primeros compiladores creados para FORTRAN
- La importancia de los compiladores en la programación moderna
- Otros desarrollos importantes de los años 50 y 60
- La creación de los primeros lenguajes de programación de alto nivel, como COBOL y LISP
- El surgimiento de los primeros sistemas operativos, como UNIVAC y IBM OS/360
- La aparición de las primeras metodologías de programación, como el método de programación
estructurada de Edsger Dijkstra
- Los años 90: el auge de la programación orientada a objetos.
- Los años 90: la popularidad del lenguaje Java y la creación del manifiesto ágil.
- Lenguaje de programación Java
- Historia y evolución del lenguaje Java
- Características y ventajas de Java
- Casos de uso y aplicaciones de Java
- El surgimiento del enfoque ágil
- Qué es el enfoque ágil y cómo surgió
- La creación del manifiesto ágil y los principios ágiles
- La popularidad de las metodologías ágiles, como Scrum, Kanban, XP, entre otras
- Otros desarrollos importantes de los años 90
- La aparición de la programación orientada a objetos en la web, como PHP, ASP y JSP
- La creación de los primeros navegadores web, como Mosaic y Netscape Navigator
- La evolución y mejoras de los sistemas operativos, como Windows 95 y Windows NT
- Los años 2000: el surgimiento de nuevas metodologías ágiles.
- Los años 2000: la popularidad de las metodologías ágiles, como Scrum y Kanban, y el surgimiento de
nuevas tecnologías, como la nube y la movilidad.
- Metodologías Ágiles
- Scrum
- Características y ventajas de Scrum
- Roles y responsabilidades del equipo Scrum
- Ciclo de vida de Scrum
- Kanban
- Características y ventajas de Kanban
- Uso de tableros Kanban
- Gestión de limitaciones y cuellos de botella
- La nube
- Qué es la nube y cómo funciona
- Ventajas y desventajas de la nube
- Servicios de la nube, como IaaS, PaaS y SaaS
- Ejemplos de proveedores de servicios en la nube, como Amazon Web Services, Microsoft Azure y
Google Cloud Platform
- La movilidad
- Crecimiento del mercado móvil
- Desarrollo de aplicaciones móviles
- Sistemas operativos móviles, como Android e iOS
- Técnicas de desarrollo de aplicaciones móviles, como el desarrollo nativo, híbrido y web
- Los años 2010: la creciente popularidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
- Los años 2010: el creciente interés en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y la
aparición de nuevas metodologías, como DevOps.
- Inteligencia artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML)
- Definición de IA y ML
- Ejemplos de aplicaciones de IA y ML, como el reconocimiento de voz, la visión por computadora, el
procesamiento del lenguaje natural, la robótica y la automatización
- Ventajas y desventajas de la IA y el ML
- Algoritmos y herramientas de IA y ML, como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn
- DevOps
- Definición de DevOps
- Principios y objetivos de DevOps
- Herramientas de DevOps, como Ansible, Docker y Kubernetes
- Ciclo de vida de DevOps, desde la integración continua hasta la entrega continua
- Tendencias y desafíos en la ingeniería de software en los años 2010
- Tendencias emergentes, como la automatización de pruebas, la seguridad de la información y el
desarrollo de aplicaciones móviles
- Desafíos, como la gestión del cambio, la compatibilidad con múltiples plataformas y la adopción de
nuevas tecnologías.