IBM – Fundamentos de Ingeniería de Software Aplicada

Descripción

• Si quieres entrar al mundo del desarrollo de software, esta especialización es para ti. No necesitas títulos previos ni conocimientos de programación. Los desarrolladores de software tienen gran demanda y el campo crece rápidamente.
• Los cursos a tu propio ritmo brindan las bases para una amplia variedad de carreras de TI y desarrollo, como web, móvil, front‑end, back‑end, full‑stack, pruebas/QA y DevOps.
• Aprenderás principios de programación y fundamentos de diseño, arquitectura y despliegue; el ciclo de vida del desarrollo de software; Git y GitHub; el uso de la terminal Linux y scripts Bash; y programación con Python.

Viñetas bajo el resumen:
• Crear y colaborar con repositorios Git/GitHub (ramas, pull requests, merges).
• Escribir scripts Bash en Linux para automatizar tareas y programarlas con cron.
• Programar en Python (estructuras de datos, OOP, manejo de errores, APIs y librerías como NumPy y Pandas).
• Desarrollar una app web Python con Flask e IBM Watson y empaquetarla.
• Describir SDLC, herramientas y pilas de desarrollo; y opciones de carrera en software.

CURSO 1: Introduction to Software Engineering
– Principios de ingeniería de software, SDLC y herramientas/tecnologías.
– Diferenciar tipos de lenguajes y aplicar bucles, condicionales y funciones en Python.
– Enfoques de arquitectura y diseño; patrones comunes de despliegue.

CURSO 2: Getting Started with Git and GitHub
– Control de versiones y su papel en la codificación colaborativa y DevOps.
– Conceptos básicos de Git (repositorios, ramas) y PR/merge en proyectos de equipo.
– Construir portafolio creando y compartiendo un proyecto open source en GitHub.

CURSO 3: Hands‑on Introduction to Linux Commands and Shell Scripting
– Arquitectura de Linux y principales distribuciones; instalación/actualización de software.
– Comandos de Bash (archivos, navegación, contenido, compresión, redes) y pipes.
– Crear scripts, variables de entorno y programar tareas con crontab.

CURSO 4: Python for Data Science, AI & Development
– Sintaxis básica, estructuras, lógica, OOP y trabajo en Jupyter Notebooks.
– Librerías como Pandas y NumPy; consumo de APIs y web scraping.

CURSO 5: Developing AI Applications with Python and Flask
– Ciclo de vida de desarrollo de una app Python; pruebas unitarias y empaquetado (PEP8).
– Desarrollar apps web con Flask (rutas, errores, CRUD) y desplegar una app con Watson.