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20 de agosto de 2020

4 técnicas para desarrollar ideas para tu proyecto UX

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

Diseño UX/UI

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A lo largo del bootcamp de Diseño UX nos enfrentamos a más de un proyecto, y cada uno pasa necesariamente por la búsqueda de temas e ideas. A raíz de aqui se empezará a construir nuestro proyecto poco a poco, y probablemente el concepto inicial que habias definido evolucione e itere hacia una idea completamente distinta de la inicial. Todo ello también forma parte del proceso, y es lo que al final hace de tu proyecto algo bien construido y útil para tu target. 

Cuando se trata de buscar temas o de empezar a desarrollarlos todos pasamos alguna vez por una complicada fase de “esto no es lo suficientemente bueno” o de “esa idea no vale”. Algunos tienen más facilidad que otros para generar nuevas iideas pero al final, la creatividad también es un músculo que hay que enetrenar. No dejes que la búsqueda de una “idea increíble” canibalice lo realmente importante: trabajar con un tema con el que te identifiques.

Antes de pasar a hablar de algunas técnicas que te ayudarán a desbloquarte en esos momentos, ten en cuenta que lo más importante a la hora de plantear una idea es que te sientas identificado con el tema del proyecto. Tú vas a ser el creador y desarrollador de tu proyecto, así que es fundamental encontrar un tema que te guste y con el que te identifiques ya que, para bien o para mal, vas a convivir con ese proyecto muuuuchas horas. ¿Qué significa esto?

Analiza tus hobbies, las cosas que te hacen feliz y también las cosas que te disgustan. Los perros, las hamburguesas con queso, el yoga, las compras online, el jazz, cantar bajo la ducha… no importa lo que se te haya venido ahora a la cabeza. Estás en una fase de exploración, así que reconoce tus gustos, investiga, y registra.

Intenta dar con un tema que, con el mero hecho de imaginarte trabajándolo, ya te saque las ganas de echarle una buena cantidad de horas y una sonrisa.

Si ya tienes el tema  sobre el que te gustaría trabajar, vayamos al siguiente paso: sacar ideas sobre ese tema.

¿Cómo desarrollar una idea y convertirla en un proyecto UX?

El lienzo sobre el que arrojes todas las ideas debe de ser extremadamente tolerante, en este punto inicial no se trata de la calidad de las ideas sino de la cantidad. Deja que salgan todas las ideas (en sucio, mal escritas, inacabadas...), estás en la fase de generación de ideas. Preparar esta fase es clave para dar con muchas ideas entre las que quizá esté tu idea final. Y también para buscar nuevas entradas al problema que puedas transformar en preguntas nuevas e inspiradoras.

 

A continuación te presentamos algunas de las técnicas de brainstorming o lluvia de ideas que podrían funcionarte:

1. Las trigger Card 

Las Trigger card son tarjetas para desarrollar el proceso mental de brainstorming. Todas ellas empiezan con la pregunta de “What if…”, lo que permite explorar ideas más allá de lo obvio. Se pueden utilizar tanto en solitario como en grupo. Cada una de sus preguntas abre un camino sobre el que es interesante produndizar.

2. La lluvia inversa de ideas

En vez de seguir la ruta tradicional de buscar soluciones a un problema, busca formas de causar un problema🔥. Piensa en maneras de hundir un proceso o de hacer que una meta concreta sea imposible de alcanzar. Para que nos entendamos, en una lluvia de ideas típica nos preguntaríamos “¿cómo puedo mejorar la experiencia de usuario?”; en una lluvia de ideas inversa sin embargo nos cuestionaríamos: “¿qué puedo hacer para que la experiencia de usuario sean tan terrible que haga que mis clientes se alejen de mi producto/servicio?”. Es una forma muy interesante de utilizar sentimientos negativos como herramienta para una solución positiva del problema.

3. El pensamiento divergente

Es muy común en los niños y con los años, casi sin darnos cuenta, lo vamos perdiendo #whatahugemistake. Se trata de generar muchas y diferentes soluciones a un mismo problema generando muchas posibles soluciones. ¿El resultado? Conexiones inesperadas. Técnicamente, y según la teoría, estas “soluciones” deben ser ingeniosas pero no siempre lo son🤦‍♀. Una forma de alimentar y hacer crecer este tipo de pensamiento es mediante ejercicios de sinéctica.

4. Mindmapping

El mindmapping o mapas mentales es una forma de capturar ideas, de explorar conceptos, de tomar notas y de jerarquizar así informaciones en un formato fácil de comprender y de retener. Para seguir esta técnica, simplemente hay que escribir el problema/desafío en no más de 4 palabras, relacionar otras palabras o frases con ese problema/desafío inicial y conectarlas mediante líneas. ¿Qué conseguirás al final sobre el mapa? Conexiones entre ideas que, aparentemente, no tenían conexión🌀. 

Ahora disfruta del proceso, y no cometas el pequeño y común error de enamorarte de todo lo que obtengas es un primer estadio, te aseguro que cuando lo testees habrá muchas cosas de las que tendrás que despedirte.

Si te interesa el mundo UX/UI, echa un vistazo a nuestros cursos de UX/UI Design.

 

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Netflix es especialmente famoso por esto, con constantes pruebas A/B simultáneas para proporcionar a los usuarios la mejor experiencia posible y mantenernos a todos en vilo. Supongamos que te gusta Ryan Reynolds y que has visto muchas de sus películas. Netflix sabe esto de ti y se asegurará de que cualquier película en la que aparece Ryan Reynolds, salga el actor en el avance de la película para motivarte a verla. Empresas como Netflix, Amazon, Disney+ y HBO no solo utilizan datos para construir una experiencia de usuario en sus plataformas. Toman los datos de sus servicios de streaming para tomar decisiones de producción importantes. Observan índices de abandono de contenidos, búsquedas mediante palabras clave e incluso qué escenas se han rebobinado y vuelto a ver. Después, utilizan esta información para determinar qué programas se producen o cancelan. Con las producciones de estas compañías de streaming/producción en la vanguardia del zeitgeist cultural, los datos son auténticos creadores de tendencias. Los datos están salvando el planeta Los datos no solo indican a Netflix si debería producir la segunda temporada de la serie El juego del calamar, también se utilizan en formas nuevas para la sostenibilidad y la conversación de la fauna. El geoetiquetado y las cámaras trampa pueden recopilar información en tiempo real sobre los movimientos de algunas de las especies más amenazadas del mundo para ofrecer a los grupos de conservación la información que necesitan para salvar potencialmente la especie. Los científicos de datos pueden hacer el seguimiento de migraciones, crecimiento/declive de poblaciones e identificar riesgos que pueden poner en peligro especies amenazadas. Por ejemplo, los investigadores del Instituto Max Planck del comportamiento animal descubrieron un problema a principios de la década del 2000 mientras intentaban rastrear movimientos animales en Panamá. En aquel momento, la señal de GPS no podía penetrar la densa cubierta forestal de los árboles. Implantaron un serie de torres de radio que les permitieron recopilar los datos que necesitaban, pero pronto descubrieron que la cantidad que estaban recibiendo pronto abrumaría sus sistemas. Así que crearon Movebank, un software que podía almacenar de forma segura y gestionar en tiempo real los datos de los movimientos animales. Hoy, investigadores de todo el mundo confían en Movebank para proporcionar respuestas a grandes cuestiones sobre ciencia de la conservación, con más de 3200 millones de ubicaciones animales y casi 7000 estudios de investigación. Desde controlar la velocidad a la que los casquetes glaciales se deshielan hasta las áreas que están más en peligro por la caza furtiva ilegal, los datos nos ayudan a entender el estado del mundo y nos pueden proporcionar conocimientos para ayudarnos a salvarlo. Los datos ayudan a salvar vidas Desde que el mundo entró en la era digital, el sector de la medicina ha utilizado los datos para mejorar la investigación y los resultados en los pacientes. Pero, históricamente, ha sido caro, lento e inaccesible para personas no expertas en datos. Los datos tienen impacto en el campo de la medicina de tres formas distintas. Investigación médica : los datos se utilizan para ayudar a los investigadores que trabajan en laboratorios en sus avances sobre cómo entender y tratar enfermedades. Operaciones médicas : los hospitales utilizan los datos de forma parecida a cómo lo hacen otros negocios. Supervisan al personal y llevan el control de los suministros, los tiempos de espera y los datos de reclamaciones de seguros. Resultados de pacientes : los datos pueden utilizarse para mejorar el tratamiento de pacientes individuales y para resolver cuestiones generales. Uno de los principales puntos de inflexión en los últimos años para los datos en el campo de la medicina fue el boom de los dispositivos portátiles. Ahora los pacientes pueden controlar la frecuencia cardíaca constantemente sin que les resulte pesado ni invasivo, y los proveedores de salud pueden recopilar grandes cantidades de datos sobre la salud cardíaca a diario. Al recopilar grandes cantidades de datos y obtener una visión holística de la salud del paciente (o grupo de pacientes), los profesionales sanitarios pueden brindar recomendaciones para una atención preventiva o erradicar enfermedades. Por ejemplo, un médico que detecta que muchos de sus pacientes con trabajos sedentarios muestran niveles máximos de VO2 preocupantes puede recomendar incluir algo de cardio en sus rutinas de ejercicio. Sin embargo, este tipo de información es altamente confidencial y las instituciones de salud entienden con rapidez la necesidad de fortalecer la seguridad de los datos. Las soluciones de datos internas deben respaldarse con protocolos de seguridad de primera categoría, como la autenticación de dos factores y auditorías rutinarias. La ética sobre cómo estos datos se almacenan y comparten también es un tema prioritario que el sector tiene que afrontar constantemente y esto genera la necesidad de expertos en datos para conducir esta conversación continuada. Los datos controlan el mundo de los negocios Según un antiguo refrán: "el dinero hace girar el mundo", y aunque tiene parte de razón, lo que realmente hace girar al mundo (y especialmente el mundo de los negocios) son los datos. Simplemente, el día no tiene suficientes horas para enumerar todas las formas en que empresas de todos los rincones del mundo dependen de los datos y cada empresa tiene su propio grupo de datos únicos. Pero, aun así, podemos extraer algunas generalizaciones. Los datos demográficos de los clientes orientan sobre las decisiones de publicidad y marketing Los datos de uso de productos sustentan las decisiones de UI y ayudan a los equipos a diseñar mejores experiencias digitales Los macrodatos ayudan a los gigantes tecnológicos a lanzar nuevas características, mejorar productos existentes y crear nuevas innovaciones Los datos ayudan a los emprendedores a identificar problemas para resolver y necesidades que cubrir Al mundo de los negocios le gustan los clichés, así que tenemos uno para ti: "sin datos, sencillamente eres otra persona con una opinión". Así lo dijo W. Edwards Deming en el año 1982 y hoy en día sigue siendo verdad. Como profesional de cualquier sector, necesitas respaldarte en datos para tomar decisiones acertadas y conseguir que la gente apoye tus ideas. Es lo más parecido a la verdad objetiva que podemos conseguir y la necesitarás de tu lado sea cual sea la capacidad en la que trabajas. Imaginemos que eres diseñador de UI y tienes tus más y tus menos con uno de los principales accionistas sobre lo grande que debe ser el logo en la primera parte de la página de inicio. Si el accionista es director general, su autoridad está por encima de la tuya. Así que sacas todo el arsenal: los resultados de una prueba A/B que demuestran que tu versión del diseño de la página de inicio funciona mejor en el recorrido global del usuario. Alternativamente, pongamos que trabajas en publicidad. Os han pedido a tú y a tu equipo que hagáis una campaña de verano para un cliente importante y ninguno os decidís hacia dónde tirar. Necesitas una opción ganadora para dar la vuelta a un trimestre tranquilo, así que repasas qué campañas anteriores tuvieron mejores resultados. Utilizas los datos para diseñar una campaña increíble y para convencer al resto del equipo que este es el camino adecuado. Aunque los datos a menudo se han atribuido al sector de la tecnología y los gigantes corporativos, no existen límites sobre a quiénes puede beneficiar el uso de datos en miles de formas distintas, y es imposible imaginarse un mundo sin datos. El análisis de datos es una trayectoria profesional emocionante y estable Emocionante y estable no son dos palabras que suelan ir juntas, pero son las palabras perfectamente adecuadas para describir una carrera profesional en el sector de los datos. Una carrera en datos es emocionante porque los datos se utilizan de formas nuevas todos los días y los conjuntos de datos más ínfimos son capaces de desatar conocimientos que pueden cambiar el mundo. Las empresas pueden usar los datos para impactar en la vida de millones de personas, desde salvar especies en peligro de extinción hasta crear avances en la ciencia de la medicina. Pero una carrera en datos también es estable porque los datos no se van a ninguna parte a corto plazo. Todas las empresas, incluso las que no pertenecen al sector de la tecnología, se respaldan en datos todos los días, por lo que no hay escasez de demanda de profesionales que sepan tratar y gestionar datos. Los datos también son globales y no están restringidos a ningún rincón del planeta. En casi todos los lugares a los que vayas, habrá necesidad, uso y demanda de datos. Aunque no te estés planteando específicamente trabajar como científico o analista de datos, son muchas las probabilidades de que los datos te resulten útiles en tu trabajo diario. No tienes que ser neurocirujano o experto en la conversación de especies animales para sacar provecho a los datos. Y quizás los conjuntos de datos que utilizas no cambiarán el mundo. Pero estarás preparando tu conjunto de habilidades para el futuro y estarás abriendo nuevos puertas a tu carrera profesional. Puede que no cambies el mundo, pero puedes cambiar el tuyo. Ponte al día con Data Week ¿Te perdiste la Data Week? ¿La semana en la que durante siete días hemos organizado eventos sobre el análisis de datos, con eventos increíbles y gratuitos que podrían haberte ayudado a prepararte para una excelente carrera profesional en el sector de los datos? No te preocupes, ¡lo hemos grabado todo para ti! Puedes ver todas las sesiones a la carta aquí .

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    ¿Qué es el diseño de UX/UI y qué hace un diseñador de UX/UI?

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    Aunque no nos demos cuenta, vivimos rodeados de experiencias de usuario, tanto en el mundo analógico como en el digital. Es muy raro que un producto no haya sido diseñado a partir de una reflexión sobre nuestro comportamiento con un servicio, sobre la manera en la que buscamos la información y sobre nuestra percepción. Que hablar de diseño de experiencia es hacerlo de futuro es un hecho, siendo el perfil UX uno de los trabajos más demandados de la actualidad, con un crecimiento del 18% anual según estudios como el de CNNMoney . Qué es un diseñador UX Si eres de los que ha llegado hasta aquí tras buscar en Google algo así como diseñador UX qué es , podemos responderte de forma sencilla definiendo al UX Designer como el profesional que busca la forma fácil, intuitiva y amigable de solucionar un problema en función de los gustos, necesidades y opiniones de los usuarios de un producto o servicio. Nos referimos, por tanto, al encargado de diseñar la experiencia de un cliente de manera óptima. Antes de continuar es importante diferenciar entre User Interface (UI) y User Experience (UX) , dos disciplinas que habitualmente se confunden, probablemente por trabajar de la mano y por la similitud de sus acrónimos. La realidad es que UI se refiere a la creación de la interfaz, que puede ser gráfica o desarrollada principalmente con lenguajes como HTML, CSS o Javascript, mientras que UX se centra en la usabilidad, enfocándose en el análisis y las relaciones sociales. El profesional que se encargue del UI se centrará en el diseño del producto, impactando en la primera impresión visual del usuario, algo que determina si nuestra web o aplicación es de su gusto, mientras que el encargado del UX se orienta en la usabilidad y facilidad de navegación, creando unas emociones y sensaciones determinadas al hacer uso de la interfaz. Otra forma de decirlo: el diseñador UI se encarga principalmente del aspecto visual de la interfaz, mientras que el UX se centra en garantizar que la navegación y acciones que realiza el usuario tengan coherencia el UI se encarga de decidir el recorrido del usuario mientras que el UX se centra en los procesos y acciones desencadenantes del uso. Habilidades de un Diseñador UX En las manos del UX Designer recaen tareas tan importantes como la de crear experiencias que cubran las necesidades de los clientes, mejorar su percepción de la marca y crear un vínculo sólido con sus productos. Piensa por un momento en aplicaciones como Netflix o Spotify, herramientas como Google Sheets o Zapier y productos digitales como Google Home o Philips Hue. Te aseguramos que detrás de todos ellos hay un intenso trabajo de experiencia de usuario con el objetivo de volver fácil, intuitivo, eficiente y bonito el uso que haces de cada una de ellos. La creatividad, la empatía y la capacidad de escucha son algunas de las características más importantes que un buen UX Designer debe tener para empaparse del contexto del usuario, los procesos que acomete en su día a día y sus necesidades. Ser un buen observador también es básico para percatarse de aquellos detalles que se nos escapan a primera vista a la hora de hacer uso de una aplicación, sin dejar de lado las habilidades de negocio y de comunicación, siendo estas últimas imprescindibles. Trabajar la buena relación con el resto del equipo es esencial, así  como investigar en todo lo referente a la usabilidad y aprender cada día sobre software . La especialización de un Diseñador UX En función del tamaño del equipo humano, es posible que un profesional en UX deba desarrollarse en un rol determinado. Uno de ellos es el de UX Researcher, quien se encarga de analizar  a los usuarios y ayudar a entenderlos preguntándose quiénes son, analizando sus comportamientos y enfocándose en sus necesidades a través de la realización de entrevistas, encuestas e investigaciones. Los mapas de experiencia de usuario, las evaluaciones de usabilidad y los reportes de analíticas suelen ser sus proyectos principales. El UX Writer , por su parte, es el responsable de conocer y definir la comunicación con el usuario, estudiando su lenguaje para aprender cómo debe hablar el producto para que conecte con el cliente. El tono y la estrategia de comunicación suelen ser tareas suyas, definiendo la estrategia de creación de contenido y su presentación al usuario. Otra vía de especialización es la del Service Design , donde se busca crear o mejorar servicios existentes con el objetivo de volverlos más usables, útiles y apetecibles , así como más efectivos. Quienes se dedican a esta labor persiguen la meta de que tanto la empresa como los consumidores perciban que los servicios de la compañía son los mejores. Sea cual sea el destino final de un diseñador de experiencia de usuario, un dato clave para confiar en esta profesión es el que aporta el informe ‘Estado del Mercado Laboral en España’ , realizado por InfoJobs y ESADE , que determina que los puestos vacantes en el sector han crecido hasta un 560% en los últimos años, un dato que vuelve imprescindibles a estos profesionales con empresas cada vez más conscientes de la importancia de diseñar las mejores experiencias digitales. Recursos para iniciarse en UX Apostar por una formación práctica y de calidad es básico para introducirse en el campo, aunque os queremos dejar algunas recomendaciones iniciales para abrir boca. Hace tiempo publicamos la lista de ocho libros sobre UX imprescindibles , algo que entusiasmará a los amantes de la lectura.  Probar con algún curso introductorio en Domestika o Coursera, darse un atracón de vídeos en canales como el de UXTips y conocer estas herramientas para la creación de prototipos son algunos pasos certeros para iniciarse en la profesión. Si ya estás decidido a formarte en profundidad como diseñador UX, tu mejor elección es el bootcamp de diseño UX/UI a tiempo completo que impartimos en Ironhack, donde adoptarás la mentalidad líder de la industria tecnológica, aprenderás a usar las herramientas de producto más punteras y darás vida a tus productos digitales. Si quieres transformar por completo la forma en la que las personas y las marcas interactúan, has encontrado tu lugar. ¿Listo para cambiar tu vida? Aprende a diseñar

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    Mucha gente se plantea dar un salto al sector tecnológico debido a su alta demanda laboral, pero además es también un mercado atractivo porque se puede empezar sin experiencia previa y donde se valora la diversidad de perfiles. Sin embargo, hay quien no tiene el tiempo o los medios para poder estudiar una carrera universitaria o un FP desde cero, y con frecuencia llegan a Ironhack preguntándose si hacer un bootcamp valdrá la pena para cambiar de trabajo. Aquí te traemos algunas pistas que te pueden ayudar a responder a esa pregunta, entender mejor tus necesidades y decidir qué formación se adapta mejor a tu caso. 1. ¿Lo tienes claro? La primera pregunta que debes hacerte es si realmente quieres dedicarte a la tecnología. Quizá siempre te ha gustado la informática, el diseño, los datos o te atrae la seguridad informática pero es importante que decidas si quieres ganarte la vida como desarrollador full-stack , diseñador UX , analista de datos o profesional de la ciberseguridad y que la tecnología sea tu profesión. Por eso, te recomendamos hacer algunos cursos online de bajo coste o gratuitos antes de inscribirte a un programa y hacer una inversión de tiempo o dinero a largo plazo. Puedes probar en plataformas como Udemy, Domestika o Freecodecamp. 2. ¿Qué área es perfecta para ti? Si tienes ganas de aprender desde diseño web hasta código, pasando por marketing digital o ciberseguridad, lo ideal es que busques orientación. Puedes hacer algunas búsquedas en LinkedIn para ver qué perfiles tienen alta demanda y qué habilidades requieren; incluso puedes ver perfiles de personas para entender su trayectoria profesional. También recuerda buscar los rangos salariales en tu país y en función del rol, para ver cuál será el retorno de inversión al hacer el cambio laboral. Finalmente, el asesoramiento personalizado es lo más importante: hablar con alguien que haya cursado el programa que quieres hacer o que conozca el sector puede ayudarte a tomar decisiones. 3. ¿Cómo formarte de la mejor manera para alcanzar tus objetivos? Los bootcamps te permiten formarte en tecnología en apenas 10 semanas a tiempo completo o 24 semanas a tiempo parcial. Es una forma rápida para hacer un cambio laboral pero debes asegurarte de tener el tiempo y la mentalidad adecuada para hacerlo, ya que es una formación súper intensiva con proyectos prácticos y con trabajo extra. Si quieres formaciones más teóricas o dispones de tiempo para formarte durante varios años, puedes considerar los estudios universitarios o ciclos medios y superiores tradicionales. Pregunta si tienen departamento de carreras, cuál es su ratio de empleabilidad y el apoyo que te dan una vez ha finalizado el curso, ya que el retorno de la inversión se traducirá en el tiempo y la calidad del empleo posterior. También puedes ver dónde están trabajando sus antiguos alumnos y hacerte una idea de cuánto tiempo te llevará buscar (y encontrar) trabajo. Por ejemplo, el sueldo medio de un graduado de un bootcamp de Ironhack está en torno a 20.000€ - 23.000€ y suele encontrar trabajo en unos 6 meses . Generalmente, las universidades y centros de formación profesional tienen acuerdos de prácticas que pueden ser remuneradas o no, lo cual es un factor a tener en cuenta para saber si vale la pena hacer un bootcamp. 4. ¿Cuánto cuesta un bootcamp? El precio de los máster, carreras universitarias, FPs y bootcamps varía de unas escuelas a otras y según el tipo de formación que estés buscando. Generalmente un Máster puede oscilar entre los 3.000€ y 8.000€ y una carrera universitaria pública puede salir en torno a 10.000€ Por eso hay mucha gente que cursa un bootcamp en lugar de hacer un máster o de ir cuatro años a la universidad, sobre todo por la inmediatez de acceso al mercado laboral. El precio de los bootcamps de Ironhack está en torno a los 7.000 € en Europa o $90,000 MXN en México, pero el precio puede variar en función de cada campus y cada curso. Además de conocer el precio, hay que informarse sobre las opciones de financiación puestas a disposición por parte de las diferentes escuelas para hacer frente al coste de los estudios. Por ejemplo en Ironhack, tenemos alternativas para que los alumnos puedan pagar el bootcamp cuando estén trabajando o puedan financiarlo con ratios de interés muy bajos , opciones que no siempre existen en la educación tradicional. Por tanto, cuando busques hacer un cambio las variables principales a tener en cuenta son tiempo, inversión económica, demanda laboral y motivación. En Ironhack, ofrecemos bootcamps intensivos en Diseño UX UI , Desarrollo Web , Análisis de Datos y Ciberseguridad . Nuestro ratio de empleabilidad después de la pandemia está en torno al 85% en 6 meses y ofrecemos apoyo laboral antes, durante y después del bootcamp .

  • Análisis de datos con Python

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    Con el paso de los años, este se ha erigido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el análisis, tratado y procesamiento de los datos . Y claro, por esto mismo, en un mundo donde el Big Data tiene cada vez más peso para las compañías, aprender Python se torna una prioridad de mayor calado para aquellos que buscan adentrarse en el mundo del data analytics. Aunque existen otros lenguajes de programación que también se han hecho un hueco en el sector, lo cierto es que son muchos los argumentos por los que Python se ha acabado por imponer en la industria del análisis de datos. Uno de las principales ventajas es lo sencillo que resulta su aprendizaje. Cualquiera con unos mínimos conocimientos de programación puede aprender los principios de este lenguaje sin problema. Y a medida que los vaya aprendiendo irá conociendo algunas de las ventajas que presenta, como la versatilidad y la reproducibilidad. Es decir, no solamente permite realizar multitud de tareas sino que un fragmento de código, un script escrito en Python, se puede reproducir en cualquier plataforma. A todos estos argumentos se suma que este lenguaje de programación , que se ha impuesto en el sector del Big Data , cuenta con una amplia comunidad de desarrollo, lo que le permite avanzar muy rápido en el desarrollo de nuevas funcionalidades y scripts. Al ser de código abierto y gratuito, de la misma forma que ocurre con Javascript u otros muchos, muchos programadores se animan a investigar distintas soluciones, incorporar diversas mejoras y desarrollar nuevas funciones, para así incluirlo en nuevas aplicaciones como el Machine Learning o en Devops. Python vs R Una de las alternativas a Python que han planteado un posible cambio de paradigma en la industria del Big Data ha sido R, un lenguaje de programación que también presenta múltiples ventajas pero que no ha conseguido ganar la batalla a su principal contrincante. Uno de los puntos fuertes de R no es otro que la visualización de datos, algo en lo que Python no estaba del todo avanzado. Existía una amplia variedad de librerías de gráficos que permitían mostrar los datos que se habían analizado de forma sencilla y clara. Sin embargo, gracias al esfuerzo de los desarrolladores que apuestan decididamente por Python, este lenguaje se ha actualizado en este sentido con la aparición de paquetes y librerías como Seaborn o Plotly . Otro de los debates que han enfrentado a Python y R ha sido la velocidad de ejecución , puesto que había expertos que aseguraban que los tiempos se reducían al utilizar el primero y que el segundo era algo más lento. Sin embargo, había quien defendía que esto se debía fundamentalmente a las bibliotecas con las que se trabajase y que, por lo tanto, no era un factor demasiado a tener en cuenta. ¿Qué librerías de Python debería aprender? Lo que debe de tener claro todo programador que se quiera adentrar en este mercado es que no es suficiente con aprender Python para ponerlo en práctica en el Big Data . Como comentan algunos experimentados desarrolladores que ya han vivido una situación similar, aunque es conveniente aprender los principios de este lenguaje, lo ideal es elegir correctamente los recursos que utilizamos para así orientar nuestro aprendizaje hacia el análisis de datos . Si no realizamos una correcta elección acabaremos por aprender otras ramas como pueda ser la programación o el desarrollo de sitios web o derivados hacia alguna de las otras aplicaciones que tiene este lenguaje. En este sentido, las librerías de Python más utilizas para el análisis de datos son: Pandas No te dejes engañar por su título. Además de tener el nombre de un animal tan adorable, la librería de Pandas es una de las más versátiles y robustas , y por ello, la preferida de muchos de los analistas de datos. Esta librería de código abierto tiene una forma peculiar de operar, lo que hace es tomar una serie de datos (formato CSV, TSV o base de datos SQL) y crea un objeto Python con filas y columnas llamado marco de datos o “dataframe” en inglés. El resultado de esta transformación es una tabla con una estructura muy similar a al de un software estadístico, como pueda ser Excel. Es por ello por lo que Pandas es una de las librerías más utilizadas, puesto que resulta sumamente fácil trabajar con ella. Manipular dataframes con Pandas ¿Quieres practicar y aprender los conocimientos básicos de Pandas? Aquí te dejamos algunos ejercicios de iniciación . ¿Ya conocías esta librería y quieres dar el salto cualitativo en análisis de datos? Descárgate esta “chuleta” para acordarte de las fórmulas y funciones más importantes. NumPy NumPy es un paquete de Python que proviene del término “Numerical Python”. Se trata de la librería por excelencia para aplicar informática científica. En resumidas cuentas, proporciona potentes estructuras de datos, puedes implementar matrices multidimensionales y realizar cálculos más complejos con matrices. Multiplicando matrices con NumPy Matplotlib Cuando se trata de crear gráficos de alta calidad listos para ser publicados, el paquete de Matplotlib suele ser la opción más acertada. Además admite una amplia gama de gráficos rasterizados y vectoriales, tales como PNG, EPS, PDF y SVG. Las distintas funciones de Matplotlib te ayudarán a presentar la información que contienen tus análisis de una forma más entendible. La clave está en adaptar el formato de visualización al tipo audiencia. No es lo mismo presentar tus conclusiones al equipo directivo que a tus compañeros del departamento de analítica. Gráfico de barras apilado del reparto de marca por tipo de coche ¿Quieres aprender a realizar este gráfico con Matplotlib junto con otros 49 tipos de visualizaciones? Echa un vistazo a este artículo . Aprender Python para el análisis de datos Por todo ello, como ya comentábamos, no se trata solamente de aprender Python, sino de orientarlo hacia el cometido que nos interesa. En este caso, el Data Analytics, siempre y cuando tengas claro qué es ese mundo al que te quieres dedicar. En caso de ser así, como ocurre con cualquier otro lenguaje de programación o cualquier tecnología, puedes realizarlo por tu cuenta o puedes recurrir a las escuelas de código donde no solamente tendrás más recursos, sino también más apoyo para tu aprendizaje y más opciones de encontrar trabajo en el mercado del Big Data. Una de las alternativas es el bootcamp de Data Analytics de Ironhack , donde aprenderás a trabajar con Python así como con librerías como Pandas o NumPy que te permitirán obtener las habilidades necesarias para trabajar como analista de datos.

  • Data Science vs Data Analytics

    Ironhack - 2020-08-24

    Una de las principales confusiones en este ámbito es la diferencia entre Data Analytics y Data Science, dos áreas sumamente cercanas pero a la vez muy distintas entre sí. Aunque ambas se encuentran en la frontera entre las matemáticas, la estadística y la programación, los propósitos que persiguen están claramente diferenciados, lo que conlleva que los perfiles profesionales de una y otra sean muy distintos. Es de vital importancia que quien busque especializarse en el sector del Big Data conozca cuáles son los conocimientos y habilidades que tiene que adquirir en caso de decantarse por el Data Analytics o el Data Science. Así que, si estás cursando o pensando en apuntarte al bootcamp de Data Analytics de Ironhack , presta mucha atención. Diferencias entre Data Science y Data Analytics Son muchos los expertos que han tratado durante décadas de acotar el campo de actuación de una u otra disciplina, no siempre con éxito. Sin embargo, desde que en 1996 comenzase a utilizarse el término de Data Science a partir de un artículo de Gregory Piatetsky-Shapiro , mucho han avanzado las definiciones y parece que ya sí podemos aclarar el ámbito de actuación tanto de este área como del Data Analytics. A continuación compartimos el diagrama de Venn más actualizado que reúne las distintas áreas de especialización y sus respectivos roles. Data Science vs Data Analytics ¿Qué es Data Science? En la actualidad se considera Data Science a una rama del Big Data cuyo objetivo es extraer e interpretar la información que se deriva de la ingente cantidad de datos que recopila una compañía, ya sea por su propia actividad o por las acciones que desarrolla con terceros. Para alcanzar esta meta, los científicos de datos se encargan del diseño e implementación de algoritmos matemáticos basados en la estadística, el Machine Learning y otras metodologías que permiten a las empresas contar con herramientas que les surten de argumentos para actuar de un modo u otro en según la circunstancia y el momento. Además, no solamente se trata de obtener la información que desprenden los datos y poder hacer uso de la misma, sino que los Data Scientist también se encargan de una correcta visualización de los patrones detectados para que sean clara y adecuadamente legibles por los responsables de la toma de decisiones. ¿Qué es Data Analytics? Por su parte, cuando se habla de Data Analytics se suele hacer referencia a una aplicación más concreta y precisa del Data Science. Es por ello que en las distintas industrias en las que se han incorporado analistas de datos, el rol que les ha sido encomendado ha sido buscar en las distintas fuentes de información que están sin procesar, para tratar de encontrar tendencias y métricas que sirvan a las compañías para tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados. En este caso, no debemos confundir la labor con la del área de Business Intelligence , que maneja una cantidad de datos mucho más reducida, de modo que su capacidad tanto de análisis como de predicción es más acotada. Es por eso que la principal diferencia entre Data Science y Data Analytics se encuentra en el enfoque de una y otra rama del Big Data: mientras el primero está encaminado hacia el descubrimiento y sus miras son muchos más amplias, el segundo está más centrado en la operativa de los distintos negocios en los que se aplica y busca soluciones a problemas ya existentes. Así, mientras el Data Scientist se encarga de tratar de predecir el futuro a partir de los patrones del pasado que le proporcionan los datos, el Data Analyst se encarga de extraer la información más relevante que se deriva de los mismos. De alguna manera, si el primero de estos profesionales se hace preguntas para tratar de atisbar qué ocurrirá en los próximos años, el segundo se encarga de responder las cuestiones que ya están sobre la mesa. ¿Cuáles son las aplicaciones de cada disciplina? En base a esto, otra de las principales diferencias entre ambas disciplinas son sus aplicaciones en las distintas industrias. Sin ir más lejos, el Data Science ha tenido una enorme incidencia en los motores de búsqueda, ya que se sirven de algoritmos para ofrecer mejores resultados en las consultas que realizan los usuarios y hacerlo en el menor tiempo posible. De la misma forma, ha sido en el desarrollo de los sistemas de recomendación donde los científicos de datos han tenido una enorme incidencia. En base a los contenidos antes visualizados, como en el caso de Netflix, o a los productos adquiridos, como ocurre en Amazon, estos sistemas ofrecen a sus clientes unas sugerencias mucho más acertadas, lo que enriquece enormemente la experiencia del usuario. Netflix Machine Learning Algorithms En el caso del Data Analytics, su aplicación es más común en otros sectores como pueda ser la salud, ya que permite a los centros sanitarios atender a los pacientes de una forma más eficiente. También es bastante usual el uso de esta disciplina en otras industria como la gestión energética, ya que en base al análisis de los datos se puede optimizar el uso que se hace de los recursos en distintos lugares e incluso apostar por la automatización de distintos servicios, para así evitar gastos innecesarios. También el sector hotelero demanda los perfiles de analista, puesto que permite conocer mejor las preferencias de los viajeros y ofrecerles alternativas que se ajusten a sus gustos. Dashboard Booking Insights by Country Como puedes comprobar, son muchos los factores a tener en cuenta si estás pensando en adentrarte en la industria del Big Data. Data Analytics y Data Science son dos disciplinas muy parejas, pero a la vez tan distintas, que entendemos que sea difícil qué camino escoger. Por ello, te dejamos un resumen con las principales diferencias que hemos comentado a lo largo de este post: Data science Data analytics Creación de modelos predictivos y algoritmos Campo de actuación más amplio y diverso Experto en estadistica y matemática Experto en lenguaje SQL Destreza con Python, R, SAS o Scala Conocimientos avanzados de machine learning Suele trabajar con datos no estructurados Aplicaciones en sectores como inteligencia artificial, salud, blockchain o motores de búsqueda en webs. Extrae conclusiones de distintas fuentes de datos Campo de actuación acotado al área de negocio Familiarizado con data warehouse, herramientas ETL y business intelligence Buen dominio de Python y R Experto en extración y manipulación de datos (data wangling) Destreza en la visualización de datos Conocimientos del negocio y hábil en la toma de decisiones Aplicaciones en el sector retail, travel, healthcare o marketing Si buscas una especialización en el sector de los datos y todavía tienes preguntas, no dudes en ponerte en contacto con nosotros y preguntar por nuestros bootcamps .

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    10 lenguajes de programación que merece la pena aprender

    Ironhack - 2023-05-27

    Siendo realistas, existen numerosos lenguajes de programación, así que decidir cuál quieres aprender (al menos, al principio), puede ser todo un desafío. Y aunque todos merecen la pena, creemos que elegir uno de estos diez lenguajes de programación puede ser mucho más rentable. Antes de descubrir lo que ofrece cada uno, analizaremos unos conceptos básicos. ¿Qué es un lenguaje de programación? En pocas palabras, un lenguaje de programación es un vocabulario y un conjunto de reglas gramaticales que instruyen a un ordenador a realizar tareas específicas. Los idiomas más utilizados son Python, JavaScript, Java, C, C++, C#, Go y Scala, pero hay muchísimos más y encontrar el adecuado para tus objetivos profesionales puede requerir un poco de investigación. Dentro de la infinidad de opciones, los lenguajes de programación se engloban en cinco categorías: procedimental, funcional, orientado a objetos, de scripting y lógico. Veamos en qué consisten: Lenguajes de programación procedimentales: siguen una serie de comandos o instrucciones para alcanzar una salida deseada; incluyen C y C++, Java, Pascal y BASIC. Lenguajes de programación funcionales : en lugar de trabajar con una serie de instrucciones, utilizan funciones matemáticas para lograr el resultado deseado; incluyen Scala, F# y Haskell. Lenguajes de programación orientados a objetos : funcionan con atributos y métodos para crear grupos de objetos que se pueden reutilizar, así que son muy útiles para crear para programas complejos; incluyen Java, Python, Ruby y PHP. Lenguajes de programación de scripting : se emplean para automatizar tareas repetitivas e incluyen PHP, Ruby, Node.js y Python. Lenguajes de programación lógicos : crean una serie de hechos y reglas que enseñan al ordenador a tomar decisiones; incluyen Prolog y Alma-0. Lenguajes de programación para front-end o back-end Quizá tengas claro qué lenguaje de programación deseas aprender, pero… ¿sabes ya cuál es el puesto de tus sueños? ¿Prefieres trabajar en la parte orientada a los usuarios o quedarte entre bastidores? ¿Y combinar ambas y convertirte en un desarrollador full-stack ? Antes de decidirte por un lenguaje de programación, asegúrate de que se alinea con tus objetivos: Lenguajes de programación para front-end : tienden a centrarse en la parte con la que interactúan los usuarios, es decir, colores, imágenes, texto, etc. HTML, CSS, JavaScript, React Lenguajes de programación para back-end : trabajan con los aspectos relacionados con el software, como la arquitectura de datos, el scripting y la comunicación con las bases de datos. JavaScript, PHP, Java, Python, Ruby, C# Si las dos te parecen buenas opciones, tu futuro puede estar en el desarrollo web full-stack . Hay muchas otras cosas a tener en cuenta, como las diferencias entre los lenguajes de programación de alto y bajo nivel y lenguajes de programación interpretados y compilados. Podríamos hablar de ellos durante horas, pero volvamos al tema en cuestión: diez lenguajes de programación que merece la pena aprender. 10 lenguajes de programación que merece la pena aprender Ahora que tienes más idea sobre tus intereses, averigüemos cuál es lenguaje de programación que se adapta perfectamente a tus objetivos profesionales . Y, aunque podríamos escribir una entrada de blog específica sobre cada uno de estos diez lenguajes de programación (¡y sobre otros muchos!), vamos a centrarnos en los siguientes aspectos: qué son, cuáles son sus características y en qué puesto se usan más. JavaScript Seguro que has oído hablar de JavaScript . ¡Es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo! Te contamos todo lo que necesitas saber: ¿Qué es JavaScript? JavaScript se utiliza para crear páginas web interactivas y se puede utilizar tanto en front-end como en back-end. Está diseñado para desarrollar aplicaciones centradas en la red. Además de ser uno de los lenguajes de navegador más empleados del mundo, JavaScript está totalmente integrado con HTML/CSS y puede ejecutarse en los principales navegadores. ¿Cuáles son las características de JavaScript? JavaScript es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel que cuenta con menos interacción con el servidor, feedback inmediato a los visitantes, mayor interactividad e interfaces más avanzadas. Por otro lado, es limitado porque JavaScript del lado del cliente no permite la lectura o escritura de archivos, no se puede utilizar para aplicaciones de red y no tiene capacidad multithreading o multiproceso. ¿Para quién es JavaScript? Como lenguaje de programación presente en el 97 % de los sitios web , JavaScript es utilizado tanto por desarrolladores de front-end como por desarrolladores de back-end. Java No te dejes confundir por el nombre: Java es un lenguaje de programación completamente independiente de JavaScript. ¿Qué es Java? Java es uno de los lenguajes de programación más empleados en la programación de aplicaciones web; es multiplataforma, orientado a objetos y centrado en la red. Se utiliza para programar toda clase de proyectos, desde apps y sitios web hasta aplicaciones de big data y tecnologías del lado del servidor. ¿Cuáles son las características de Java? Conocido por su sencillez independiente de la plataforma, su seguridad y su buen rendimiento, Java es fácil de usar y tiene la ventaja de permitir la creación de código flexible y reutilizable. Sin embargo, es más lento que lenguajes de programación similares como C o C++ y no está optimizado para la interfaz de usuario; también carece de una función de copia de seguridad y consume mucha memoria. ¿Para quién es Java? Java es utilizado por desarrolladores de back-end que se ocupan de los aspectos funcionales y lógicos del desarrollo web. Python Echemos un vistazo a otro lenguaje de programación muy popular: Python . ¿Qué es Python? Python se utiliza en entornos de desarrollo web, ciencia de datos, visualización de datos y automatización. Es un lenguaje de programación orientado a objetos de uso general. Es increíblemente versátil y se puede utilizar con muchos fines. He aquí la clave: no solo es competente en todas las áreas, sino que rinde a nivel experto en una amplia variedad de tareas. ¿Cuáles son las características de Python? Como es un lenguaje interpretado, Python no necesita compilación. Además, está orientado a objetos, es fácil de aprender, de alto nivel, de código abierto y portátil. Su suave curva de aprendizaje permite que las personas que saben programar en otros lenguajes lo aprendan fácilmente y cuenta con infinidad de bibliotecas de terceros disponibles y una amplia comunidad de usuarios. Sin embargo, Python no es tan rápido como otros lenguajes de programación, consume mucha memoria, no está optimizado para el acceso a bases de datos y se usa en exceso o de forma indebida. ¿Para quién es Python? Aunque se usa tanto en el desarrollo web front-end como back-end, Python es más usado para back-end. Ruby Puede que ya hayas leído la entrada de nuestro blog dedicada a Ruby . Por si acaso no lo has hecho, esto es lo que necesitas saber. ¿Qué es Ruby? Es un lenguaje de programación de código abierto que aumenta la productividad de forma sencilla. Ruby, que se utiliza principalmente en desarrollo web, también es útil en automatización, generación de sitios estáticos, DevOps, web scraping y herramientas de línea de comandos. ¿Cuáles son las características de Ruby? Ruby es una licencia de código abierto y de libre acceso que se utiliza con fines generales. Este lenguaje de programación interpretado está orientado a objetos y es un lenguaje de scripting del lado del servidor. Ofrece muchas funciones únicas para desarrolladores web, lo que les otorga una gran libertad creativa. Su falta de flexibilidad, por otro lado, lo limita principalmente al desarrollo web y es difícil de depurar. ¿Para quién es Ruby? Ruby es utilizado principalmente por desarrolladores de back-end. Go Go , el lenguaje de programación nacido en Google, ofrece a los usuarios una experiencia de programación eficiente. ¿Qué es Go? Go es menos común que los lenguajes de programación mencionados anteriormente, pero está ganando popularidad rápidamente gracias a su sencillez, simultaneidad y alto rendimiento. Se creó para llenar las lagunas que sufrían los ingenieros de software y mejorar, así, la productividad. Aunque es similar a C, es bastante rápido y se utiliza ampliamente en Google y otras empresas. ¿Cuáles son las características de Go? Este lenguaje de programación estático de código abierto presenta una biblioteca y un conjunto de herramientas estándares muy potentes, funcionalidades de prueba, recolección de elementos no utilizados y mucho más; también es fácil de usar, ofrece oportunidades de desarrollo multiplataforma, compilación y ejecución más rápidas, y técnicas que permiten ahorrar tiempo. Sin embargo, como es relativamente nuevo, aún está en desarrollo, es bastante simple y no soporta solicitudes complejas. ¿Para quién es Go? Los principales usuarios de Go son los desarrolladores de back-end de Google. Rust Rust , popular entre científicos de datos que necesitan realizar análisis pesados, es muy competente a la hora de procesar grandes cantidades de datos. ¿Qué es Rust? Rust es ideal para el aprendizaje automático, el análisis de datos y la biología computacional, entre otros, porque es capaz de procesar grandes cantidades de datos increíblemente rápido. Se ejecuta en dispositivos integrados, se integra fácilmente con otros lenguajes y es compatible con servicios críticos para el rendimiento. ¿Cuáles son las características de Rust? Como administrador de paquetes integrado con una excelente documentación, mensajes de error útiles y herramientas de primera clase, Rust es compatible con varios editores, es muy rápido y realiza un consumo de memoria eficiente. También es increíblemente fiable, así que se utiliza para garantizar un rendimiento, una seguridad y una gestión de la memoria elevados. Por el contrario, tarda bastante en compilarse, ofrece una única implementación y tiene una curva de aprendizaje elevada. ¿Para quién es Rust? El lenguaje de programación Rust es usado por ingenieros de back-end y desarrolladores de software. C C es el primer lenguaje de bajo nivel de nuestra lista y, a pesar de que no se puede utilizar para el desarrollo web, se emplea para crear hardware, SO, controladores, kernels y más. ¿Qué es C? C se creó en 1972, pero sigue siendo ampliamente utilizado en gran medida porque trabaja estrechamente con el procesador y la mayoría de las aplicaciones críticas para el rendimiento están escritas en C. Esto significa que los lenguajes de programación más nuevos siguen sintaxis y estructuras de estilo C. Cuando el rendimiento y la eficiencia son fundamentales, C es una gran opción. ¿Cuáles son las características de C? Conocido por su simplicidad y eficiencia, C es rápido, ampliable, ofrece bibliotecas con muchas funciones y gestión de memoria dinámica, además de ser un lenguaje de programación de nivel medio. Está basado en compiladores, es de bajo coste y fácil de depurar. Sin embargo, carece de constructor y destructor, y suele ser considerado el lenguaje de programación más difícil. ¿Para quién es C? C está destinado, principalmente, a ingenieros de back-end. Se utiliza con fines generales de programación y nunca para front-end. Scala Scala, utilizado para crear software modular, escalable y rápido, es una opción popular entre los ingenieros de datos que necesitan procesar grandes cantidades de los mismos de forma fácil y limpia. ¿Qué es Scala? Este lenguaje funcional y orientado a objetos es una opción popular para desarrolladores web. Es usado por profesionales que necesitan procesar rápidamente grandes cantidades de datos o crear aplicaciones móviles o web y sistemas de big data . Los sitios web que reciben mucho tráfico suelen utilizar Scala porque es capaz de gestionar toda esa información. ¿Cuáles son las características de Scala? Scala es un lenguaje de tipo estático, lo que significa que los errores son fáciles de encontrar y corregir durante la compilación. Esto ahorra tiempo más adelante y aumenta la eficiencia. Cuenta con compatibilidad integrada para la coincidencia de patrones, lo que permite a los desarrolladores escribir código elegante. Sin embargo, presenta algunos inconvenientes: es bastante difícil de aprender, ofrece herramientas limitadas y no siempre es compatible con otros sistemas y bibliotecas. ¿Para quién es Scala? Scala se puede utilizar para proyectos de front-end, back-end y full-stack, pero predomina su uso para back-end. Haskell El lenguaje de programación puramente funcional Haskell se utiliza específicamente para la programación back-end y la fidelización de marcas. ¿Qué es Haskell? Haskell funciona de forma bastante sencilla: proporciona al ordenador una serie de tareas que debe ejecutar. Comercializado como puramente funcional, Haskell se usa principalmente por ingenieros de back-end que buscan soluciones para qué resolver en lugar de cómo resolverlo. ¿Cuáles son las características de Haskell? Haskell presenta funciones sin efectos secundarios generales y evaluación perezosa , expresiones lambda, emparejamiento de patrones, listas por comprensión y polimorfismo de tipo. Se considera el lenguaje de programación más vanguardista y es compatible con la programación de conceptos matemáticos abstractos. Sin embargo, como difiere mucho de otros lenguajes, puede ser difícil de aprender. También puede funcionar lentamente en aplicaciones que requieran más potencia. ¿Para quién es Haskell? Haskell es ideal para desarrolladores de back-end que buscan código limpio y fiable. Lua Lua , construido sobre C y usado en la aplicación Venmo, es un lenguaje de programación de código abierto cuyos usos incluyen desde sistemas de servidores de gran tamaño hasta su inclusión en aplicaciones. ¿Qué es Lua? Lua suele emplearse para aplicación procedimental, funcional y orientada a objetos, y se utiliza con frecuencia en la programación de juegos o la creación de apps . Es similar a Python, conciso y fácil de leer y escribir, así que es popular entre programadores. ¿Cuáles son las características de Lua? Lua es único porque está diseñado para funcionar como un lenguaje de extensión, incrustado en otras plataformas o sistemas, y puede integrarse prácticamente con cualquier sistema para implementar cambios sencillos. Es pequeño, flexible, portátil y una gran opción para iniciarse en programación. Sin embargo, su comunidad de usuarios es pequeña y no todos sus códigos están disponibles fácilmente. ¿Para quién es Lua? Lua se puede utilizar tanto para front-end como para back-end, pero se asocia con más frecuencia a este último. ¡Menudo resumen! Esperamos que te haya gustado nuestra lista sobre los lenguajes de programación más populares y que te resulte útil para decidir cuál aprender. Si necesitas más ayuda, consulta nuestro bootcamp de Desarrollo Web. Estamos seguros de que encontrarás justo lo que buscas.

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    ChatGPT para desarrolladores web

    Juliette Erath - 2023-02-21

    Seguro que ya has oído hablar de ChatGPT . Y esto se debe a un motivo: este chatbot desarrollado con inteligencia artificial lo creó OpenAI y se basa en el modelo de lenguaje «transformador generativo preentrenado», que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para proporcionarles a los usuarios respuestas al texto que introducen similares a las humanas. ChatGPT se lanzó a finales de noviembre de 2022 y ya ha arrasado en internet, generando muchas conversaciones sobre el futuro de herramientas similares impulsadas por inteligencia artificial. ChatGPT se plantea revolucionar el mundo de varias maneras: Atención al cliente: ChatGPT podría proporcionarles a los clientes información personalizada y precisa sobre sus pedidos, solicitudes, etc. Investigación : ChatGPT podría proporcionarles a los usuarios exactamente la información que necesitan con una rapidez increíble. Creación de ideas : ChatGPT podría darles a los creadores ideas para obras de arte, recetas, regalos de cumpleaños y mucho más. Padres : ChatGPT podría escribir un horario de tareas, planificar las vacaciones y dar consejos para padres. Codificación : ChatGPT podría serles de ayuda a los desarrolladores gracias a su conocimiento de lenguajes como Python, JavaScript, Ruby y otros. Al igual que ocurre con cualquier herramienta nueva, sobre todo con una tan revolucionaria, existen algunos inconvenientes y es importante reconocerlos. La precisión objetiva de ChatGPT no es del 100 % y, a veces, la herramienta no puede lidiar con todos los usuarios potenciales al mismo tiempo. Sin embargo, nos intrigan sus usos y cómo puede beneficiarnos a nosotros y, más concretamente, a los programadores . A continuación, puedes ver algunos aspectos diferenciales de ChatGPT con respecto a otras herramientas similares: Recuerda las entradas anteriores de la misma sesión, lo que hace que pueda personalizarse cada vez más a medida que avanza la sesión. Puede intentar eliminar respuestas dañinas o engañosas añadiendo percepciones modernas de acontecimientos históricos. Sus respuestas son detalladas y similares a las de una persona. Profundicemos en algunos de sus usos en el desarrollo web. ChatGPT para el desarrollo web Uno de los usos más conocidos de ChatGPT es la escritura de código y sus conocimientos de lenguajes de programación . Además de esto, también puede ayudar a depurar, resumir información y resolver problemas. Esta herramienta revolucionaria puede escribir código y crear una página web con una sola solicitud, con habilidades especialmente destacadas en el backend. Por supuesto, hay algunas funcionalidades que aún requieren conocimientos humanos, pero esto no ha hecho más que empezar. A diferencia de otras versiones de GPT lanzadas anteriormente, ChatGPT puede admitir errores, responder en una conversación, contestar a preguntas de seguimiento utilizando información introducida previamente durante la sesión, cuestionar inexactitudes y controlar las respuestas que da. Probablemente te hayas encontrado con algunos comentarios catastrofistas en internet prediciendo la desaparición de los desarrolladores web. Pero no te preocupes. La realidad es que no hay nada de qué preocuparse. De hecho, en realidad, el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial altamente cualificadas les beneficiará a los desarrolladores web. Y te contamos por qué: Al menos por ahora, las capacidades de codificación de ChatGPT se limitan al código básico y no pueden manejar la codificación compleja que se necesita, por ejemplo, en el caso de las aplicaciones bancarias o las páginas web. Esto significa que ChatGPT podrá ocuparse de la codificación básica que los desarrolladores de software podrían hacer mientras duermen y, en su lugar, puedan dedicarle ese tiempo y esa energía a otras tareas más complicadas. Ya que el código de ChatGPT se basa en código que ha visto anteriormente, no puede prometer que el código no tenga ningún error, que sea seguro, fácil de mantener y que esté bien documentado. Los desarrolladores web no solo codifican, sino que también tienen que crear la estructura de un programa, aplicar cambios, tener en cuenta solicitudes y generar exactamente lo que se necesita. Todavía estamos muy lejos de ese futuro en el que ChatGPT pueda hacer todo esto, la verdad. ChatGPT puede dar lugar a la creación de nuevos puestos , como, por ejemplo, el de experto en inteligencia artificial. A medida que se amplíe y mejore, ChatGPT se convertirá en una competencia y una herramienta que los desarrolladores web deberán dominar, lo que les permitirá centrarse en tareas más complejas. Prompts de ChatGPT para el desarrollo web Si quieres aprovechar al máximo el poder de ChatGPT y utilizarlo en tu beneficio, estás en el sitio perfecto. Clasifiquemos nuestros prompts en algunas categorías: solicitudes, consejos y preguntas. Solicitudes para ChatGPT Crea una página web para un festival local utilizando JavaScript. Continúa escribiendo este código (introduce el código). Busca errores en este código (introduce el código). Encuentra errores en este código (introduce el código). Dame 5 razones para usar JavaScript. Petición de consejos a ChatGPT Dime cuál es la parte más importante del desarrollo web. ¿Cuál es el mejor código para este tipo de página web? Dame ideas sobre diseño de páginas web. Preguntas para ChatGPT ¿Cuáles son las prácticas recomendadas en diseño web? ¿Cómo puedo (indica el aspecto del diseño)? ¿Cómo puedo corregir los errores de este código? ¿Qué factores debo tener en cuenta al escribir código con Python? El futuro del desarrollo web con ChatGPT La innovadora tecnología de ChatGPT no ha pasado desapercibida: ha habido reacciones en todo el mundo. Aunque pueda parecer muy potente y capaz de enfrentarse prácticamente a cualquier cosa, debemos tener en cuenta lo siguiente: Los resultados de ChatGPT se deben considerar únicamente como guía o consejo, nunca como hechos. Si le pides a ChatGPT que te escriba código, utilízalo como referencia, no como algo que puedas copiar y pegar en tu trabajo. Aunque puedas ver a prácticamente cualquier persona disfrutando de ChatGPT en internet, el alcance increíblemente potente de la herramienta implica que, en entornos profesionales, el uso deba restringirse únicamente a los expertos que saben lo que hacen. ChatGPT es capaz de manejar lo básico, pero eso no significa que el conocimiento esté por debajo de ti o que no sea importante. Los nuevos programadores pueden verse tentados a utilizar ChatGPT para lo básico, pero el desarrollo web se basa en conocimientos previos y abusar de esto podría crear una brecha de conocimientos importante. Recuerda que aunque la tecnología se expanda y se desarrolle, nunca podrá pensar por sí misma, ni comprender emociones humanas complejas, entender tus experiencias y tu situación personal, ni tampoco el contexto de tu empresa. ChatGPT es una herramienta increíble para desarrolladores web que permitirá avanzar más y que se le dedique más tiempo a cuestiones complejas. Sin embargo, como cualquier tecnología nueva, se debe utilizar dentro de lo razonable y con cautela hasta que se comprenda por completo. Así que si te interesa adentrarte en el mundo de la programación , ¡no tengas miedo! Tu trabajo está aquí para quedarse.

  • La mejor manera de comenzar a aprender análisis de datos

    Ironhack - 2022-01-04

    Sectores como salud, viajes y hotelería han tomado recientemente un gran interés en el análisis de datos (DA). Los datos recopilados por estos sectores se utilizan para sacar conclusiones y tomar decisiones cruciales. Para ser analista de datos no necesitas pasar cuatro años en la universidad. ¿Qué es el análisis de datos? Un ser humano no puede consumir una gran cantidad de datos en bruto; requieren de la ayuda de algoritmos que puedan darles sentido. El análisis de datos es responsable de crear los algoritmos. Por ejemplo, los registros de salud pueden someterse a procedimientos de análisis de datos para mejorar los servicios ofrecidos en el hospital. Para la industria de las compras, es una herramienta poderosa ya que revela métricas y tendencias de consumo de los clientes. Esta gran cantidad de información ayuda a los propietarios de comercios a mejorar la experiencia de compra de sus clientes. Para que las empresas fabricantes trabajen a su máxima capacidad, se analizan los datos recopilados del tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y las colas de trabajo de las máquinas. La información recopilada de los datos se utiliza para aumentar la eficiencia de la empresa. El analista de datos identifica las partes que son lentas durante la producción. La industria del juego también requiere del análisis de datos para hacer horarios de recompensas para los jugadores activos. Los datos son cruciales para los creadores de contenido; ayudan a entender a su audiencia. Los datos pueden ayudar a los creadores a reorganizar su contenido para retener o aumentar sus seguidores en las redes sociales. El análisis de datos es una ciencia que nos ayuda a sacar conclusiones sobre cualquier información. Al trabajar como analista de datos, desarrollarás e implementarás sistemas para mejorar el flujo de trabajo en una empresa. Serás responsable de que las herramientas utilizadas recopilen, extraigan y clasifiquen los datos para que se analicen de manera más eficiente. Formas de comenzar a aprender habilidades de análisis de datos Los analistas de datos profesionales manejan los datos de diferentes maneras, pero normalmente, un analista de datos tiene algunas habilidades imprescindibles. Entre ellos se incluyen: Programación estadística R o Python Visualización de datos Aprendizaje automático Microsoft Excel Lenguaje de consulta estructurado (SQL) Pensamiento crítico y resolución de problemas Los términos mencionados anteriormente pueden sonar desalentadores, pero es aconsejable comenzar todo desde cero. El análisis de datos es un tema rico que involucra todo, desde la percepción de la información hasta el control de la información. Primero, empieza a dominar habilidades comunes como Python, SQL, MS Excel y aprendizaje automático. Pero recuerda que no hay un enfoque ideal para empezar; todo se reduce a tu forma de estudio. Cuando te inscribes a un curso de análisis de datos en Ironhack obtienes una gran cantidad de material de aprendizaje para elegir. Tener algunas habilidades comerciales como habilidades relacionales, pensamiento crítico lógico y razonamiento imaginativo son obligatorios para un analista de datos. Estos habilidades son esenciales en los negocios; a menudo te encontrarás aplicándolas al concluir tu análisis de datos. Sin la información requerida, tu trabajo como analista de datos es absoluto. Reúne la información inicial, detállala y mide su calidad para asegurarte de que tienes la información que deseas. Tu fuente de datos debe estar bien definida y ser relevante para tu investigación. Tu fuente podría ser el gobierno o organizaciones sin ánimo de lucro; que por lo general, tienen datos publicados. Después de obtener los datos, intenta realizar modelos y evalúalos. Evalúa diferentes conexiones entre diferentes puntos de los datos. Debes centrarte en tu objetivo para llegar a un modelo adecuado. Al principio, no será fácil obtener la técnica correcta, pero con el tiempo, después de estudiar y experimentar, te convertirás en un gurú. En este punto, descubrirás mucho sobre tus datos y podrás generar el informe final sobre ellos. ¿Por qué debería estudiar habilidades de análisis de datos? Es posible que aún te preguntes si vale la pena tomar un curso de análisis de datos. Para empezar, se espera un crecimiento de la demanda de especialistas en datos. Según la Oficina de Estadísticas Laborales, las ofertas de puestos de analistas de datos aumentarán en un 20% en 2028. Eso representa una gran cantidad de puestos vacantes, y tomar un curso sobre análisis de datos al menos te garantizará una parte del pastel. Las empresas requieren analistas de datos porque se apoyan en la información recopilada de sus clientes para tomar decisiones. Estas decisiones se utilizan para aumentar las ventas de la empresa. Después de recopilar y analizar la información, los analistas de datos a menudo deben realizar una presentación en una sala de juntas para explicar sus hallazgos. El dinero es siempre el mayor motivador para un cambio de carrera, y elegir un trabajo en la analítica de datos no te decepcionará. PayScale, una compañía de encuestas, informa que un trabajo de análisis de datos en un puesto de entrada puede valerte un salario de entre 50,000-80,0000 dólares al año. Pero después de reunir un poco de experiencia en el campo, podrás ganar hasta 110,000 dólares al año. Estas cifras pueden variar dependiendo de la empresa; aún así, puedes tener la seguridad de que no obtendrás menos. Encuentra un curso para ti Si estás interesado en tomar un curso de análisis de datos para unirse a la avalancha de la información, visita el sitio web de Ironhack. Obtendrás todo lo que necesitas para comenzar a estudiar análisis de datos. Puedes optar por tomar un curso a tiempo completo o parcial. La plataforma también ofrece métodos de contacto en línea o en persona al estudiar en uno de sus campus. Después de finalizar tu curso podrás trabajar como analista de datos junior, aunque eso dependerá de tu experiencia laboral previa. Aprende con nuestro bootcamp de análisis de datos

  • ¿Qué es un full stack developer?

    Ironhack - 2021-07-29

    En una industria como la tecnológica en la que todo evoluciona a un ritmo frenético, los roles y perfiles que demandan las empresas deben adaptarse a las nuevas circunstancias muy rápidamente. Por esto mismo, si bien algunos años atrás estaban cláramente diferenciadas las tareas que debía acometer, por un lado, un front-end developer y, por el otro, un back-end developer, a medida que las necesidades de las compañías tecnológicas cambiaban y los desarrolladores tenían que adquirir nuevas destrezas y habilidades se ha extendido la figura del full stack developer . El perfil del full-stack Developer Pese a que se trata de un perfil que aún no está del todo definido, lo cierto es que cada vez está más demandado por la industria. Y aunque muchos piensan que un full stack developer tiene que saber trabajar tanto en el front-end como en el back-end, lo cierto es que no es del todo así. Lo que le diferencia del resto de perfiles que existen en la industria tecnológica no es que sepa hacerlo todo, sino que sepa entenderlo todo , tanto lo que ocurre en la parte del cliente (aquello que ven los usuarios) como en la parte del servidor (aquello a lo que no tienen acceso los internautas, como puedan ser las bases de datos). Y no solo eso, sino que todo buen full stack developer que se precie debe de tener las habilidades comunicativas necesarias para comunicarse con el resto de desarrolladores del staff. Para llegar a adquirir las habilidades propias de este rol, aquellas que demanda el mercado, como es obvio un desarrollador debe estudiar distintos lenguajes de programación , conocer distintos entornos , manejar ciertas tecnologías y frameworks tanto en el front-end como en back-end . De ahí que cada vez tengan mejor aceptación los bootcamps de las escuelas de código que permiten, tanto a los desarrolladores más veteranos como a aquellos que se inician en el sector, formarse como full stack web developers . Es el caso de Ironhack, donde en solo 9 semanas puedes adquirir las destrezas necesarias para incorporarte al mercado . Pero, ¿cuáles son esas destrezas? Repasamos cuáles son los conocimientos y skills que debe tener un full stack developer para incorporarse a la industria en la actualidad. En este otro artículo podrás también descubrir todo lo que un desarrollador puede hacer . Lenguajes y frameworks de programación front-end Una de las tendencias más comunes en la industria a día de hoy es cuidar muy mucho aquello que ven los clientes y ofrecerles una experiencia de usuario lo más depurada posible, para que se sientan en todo momento cómodos interactuando con la web o la aplicación que se haya desarrollado. Es por eso que resulta fundamental conocer todas aquellas herramientas que permiten componer un front-end amigable. De ahí que a tecnologías como HTML y CSS , tan básicas como imprescindibles en el stack tecnológico de todo full stack developer que se precie, se sumen otros muchos frameworks y librerías cuyo uso cada vez está más extendido. Aquí destacan los frameworks como React , Angular o Vue.js, que han ganado mucho protagonismo en los últimos años en el mundo del desarrollo junto con la expansión de un lenguaje como Javascript, que se encuentra en la base de estas herramientas. Sin duda alguna, los expertos señalan que tanto en front-end como en back-end, pese a las alternativas que existen, es Javascript el lenguaje que acabará imponiendo su supremacía en los próximos tiempos , por lo que resulta fundamental para todo aquel desarrollador que quiera aspirar a ser full stack. Lenguajes y frameworks de programación back-end En la parte de back-end ocurre algo similar. Javascript está ganando la partida a otros como Java, que aunque siguen implementados en muchas compañías puesto que sus desarrollos se realizaron tiempo atrás, están tratando de adaptarse al nuevo escenario de la industria. De ahí que en el roadmap del full stack developer para este año se incorpore el aprendizaje de Node.js , que permite ejecutar un lenguaje de programación como Javascript a la parte de back-end, y que cada vez cuenta con más desarrolladores partidarios de su uso, más aún cuando incluso se están desarrollando otras herramientas como Express en la parte de servidor. Otro de los campos en los que un full stack web developer tiene que tener avanzados conocimientos en la parte de back-end es la gestión de bases de datos. Entre sus tareas seguramente se encuentre el añadir nuevos elementos a esa base de datos e interactuar con ellos para, por ejemplo, realizar ciertas consultas y mostrar al usuario el resultado. Lo que ocurre es que existen distintas bases de datos en el mercado, diferenciadas en dos grandes grupos: las relacionales y las no relacionales. De ahí que algunos decidan apostar por las primeras, como pueda ser MongoDB , y otros por las segundas, como MySQL o SQLServer. Saber utilizar Git, una prioridad Sin lugar a dudas, este es uno de los requisitos que más valoran las compañías a la hora de contratar a un nuevo desarrollador. En la actualidad, todo full stack developer debe de saber trabajar con un software de control de versiones . Es clave. El más extendido es Git y su correlato en la nube, GitHub, que permite a los equipos de desarrollo mantener el control de sus progresos y funcionalidades en desarrollo y, además, que cada uno de sus miembros pueda realizar su trabajo sin necesidad de afectar al resto y luego ponerlo todo en común para que el producto en su conjunto funcione correctamente cuando salga a producción. Si bien es cierto que existen multitud de acciones que entrañan un mayor riesgo y que requieren mayor conocimiento, crear un repositorio, subirlo a internet y poder trabajar con el es una de las tareas más sencillas e imprescindibles a las que se enfrenta un desarrollador. En esta guía puedes comenzar a dar tus primeros pasos con Git . Con todas las herramientas y frameworks listados en el post ya tienes lo necesario para ir investigando por tu cuenta y ver que área te despierta más interés. Y si lo tienes claro y quieres convertirte en un programador full stack te animamos a que eches un vistazo a nuestro bootcamp de web development.

  • Aprende los conceptos básicos del análisis de datos: introducción a SQL

    Ironhack - 2021-07-26

    Los datos están a nuestro alrededor, y es una locura imaginar cómo se tenían que almacenar manualmente en archivadores antes de que llegara la era digital para facilitarnos las cosas. Afortunadamente, ahora tenemos bases de datos (¡yuhu!). Pero espera, ¿cómo extraemos la información que necesitamos o queremos de estas bases de datos con el menor esfuerzo posible? Redoble de tambores, por favor ... ¡Os presentamos SQL! Pero antes de sumergirnos en qué es SQL y por qué es útil… ¿Qué es el análisis de datos? El análisis de datos está ganando cada vez más popularidad a medida que más empresas pasan a recopilar y almacenar todos sus datos online, por lo que es un asunto bastante importante, especialmente en el mundo de los negocios, gobiernos, etc. Como puede que sepas, estos datos son recopilados todo el tiempo, pero los datos brutos (sin procesar) te dejarán igual de desconcertado porque no tienen sentido alguno. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos: permite a las empresas extraer, editar y agregar datos específicos que están buscando. Esto ayuda a estas empresas u organizaciones a obtener conocimientos y tomar decisiones informadas para su próximo movimiento estratégico. Los analistas de datos están muy demandados porque pueden organizar y categorizar estos datos para hacerlos interpretables y, por lo tanto, utilizables, y para hacer esto “hablan” SQL. Por cierto, en caso de que te lo preguntes, el análisis de datos y la ciencia de datos son dos campos diferentes . La ciencia de datos es más multidisciplinaria, ya que combina estadística, métodos científicos, inteligencia artificial (IA) y más para extraer el valor de los datos. Además, utiliza una variedad de herramientas como smartphones, sensores, sitios web y más para interpretar datos. ¿Cómo se utiliza el análisis de datos en el mundo real? En términos generales, el análisis de datos se puede usar de infinidad de maneras distintas dependiendo de la información que se esté buscando, pero más específicamente, se usa para tomar mejores decisiones comerciales y de manera más rápida para reducir los costes comerciales generales y desarrollar productos y servicios nuevos e innovadores. Por ejemplo, podría predecir comportamientos de compra o ventas futuras, con fines de seguridad, ya que ayuda a protegerse contra el fraude, analizar la efectividad de las campañas de marketing o aumentar la eficiencia de la cadena de suministro. Primeros pasos en SQL: ¿qué es y para qué sirve? SQL son las siglas de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado) y se pronuncia como Sequel. ¡Este es el lenguaje utilizado en el análisis de datos para comunicarse con los datos ! Tres cosas clave que debes saber sobre SQL: Supón que trabaja en ventas, marketing, negocios, etc. SQL es probablemente el único lenguaje de programación que debes aprender , ya que la mayoría de las empresas tienen presencia online y recopilan datos. ¡Así que cuanto más sepas sobre cómo comunicar estos datos, mejor podrás extraer y analizar y mejor será en tu trabajo! Puedes ver este webinar online para aprender los conceptos básicos de análisis de datos . Los lenguajes SQL tienen variaciones de sintaxis . Diferentes empresas siguen diferentes conjuntos de bases de datos. Son sólo ligeras variaciones, pero es esencial conocerlas. SQL solo se comunica con bases de datos relacionales . Esto quiere decir, cualquier base de datos con una organización tabular (con filas y columnas). Esto nos lleva al siguiente punto. SQL y RDBMS RDBMS son las siglas de Relational Database Management System (sistema de gestión de bases de datos relacionales). Esto ayuda drásticamente a organizar los datos para que puedan extraerse y analizar fácilmente. Permítenos desglosarlo aún más para que realmente entiendas lo que esto significa. Es un sistema que gestiona datos organizados en tablas y las relaciones entre ellos. Analicémoslo de nuevo. Cuando hablamos de sistemas, nos referimos a RDBMS que puede almacenar muchos tipos diferentes de datos para muchos tipos diferentes de aplicaciones en un solo lugar . Por ejemplo, si estamos hablando de una venta, hay una tabla o conjunto de datos para la información de la venta, uno para la información del cliente y el otro para el artículo de venta o inventario; por lo tanto, existe una relación entre todos estos datos. Beneficios clave de RDBMS: Sistema : puede almacenar muchos estilos de datos para múltiples aplicaciones. Gestión : almacena, indexa, guarda cajas fuertes, copias de seguridad. Datos : todos los datos se pueden almacenar, pero principalmente números y cadenas. Tablas : organizadas en columnas y filas. Relación : los patrones entre diferentes valores en columnas y tablas están vinculados entre sí. Entonces, ¿para qué son las RDBMS? Las RDBMS son una forma eficaz de almacenar información como base para los sistemas de procesamiento de transacciones en línea, y estos son sistemas que mantienen a las empresas en funcionamiento. Las RDBMS se aplican en la administración y contabilidad corporativas, sistemas bancarios y de seguros, datos gubernamentales, puntos de servicio (POS) y sistemas de comercio electrónico, y muchos más. Y, por supuesto, todos los datos recopilados en estos sistemas se utilizan en el entorno de análisis para generar conocimientos, pero primero debe acceder a dichos datos. ¿Y cómo lo hacemos? ... ¡A través del lenguaje SQL! Algunos términos clave en SQL Una consulta SQL te permite investigar un dato específico. Tables Las tablas son los objetos de la base de datos que contienen los datos en las bases de datos relacionales. SQL se puede aplicar a programas como Python o incluso a una simple hoja de cálculo de Excel. En la jerga SQL, una Columna es un “campo”, una Fila es un “registro” y, finalmente, hay una entidad que es la unidad más pequeña que contiene un conjunto significativo de datos. Una entidad también se conoce como un “objeto de conjunto de datos”. Con SQL, la mejor manera de aprender es utilizándolo. Sin embargo, aquí hay algunos términos rápidos para que te familiarices con la jerga. Select, from and where Si quieres realizar una consulta, el término "select" siempre aparece primero y, finalmente, es seguido por "from" . El término "where" te permite filtrar las filas que quieres tener en tus resultados de búsqueda. Aquí hay un ejemplo rápido de cómo se vería si usáramos una base de datos de estudiantes: Select: “*’” or the specific field eg. (student_name_dateofbirth) From: (table name) e.g Student Where: date of birth = (select max ( date of birth) from student) Por cierto, aparte del signo igual " = ", puedes usar, no es igual a " <> " o es mayor que " < "; la lista continúa y puedes cambiar esto en función de lo que estés buscando. Cuando quieras fusionar dos o más tablas o conjuntos de datos, puedes utilizar la acción " join " que pone dos tablas diferentes juntas en función de un valor compartido; el término “joins” (combinaciones) suele aparecer después de la instrucción “desde” pero antes de la función “a”. Por ejemplo; De tabla_1 “unir” a tabla_2 Union Para terminar, ¡mencionaremos uno más! El término "unión" iguala las columnas de arriba a abajo . Esta función de unión generalmente se encuentra entre dos funciones seleccionadas. La unión solo puede ocurrir en columnas con los mismos nombres y columnas que tienen el mismo tipo de datos. Para continuar aprendiendo más sobre los conceptos básicos de análisis de datos y SQL , échale un vistazo a nuestro seminario web a continuación: powered by Crowdcast En general, adentrarse al análisis de datos puede ser muy interesante y satisfactorio una vez que lo dominas, ¡es como ir a la búsqueda del tesoro! Y si estás interesado en convertirte en un analista de datos profesional, quieres desarrollar tu carrera o ampliar seriamente tus perspectivas laborales, ¡no busques más!  ¡Échale un vistazo a nuestro Bootcamp de Análisis de Datos !

  • Las diferencias entre HTML, CSS y Javascript (¡y algunos consejos para crear tu primer sitio web!)

    Ironhack - 2021-07-30

    ¿Alguna vez has asentido con la cabeza para confirmar que entendías algo, pero en realidad no tenías ni idea? Y luego dices, “Dios mío, ¿pero por qué he hecho eso?” Y lo siguiente que ocurre es que te hacen una pregunta sobre lo que dijiste que sabías o, peor aún, te han asignado una tarea para hacer lo que dijiste que sabías hacer... y ¡pesadilla! Por suerte para ti, si continúas leyendo, no tendrás ese problema cuando se trate de CSS, HTML y Javascript. Pero tal vez aún lo tengas en otros aspectos de su vida, como tratar de impresionar a alguien en una cita, o decir  "oh sí, a mi también me encanta ese grupo"  y buscarlo en Google en cuanto se va al baño. Por cierto, realmente deberías dejar de hacer eso, pero bueno, vayamos al grano... ;). Si has estado pensando en desarrollar tu propio sitio web o alguna vez tuviste que administrar el de otra persona, lo más probable es que te hayas encontrado con HTML, CSS y Javascript. Estos son los tres lenguajes de programación principales de cualquier sitio o página web. Y aunque trabajan juntos, como explicaremos, cada uno juega un rol distinto cuando se trata de programación y desarrollo web. ¿Qué es HTML? Quizás en algún momento de tu vida, hayas hecho clic en el pequeño ícono HTML (</>) y hayas visto una gran cantidad de lo que parece ser texto y símbolos aleatorios y confusos que te hacen sentir que has entrado en una versión con bajo presupuesto de Matrix . Ese, amigo mío, es el mundo de HTML. Prometemos que no es tan aterrador ni confuso como parece. Una vez que llegas a entenderlo, es otro idioma o mundo que llegas a apreciar y tal vez incluso a amar. HTML es el acrónimo de Hypertext Markup Language (Lenguaje de marcado de hipertexto). El “hipertexto” es esencialmente el "texto estructural", y un “lenguaje de marcado” es un "lenguaje" o "contenido" especial que los ordenadores entienden ; fue diseñado originalmente para describir páginas web y hacer que el contenido sea interactivo. Piensa en ello como el esqueleto de un sitio web. HTML fue lanzado en 1989 como un lenguaje de publicación oficial de la World Wide Web y es el componente inicial de la creación de una página web. Hay tres elementos principales de HTML: etiquetas, elementos y atributos, y su versión más reciente es HTML5. HTML5 tiene todas las características originales del HTML normal, es más dinámico e incorpora mucho menos código, ¡pero aún así te permite crear algo brillante en poco tiempo! ¿Qué es CSS? CSS es dos cosas críticas. ¡Es una banda de rock alternativo de chicas asesinas de la década de los 2000 a la que te recomendamos encarecidamente que descubras si todavía no las conoces! Pero CSS, para el propósito de este artículo, es un componente esencial para la codificación de un sitio web. CSS en el mundo de la tecnología significa Cascade Styling Sheets (hojas de estilo en cascada… ¡¿cómo de guay es eso?!). Como su nombre sugiere, CSS define la apariencia y el estilo del sitio web. Ayuda a determinar el color, las fuentes, la posición de ciertos elementos e incluso un poco de animación. Esto significa que CSS constituye una parte bastante importante de tu sitio web, formando los elementos visuales y la estética. CSS fue posterior a la creación de HTML para hacer que los sitios web se vieran mejor y, de hecho, ¡lo consiguió! Sin CSS los sitios web  tendrían todos el mismo estilo: blanco y negro, algunos hipervínculos en azul y con la tipografía New Romans (¡ABURRIDO!). Entonces, si HTML es el esqueleto, CSS es la piel, los ojos, el cabello, la nariz y los pies de un sitio web que lo hace único y distinguible. Entonces, aunque HTML y CSS funcionan bien juntos, son lenguajes bastante distintos. Y aprender ambos significa que también puedes usarlos por separado, ¡ya que ambos tienen una infinidad de aplicaciones diferentes! Puedes concentrarte en estos dos lenguajes y crear un sitio web con nuestro experto Uros Cirkovic en solo 60 minutos completamente GRATIS. Suena bastante bien, demasiado bien, pero te prometemos que no hay sorpresas ocultas, solo un excelente conocimiento y, al final, tendrás tu propio sitio web. ¿Interesado? Consulta “ Crea tu página web responsive en menos de 2 horas ” Vale, ya casi terminamos… ¿Qué es Javascript? Aquí es donde las cosas se complican un poco más. Javascript está presente en casi todos los sitios web funcionales y permite que los sitios web sean dinámicos e interactivos. Es el lenguaje que usan los desarrolladores web para crear sitios web que respondan a las instrucciones y movimientos del usuario. Y Javascript realmente puede darte el poder de cambiar el HTML y CSS de un sitio web. Es como el titiritero. Por ejemplo, con Javascript, puedes hacer lo siguiente: Reproducir una vista previa cuando el cursor se desplaza sobre un video Reproducir una animación cuando te desplazas hacia abajo Crear un menú emergente cuando presionas un botón en el teclado Crear atajos de teclado para tu sitio web Crear una galería de fotos en movimiento para que los usuarios puedan cambiar entre diapositivas Y la lista continúa… ¿Cómo funcionan estos tres lenguajes juntos? Un breve ejemplo: si tienes una tienda de moda online y lo primero que obtienes en tu sitio web es un pop-up "10% de descuento si te registras hoy", eso es Javascript. Mientras que HTML es el precio, los tamaños, la descripción, la imagen del artículo, etc., y CSS será el aspecto de tu tienda online, los colores, el tipo de letra, el tamaño de la imagen, los tableros y demás. Ahora que conoces la diferencia entre HTML, CSS y Javascript y cómo se ayudan entre sí, tenemos algunos consejos esenciales para comenzar a planificar tu sitio web. Y recuerda, este es un proceso que realmente puedes disfrutar. 8 consejos que debes seguir para crear un sitio web desde cero: 1. ¡Elije! Elije lo que quieres poner en práctica como escribir un CV, un portafolio o una página de destino sobre una oferta de servicio en particular. 2. ¿Podrías, por favor, no centrarte en cómo se ve la web en esta etapa? ¡Quítate esa presión de inmediato! Pronto podrás "iluminar" tu sitio web, pero e nesta etapa de momento solo necesitas ordenar la estructura y el contenido. 3. ¡Un trabajo en proceso! Hay una razón para la palabra borrador; es una copia aproximada de tu brillante idea que pronto se hará realidad. Piensa en ello como un diamante en bruto que pronto será pulido. 4. Piense en la estructura Siempre puedes buscar inspiración en otros sitios web que te gusten, pero al principio manténlo simple. Por ejemplo, piensa dónde quieres que esté la navegación principal y qué quieres en el pie de página. Honestamente, muchos de nosotros, los desarrolladores, simplemente tomamos un lápiz y papel y dibujamos rápidamente el diseño básico (muchos de nosotros todavía dibujamos peor que un niño de 7 años, así que no esperes una obra maestra; no la necesitas). 5. Practica tus habilidades de copywriter (redactor publicitario) Puede agregar algo de relleno lorem ipsum en este momento, peeeero si sientes que sale tu vena creativa, simplemente escribe los textos de manera aproximada.  Esto te evitará volver atrás, ya que el texto estará allí, listo y esperando. Además, si, por ejemplo, eliges practicar tu Portafolio, piensa en algunas líneas sobre lo que haces y quién eres y las áreas en las que trabajas y tu experiencia laboral y educativa. 6. Verifica algunas referencias de diseño de antemano Investiga un poco sobre la inspiración visual. Cuando se trata de CSS, tendrás que pensar en el diseño en sí, como ancho, alto, margen, relleno, posición, color de fondo, tamaño de fuente, etc. Así que te recomendamos que visites algunos sitios web que te gusten como punto de referencia para tener un concepto visual más claro. 7. Hazlo viendo nuestro webinar :) ¡Permítenos echarte una mano! Confía en nosotros, es mucho más fácil y somos muy simpáticos :). Así que estamos seguros de que la experiencia de aprendizaje será divertida y fácil de absorber en lugar de leer y probar todo tú mismo. Nuestro seminario web es casi como una clase privada, ¡y terminarás en menos de 120 minutos! ¡Así que haz clic aquí para disfrutarlo! 8. ¡A celebrar! ¡Oooh, sí, lo has conseguido! Sea lo que sea, ¡has dado un gran salto! Y para que este proceso sea más agradable, ¡es hora de que lo celebres! ¿Copa de vino? ¿Boogie en tu habitación con tu canción favorita? ¿Abrazar a alguien que quieres? Sea lo que sea, ¡lo recomendamos encarecidamente! Así que ahora que has leído este artículo y sabes un par de cosas sobre cómo crear un sitio web desde cero, tal vez estés pensando, "esto es interesante", "me gusta", "podría hacer esto como un trabajo". Piensa en todas las celebraciones que podrías hacer... Pero con toda honestidad, puedes hacer una carrera seria con esto y convertirte en un profesional total (confía en nosotros, ¡tendrás una gran demanda!). Entonces, si estás soñando en grande y quieres convertirte en un maestro en Desarrollo Web, ¡consulta nuestros Bootcamps de programación aquí!

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