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17 de julio de 2023 - 8 minutes

Aprender a programar de manera virtualĀ 

¿Merece la pena aprender a programar de manera virtual? ¿Cómo se hace? Vamos a descubrirlo.

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

Desarrollo Web

Hoy en día parece que se puede hacer cualquier cosa por Internet. Comprar con el móvil, pedir una cita médica, entrenar sin ir al gimnasio, recibir la compra en la puerta de casa, etc. Por si fuera poco, durante la pandemia de COVID-19, hubo otra actividad que cobró un protagonismo enorme: la formación virtual. ¿Te imaginas asistir a la universidad o, mejor aún, hacer un curso rÔpido desde el sofÔ o la cama? 

Aunque los cursos virtuales existían antes de la pandemia, no eran una opción tan extendida y aceptada, ademÔs muchas personas dudaban de su eficacia. Al fin y al cabo, ¿cómo puedes tener la certeza de que vas a aprender lo mismo que de forma presencial? Asimismo, ¿cómo vas a reemplazar la interacción humana de trabajar con personas de tu clase? 

El mundo se vio obligado a adoptar el estudio de manera virtual en marzo de 2020 y, desde entonces, hemos revolucionado el aprendizaje de estas caracterƭsticas al hacer que todavƭa mƔs personas puedan acceder a cursos por Internet. Hoy en dƭa, los hay de prƔcticamente cualquier cosa: el cielo (o, mejor dicho, la nube) es el lƭmite. Los cursos virtuales tambiƩn ofrecen las siguientes ventajas:

  • Mayor flexibilidad por si te interesa aprender una nueva habilidad, pero no puedes permitirte renunciar a tu trabajo actual; o si tiene otras obligaciones como cuidar de un familiar con una edad avanzada o de tus hijos; o quizĆ” solo tienes tiempo por la noche. Gracias a su flexibilidad, los cursos virtuales hacen que el aprendizaje sea mĆ”s accesible. Si decides realizar un curso asĆ­ncrono (te explicamos lo que es mĆ”s adelante), gozarĆ”s de mĆ”s flexibilidad si cabe.Ā 

  • Reducción del coste global, ya que el precio de un bootcamp virtual puede ser ligeramente mĆ”s barato o igual que el de una opción presencial, pero en este Ćŗltimo caso, al no tener que desplazarte, ahorrarĆ”s un valioso tiempo, asĆ­ como dinero. Si te animas a hacer el curso de manera virtual por otros motivos, como el cuidado de niƱos o las responsabilidades laborales, tambiĆ©n podrĆ”s ahorrar dinero al poder compaginarlo con estas actividades.Ā 

  • MĆ”s opciones para realizar el curso de tus sueƱos cuando no estĆ” disponible fĆ­sicamente cerca de ti. Los cursos por Internet amplĆ­an las posibilidades y pueden llevarse a cabo desde cualquier parte del mundo (teniendo en cuenta los husos horarios y el idioma). AdemĆ”s, si puedes acudir fĆ­sicamente al bootcamp que has elegido, pero el horario no es compatible con el tuyo, hacerlo de manera virtual tambiĆ©n es una opción perfecta.Ā 

  • Preparación acelerada para el mundo real porque un alto porcentaje de los trabajos actuales son hĆ­bridos o totalmente remotos. ĀæLo tienes todo a punto trabajar en casa? Elegir un curso virtual te ofrece un entrenamiento perfecto para asumir un empleo en remoto.Ā 

  • MĆ”s accesibilidad para aquellas personas a las que los cursos presenciales no les convencen por diferentes motivos: ansiedad social, problemas de aprendizaje, limitaciones fĆ­sicas y un largo etcĆ©tera. Todo el mundo puede acceder a los bootcamps de manera virtual.

  • Mejor acceso al material de la clase si en algĆŗn momento se pierde el hilo. TambiĆ©n por si quieres echarle un vistazo a la tarea enviada la semana pasada. Como los cursos por Internet emplean herramientas para impartir las clases de manera virtual, todos los materiales y lecciones son accesibles en un mismo lugar.Ā 

Ahora que ya sabes por quƩ los bootcamps a distancia estƔn ganando terreno en todo el mundo, vamos a definirlos un poco mƔs. Los bootcamps virtuales tienen dos modalidades:

  • SĆ­ncronos: los bootcamps sĆ­ncronos o en tiempo real se llevan a cabo como si estuvieras en el aula, con un programa fijo y la obligación de conectarte a horas determinadas. Si no puedes asistir a un bootcamp presencial, pero prefieres algo mĆ”s estructurado, esta es la mejor opción. Sin embargo, ten en cuenta que estos bootcamps pueden impartirse en cualquier parte del mundo, asĆ­ que debes encontrar uno compatible con tu huso horario.Ā 

  • AsĆ­ncronos: si buscas aĆŗn mĆ”s flexibilidad, los bootcamps asĆ­ncronos no requieren que estĆ©s en lĆ­nea en momentos especĆ­ficos, por lo que puedes ver las lecciones y clases grabadas cuando prefieras. Aunque esto hace que sea mĆ”s fĆ”cil compaginar el bootcamp con un horario complicado, se requiere de cierto sentido de la responsabilidad y motivación para garantizar que lo completas por tu cuenta.Ā 

Los cursos virtuales de programación estÔn entre los mÔs populares debido a la alta demanda de personas profesionales con conocimientos tecnológicos en prÔcticamente todos los mercados. Ahora que ya sabemos por qué los bootcamp virtuales son una opción excelente, vamos a hablar concretamente de los que te enseñan a programar.

Aprender a programar de manera virtual

Los bootcamps de programación ofrecen a los estudiantes la oportunidad de aprender los conceptos bÔsicos del desarrollo web en solo unas semanas desde la comodidad del hogar. AdemÔs, ahora que la demanda de conocimientos de programación crece exponencialmente en una amplia gama de sectores, no solo el tecnológico, nunca ha habido una mejor forma de invertir en tu futuro. Saber programar te ofrece lo siguiente: 

  • Aumenta tus oportunidades laborales futuras: como ya hemos mencionado, la programación es necesaria en muchĆ­simos sectores y el nĆŗmero de ofertas de empleo relacionadas no dejarĆ” de crecer. Sea cual sea tu Ć”mbito preferido, seguro que encuentras algo que encaje con tus habilidades e intereses.Ā 

  • Aumenta tu potencial de ingresos: no es un secreto para nadie que las posiciones tecnológicas estĆ”n muy bien remuneradas. Los salarios de las personas que trabajan en el sector tecnológico estĆ”n por encima de los de otros Ć”mbitos; ademĆ”s, los puestos tecnológicos tienen mucho margen de crecimiento, lo que significa que tus ingresos pueden seguir aumentando en el futuro.Ā 

  • Disfruta de flexibilidad: muchos trabajos tecnológicos son en remoto, asĆ­ que un empleo en programación puede permitirte trabajar tus horas desde la comodidad de tu propio hogar. AdemĆ”s de tener un impacto positivo en tu bienestar general, tambiĆ©n te ahorrarĆ” los desplazamientos y te permitirĆ” pasar mĆ”s tiempo con tus seres queridos. La flexibilidad que te proporciona la programación no se limita Ćŗnicamente al horario; tambiĆ©n amplĆ­a tus posibilidades profesionales, pues te permite pasar de un sector a otro o, incluso, probar lenguajes de programación o conocimientos nuevos.Ā 

  • Mejora tus habilidades de pensamiento crĆ­tico: aprender a programar es mucho mĆ”s que elegir un lenguaje de programación y configurar el diseƱo de un sitio web. Consta de muchos problemas pequeƱos que requieren de una solución y un proceso mental diferentes. Aprender a lidiar con esta clase de obstĆ”culos repercutirĆ” positivamente en todas las Ć”reas de tu vida, no solo en la programación.Ā 

  • Despierta la creatividad: la tecnologĆ­a avanza rĆ”pidamente y nunca se termina de aprender a programar. Siempre habrĆ” nueva herramienta o actualización que debas tener en cuenta, asĆ­ que siempre afrontarĆ”s nuevos desafĆ­os. Asimismo, en tu tiempo libre podrĆ”s explorar cosas nuevas para dar rienda suelta a tu creatividad.Ā 

ĀæRealmente merece la pena aprender a programar de manera virtual?

QuizÔ te resulte difícil de creer que estudiar en línea sea igual que hacerlo en un aula, es normal. Sin embargo, gracias a los últimos avances tecnológicos, el aprendizaje en remoto es increíblemente similar a la formación en una clase tradicional. AdemÔs, también puedes interactuar con tus compañeros, hablar con ellos e, incluso, quedar de manera virtual al salir de clase. 

Para disfrutar de un aprendizaje satisfactorio, debes decidir si esta modalidad es adecuada para ti. No tienes delante a alguien que te diga exactamente lo que tienes que hacer y se asegure de que no te distraes. AdemÔs, tienes que completar las actividades por tu cuenta, así que debes poseer cierto tipo de independencia y saber gestionar el tiempo. 

Si tienes la certeza de que te tomarÔs el curso en serio y realizarÔs todas las actividades, los cursos de programación virtuales son una opción fantÔstica. Si ese es tu caso, ¿cómo puedes hacerlo? EstÔs de suerte porque hay varias modalidades diferentes. 

Cómo aprender a programar de manera virtual 

Si te has decidido y vas a dar el paso, es hora de decidir exactamente cómo quieres hacerlo. Analicemos algunas de las opciones: 

VĆ­deos en lĆ­nea

YouTube te permite aprender casi cualquier cosa y la programación no es una excepción. Según tu nivel de conocimientos previos, este puede ser un buen punto de partida, sobre todo si eres te tratas de una persona mÔs visual. Existen cientos de vídeos en línea sobre los aspectos bÔsicos de la programación o que abordan problemas mÔs específicos. Si efectúas una simple búsqueda en Google, encontrarÔs lo que buscas. 

Salas de chat

Quienes se dedican al desarrollo web constituyen una gran comunidad en Internet, medio que utilizan para intercambiar ideas, solucionar problemas y aprender mutuamente. Esta opción es perfecta para aquellas personas con experiencia que buscan ayuda muy específica o nuevas ideas para afrontar la resolución de algún problema. Asimismo, recurren a GitHub o Reddit con sus comunidades virtuales o chats para trabajar. 

Cursos cortos

Si ya tienes experiencia en tecnología o desarrollo web, o quizÔ incluso en programación, y solo quieres perfeccionar una habilidad en particular o aprender un lenguaje nuevo, los cursos cortos y específicos sobre cada tema son una opción perfecta para ti. Algunos son gratuitos y otros de pago, así que comprueba exactamente qué te ofrecen estos cursos para ver si se adaptan a tus objetivos. 

Bootcamps

Finalmente, hemos llegado a nuestro método preferido para aprender a programar de manera virtual: los bootcamps. Todos los métodos de aprendizaje en línea que hemos mencionado son, sin duda, excelentes opciones, pero ninguno es tan exhaustivo ni útil como un bootcamp completo. Los bootcamps son cursos intensivos y relativamente cortos con una duración de unas semanas o meses, que se centran en un tema en particular sobre el que te forman de manera personalizada y en profundidad. Los bootcamps bien diseñados suelen ofrecer servicios adicionales, como orientación laboral o ayuda de financiación. 

Aprender a programar de manera virtual con Ironhack

En Ironhack, somos conscientes de la importancia de la flexibilidad a la hora de realizar un bootcamp y, justo por eso, te ofrecemos la posibilidad de realizar nuestros cursos de desarrollo web, diseño UX/UI, anÔlisis de datos y ciberseguridad, tanto de manera virtual como presencial, ademÔs de: 

  • Opciones a tiempo completo o parcial para garantizar que puedas compaginar el bootcamp con tus responsabilidades o trabajo actuales, asĆ­ como centrarte de lleno en su realización.

  • Servicios de orientación laboral incluso al finalizar el bootcamp con Ironhack. Durante el curso, te ayudamos a mejorar tus habilidades para afrontar entrevistas, pero tambiĆ©n te ofrecemos asistencia durante tu primer aƱo como exalumno.Ā 

  • Opciones de financiación para que nuestros bootcamps sean accesibles para todo el mundo. Consulta nuestras condiciones de pago diferido y los planes de pago.Ā 

¿A que suena bien? Nos comprometemos a garantizar que quienes realicen un curso virtual reciban una educación de calidad y dispongan de las herramientas necesarias para incorporarse al mercado laboral al acabar. Si tienes lo que hay que tener para dominar la programación y conseguir el trabajo tecnológico de tus sueños, Ironhack es el lugar indicado para empezar. ”Estamos deseando darte la bienvenida en nuestra clase virtual!

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Los especialistas en marketing digital sacan el mĆ”ximo partido de las pĆ”ginas en redes sociales de la empresa: crean promociones, publicaciones en blogs y contenido digital para comercializar la marca de forma mĆ”s eficaz. Desarrollo de pĆ”ginas web Los desarrolladores web utilizan sus habilidades y experiencia en programación para crear sitios web para individuos y empresas. Como ya sabrĆ”s, las empresas emplean los sitios web para mostrar sus servicios y productos mediante tiendas en lĆ­nea, blogs, etc. Para ello, los desarrolladores crean sitios con interfaces de usuario interactivas, que permiten que los clientes potenciales naveguen fĆ”cilmente por los diferentes apartados. Como sucede con los diseƱadores grĆ”ficos, este trabajo requiere cierto nivel de creatividad para destacar entre la competencia y encontrar soluciones innovadoras a los problemas. Especialista en animación Las personas especialistas en animación son profesionales creativos que utilizan el arte para crear imĆ”genes que cobran vida. Asimismo, usan su talento en arte, asĆ­ como diseƱo, para sacar el mĆ”ximo partido de varios software informĆ”ticos y diseƱar animaciones para empresas de televisión, cine e, incluso, videoconsolas. TambiĆ©n pueden trabajar en plantilla para empresas privadas u ofrecer sus servicios independientes como productores de vĆ­deo. Las personas que se dedican a la animación requieren de creatividad y visión artĆ­stica para destacar en sus puestos. Redacción creativa Si deseas labrarte una carrera escribiendo o como copywriter , debes pulir al mĆ”ximo tus habilidades de escritura y comunicación. Las personas expertas en este Ć”mbito utilizan sus tĆ©cnicas creativas para producir contenido promocional especĆ­fico para empresas de todas las clases. 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    El anƔlisis de datos estƔ cambiando el mundo: esto es lo que deberƭa importarte.

    Marta Aguilar - 2023-07-05

    A quien le gustan los datos, le gustan de verdad. Pero si siempre has odiado las matemĆ”ticas, te puede resultar complicado entender de dónde vienen. ĀæCómo puede ser que un conjunto de nĆŗmeros haga que circule la sangre de las personas? En la prĆ”ctica, los datos son el trasfondo de casi todo lo que hacemos en lĆ­nea. Cada vez que miras el pronóstico del tiempo, te sale una recomendación de una pelĆ­cula, registras una carrera en tu smartwatch o reservas un hotel para tus próximas vacaciones, los datos estĆ”n detrĆ”s de todo. Si estĆ”s aquĆ­, seguramente es porque tienes curiosidad sobre los datos y sus distintos usos. AquĆ­ veremos los principales impactos que tienen los datos en el mundo y el motivo nĆŗmero uno por el que deberĆ­an fascinarte. Los datos dirigen el gusto Esta es una innovación en datos que seguramente ya conoces porque estĆ” presente en nuestras vidas diarias de forma fluida. Y justamente por eso, quizĆ” la damos por hecha (irónicamente, esto es una seƱal de una verdadera gran innovación… porque ni siquiera nos damos cuenta de que ocurre). AsĆ­ que vamos a detenernos un segundo para valorar la magnitud del impacto de los datos en nuestros gustos culturales. Si has utilizado Spotify o Apple Music para buscar tu nueva canción favorita para cantarla mientras conduces en tus desplazamientos largos, el Ć”lbum que se convertirĆ” en tu nueva obsesión y el grupo por el que recorrerĆ­as medio paĆ­s para verlo en directo… puedes darle las gracias a los datos. Spotify ha invertido mucho en algoritmos de formación de su sistema de aprendizaje automĆ”tico para personalizar la experiencia de sus 406 millones de usuarios en todo el mundo. El impacto es enorme. Esto no se limita Ćŗnicamente a la mĆŗsica. Los servicios de streaming utilizan grandes cantidades de datos de clientes para probar, personalizar experiencias y tomar grandes decisiones empresariales. Netflix es especialmente famoso por esto, con constantes pruebas A/B simultĆ”neas 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 pelĆ­culas. Netflix sabe esto de ti y se asegurarĆ” de que cualquier pelĆ­cula en la que aparece Ryan Reynolds, salga el actor en el avance de la pelĆ­cula 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 Ć­ndices de abandono de contenidos, bĆŗsquedas mediante palabras clave e incluso quĆ© escenas se han rebobinado y vuelto a ver. DespuĆ©s, utilizan esta información para determinar quĆ© programas se producen o cancelan. Con las producciones de estas compaƱƭas de streaming/producción en la vanguardia del zeitgeist cultural, los datos son autĆ©nticos creadores de tendencias. Los datos estĆ”n salvando el planeta Los datos no solo indican a Netflix si deberĆ­a producir la segunda temporada de la serie El juego del calamar, tambiĆ©n se utilizan en formas nuevas para la sostenibilidad y la conversación de la fauna. El geoetiquetado y las cĆ”maras trampa pueden recopilar información en tiempo real sobre los movimientos de algunas de las especies mĆ”s amenazadas del mundo para ofrecer a los grupos de conservación la información que necesitan para salvar potencialmente la especie. Los cientĆ­ficos 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 dĆ©cada del 2000 mientras intentaban rastrear movimientos animales en PanamĆ”. En aquel momento, la seƱal de GPS no podĆ­a penetrar la densa cubierta forestal de los Ć”rboles. 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 abrumarĆ­a sus sistemas. AsĆ­ que crearon Movebank, un software que podĆ­a almacenar de forma segura y gestionar en tiempo real los datos de los movimientos animales. Hoy, investigadores de todo el mundo confĆ­an en Movebank para proporcionar respuestas a grandes cuestiones sobre ciencia de la conservación, con mĆ”s 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 Ć”reas que estĆ”n mĆ”s 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 mĆ©dica : los datos se utilizan para ayudar a los investigadores que trabajan en laboratorios en sus avances sobre cómo entender y tratar enfermedades. Operaciones mĆ©dicas : 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 Ćŗltimos aƱos para los datos en el campo de la medicina fue el boom de los dispositivos portĆ”tiles. Ahora los pacientes pueden controlar la frecuencia cardĆ­aca constantemente sin que les resulte pesado ni invasivo, y los proveedores de salud pueden recopilar grandes cantidades de datos sobre la salud cardĆ­aca a diario. Al recopilar grandes cantidades de datos y obtener una visión holĆ­stica 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 mĆ©dico que detecta que muchos de sus pacientes con trabajos sedentarios muestran niveles mĆ”ximos 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 categorĆ­a, como la autenticación de dos factores y auditorĆ­as rutinarias. La Ć©tica sobre cómo estos datos se almacenan y comparten tambiĆ©n 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 SegĆŗn un antiguo refrĆ”n: "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 dĆ­a 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 Ćŗnicos. Pero, aun asĆ­, podemos extraer algunas generalizaciones. Los datos demogrĆ”ficos 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 diseƱar mejores experiencias digitales Los macrodatos ayudan a los gigantes tecnológicos a lanzar nuevas caracterĆ­sticas, 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 clichĆ©s, asĆ­ que tenemos uno para ti: "sin datos, sencillamente eres otra persona con una opinión". AsĆ­ lo dijo W. Edwards Deming en el aƱo 1982 y hoy en dĆ­a 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 mĆ”s parecido a la verdad objetiva que podemos conseguir y la necesitarĆ”s de tu lado sea cual sea la capacidad en la que trabajas. Imaginemos que eres diseƱador de UI y tienes tus mĆ”s y tus menos con uno de los principales accionistas sobre lo grande que debe ser el logo en la primera parte de la pĆ”gina de inicio. Si el accionista es director general, su autoridad estĆ” por encima de la tuya. AsĆ­ que sacas todo el arsenal: los resultados de una prueba A/B que demuestran que tu versión del diseƱo de la pĆ”gina de inicio funciona mejor en el recorrido global del usuario. Alternativamente, pongamos que trabajas en publicidad. Os han pedido a tĆŗ y a tu equipo que hagĆ”is una campaƱa de verano para un cliente importante y ninguno os decidĆ­s hacia dónde tirar. Necesitas una opción ganadora para dar la vuelta a un trimestre tranquilo, asĆ­ que repasas quĆ© campaƱas anteriores tuvieron mejores resultados. Utilizas los datos para diseƱar una campaƱa increĆ­ble 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 tecnologĆ­a y los gigantes corporativos, no existen lĆ­mites sobre a quiĆ©nes puede beneficiar el uso de datos en miles de formas distintas, y es imposible imaginarse un mundo sin datos. El anĆ”lisis 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 dĆ­as y los conjuntos de datos mĆ”s Ć­nfimos 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 tambiĆ©n 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 tecnologĆ­a, se respaldan en datos todos los dĆ­as, por lo que no hay escasez de demanda de profesionales que sepan tratar y gestionar datos. Los datos tambiĆ©n son globales y no estĆ”n restringidos a ningĆŗn rincón del planeta. En casi todos los lugares a los que vayas, habrĆ” necesidad, uso y demanda de datos. Aunque no te estĆ©s planteando especĆ­ficamente trabajar como cientĆ­fico o analista de datos, son muchas las probabilidades de que los datos te resulten Ćŗtiles en tu trabajo diario. No tienes que ser neurocirujano o experto en la conversación de especies animales para sacar provecho a los datos. Y quizĆ”s los conjuntos de datos que utilizas no cambiarĆ”n el mundo. Pero estarĆ”s preparando tu conjunto de habilidades para el futuro y estarĆ”s abriendo nuevos puertas a tu carrera profesional. Puede que no cambies el mundo, pero puedes cambiar el tuyo. Ponte al dĆ­a con Data Week ĀæTe perdiste la Data Week? ĀæLa semana en la que durante siete dĆ­as hemos organizado eventos sobre el anĆ”lisis de datos, con eventos increĆ­bles y gratuitos que podrĆ­an haberte ayudado a prepararte para una excelente carrera profesional en el sector de los datos? No te preocupes, Ā”lo hemos grabado todo para ti! Puedes ver todas las sesiones a la carta aquĆ­ .

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

    Ironhack - 2021-07-16

    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 diseƱado 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 diseƱo de experiencia es hacerlo de futuro es un hecho, siendo el perfil UX uno de los trabajos mĆ”s demandados de la actualidad, con un crecimiento del 18% anual segĆŗn estudios como el de CNNMoney . QuĆ© es un diseƱador UX Si eres de los que ha llegado hasta aquĆ­ tras buscar en Google algo asĆ­ como diseƱador UX quĆ© es , podemos responderte de forma sencilla definiendo al UX Designer como el profesional que busca la forma fĆ”cil, 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 diseƱar 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 grĆ”fica o desarrollada principalmente con lenguajes como HTML, CSS o Javascript, mientras que UX se centra en la usabilidad, enfocĆ”ndose en el anĆ”lisis y las relaciones sociales. El profesional que se encargue del UI se centrarĆ” en el diseƱo 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 diseƱador 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 DiseƱador 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 vĆ­nculo 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 detrĆ”s de todos ellos hay un intenso trabajo de experiencia de usuario con el objetivo de volver fĆ”cil, intuitivo, eficiente y bonito el uso que haces de cada una de ellos. La creatividad, la empatĆ­a y la capacidad de escucha son algunas de las caracterĆ­sticas mĆ”s importantes que un buen UX Designer debe tener para empaparse del contexto del usuario, los procesos que acomete en su dĆ­a a dĆ­a y sus necesidades. Ser un buen observador tambiĆ©n es bĆ”sico 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 Ćŗltimas imprescindibles. Trabajar la buena relación con el resto del equipo es esencial, asĆ­Ā  como investigar en todo lo referente a la usabilidad y aprender cada dĆ­a sobre software . La especialización de un DiseƱador UX En función del tamaƱo 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 analizarĀ  a los usuarios y ayudar a entenderlos preguntĆ”ndose quiĆ©nes son, analizando sus comportamientos y enfocĆ”ndose en sus necesidades a travĆ©s de la realización de entrevistas, encuestas e investigaciones. Los mapas de experiencia de usuario, las evaluaciones de usabilidad y los reportes de analĆ­ticas 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 vĆ­a de especialización es la del Service Design , donde se busca crear o mejorar servicios existentes con el objetivo de volverlos mĆ”s usables, Ćŗtiles y apetecibles , asĆ­ como mĆ”s efectivos. Quienes se dedican a esta labor persiguen la meta de que tanto la empresa como los consumidores perciban que los servicios de la compaƱƭa son los mejores. Sea cual sea el destino final de un diseƱador de experiencia de usuario, un dato clave para confiar en esta profesión es el que aporta el informe ā€˜Estado del Mercado Laboral en EspaƱa’ , realizado por InfoJobs y ESADE , que determina que los puestos vacantes en el sector han crecido hasta un 560% en los Ćŗltimos aƱos, un dato que vuelve imprescindibles a estos profesionales con empresas cada vez mĆ”s conscientes de la importancia de diseƱar las mejores experiencias digitales. Recursos para iniciarse en UX Apostar por una formación prĆ”ctica y de calidad es bĆ”sico 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 entusiasmarĆ” a los amantes de la lectura.Ā  Probar con algĆŗn curso introductorio en Domestika o Coursera, darse un atracón de vĆ­deos 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 estĆ”s decidido a formarte en profundidad como diseƱador UX, tu mejor elección es el bootcamp de diseƱo UX/UI a tiempo completo que impartimos en Ironhack, donde adoptarĆ”s la mentalidad lĆ­der de la industria tecnológica, aprenderĆ”s a usar las herramientas de producto mĆ”s punteras y darĆ”s vida a tus productos digitales. Si quieres transformar por completo la forma en la que las personas y las marcas interactĆŗan, has encontrado tu lugar. ĀæListo para cambiar tu vida? Aprende a diseƱar

  • ĀæVale la pena hacer un bootcamp?

    Ironhack - 2021-10-13

    Mucha gente se plantea dar un salto al sector tecnológico debido a su alta demanda laboral, pero ademĆ”s es tambiĆ©n 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 preguntĆ”ndose si hacer un bootcamp valdrĆ” la pena para cambiar de trabajo. AquĆ­ te traemos algunas pistas que te pueden ayudar a responder a esa pregunta, entender mejor tus necesidades y decidir quĆ© formación se adapta mejor a tu caso. 1. ĀæLo tienes claro? La primera pregunta que debes hacerte es si realmente quieres dedicarte a la tecnologĆ­a. QuizĆ” siempre te ha gustado la informĆ”tica, el diseƱo, los datos o te atrae la seguridad informĆ”tica pero es importante que decidas si quieres ganarte la vida como desarrollador full-stack , diseƱador UX , analista de datos o profesional de la ciberseguridad y que la tecnologĆ­a 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. ĀæQuĆ© Ć”rea es perfecta para ti? Si tienes ganas de aprender desde diseƱo web hasta código, pasando por marketing digital o ciberseguridad, lo ideal es que busques orientación. Puedes hacer algunas bĆŗsquedas en LinkedIn para ver quĆ© perfiles tienen alta demanda y quĆ© habilidades requieren; incluso puedes ver perfiles de personas para entender su trayectoria profesional. TambiĆ©n recuerda buscar los rangos salariales en tu paĆ­s y en función del rol, para ver cuĆ”l serĆ” el retorno de inversión al hacer el cambio laboral. Finalmente, el asesoramiento personalizado es lo mĆ”s importante: hablar con alguien que haya cursado el programa que quieres hacer o que conozca el sector puede ayudarte a tomar decisiones. 3. ĀæCómo formarte de la mejor manera para alcanzar tus objetivos? Los bootcamps te permiten formarte en tecnologĆ­a en apenas 10 semanas a tiempo completo o 24 semanas a tiempo parcial. Es una forma rĆ”pida para hacer un cambio laboral pero debes asegurarte de tener el tiempo y la mentalidad adecuada para hacerlo, ya que es una formación sĆŗper intensiva con proyectos prĆ”cticos y con trabajo extra. Si quieres formaciones mĆ”s teóricas o dispones de tiempo para formarte durante varios aƱos, puedes considerar los estudios universitarios o ciclos medios y superiores tradicionales. Pregunta si tienen departamento de carreras, cuĆ”l 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 traducirĆ” en el tiempo y la calidad del empleo posterior. TambiĆ©n puedes ver dónde estĆ”n trabajando sus antiguos alumnos y hacerte una idea de cuĆ”nto tiempo te llevarĆ” buscar (y encontrar) trabajo. Por ejemplo, el sueldo medio de un graduado de un bootcamp de Ironhack estĆ” 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 prĆ”cticas 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. ĀæCuĆ”nto cuesta un bootcamp? El precio de los mĆ”ster, carreras universitarias, FPs y bootcamps varĆ­a de unas escuelas a otras y segĆŗn el tipo de formación que estĆ©s buscando. Generalmente un MĆ”ster puede oscilar entre los 3.000€ y 8.000€ y una carrera universitaria pĆŗblica puede salir en torno a 10.000€ Por eso hay mucha gente que cursa un bootcamp en lugar de hacer un mĆ”ster o de ir cuatro aƱos a la universidad, sobre todo por la inmediatez de acceso al mercado laboral. El precio de los bootcamps de Ironhack estĆ” en torno a los 7.000 € en Europa o $90,000 MXN en MĆ©xico, pero el precio puede variar en función de cada campus y cada curso. AdemĆ”s 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 estĆ©n trabajando o puedan financiarlo con ratios de interĆ©s 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 DiseƱo UX UI , Desarrollo Web , AnĆ”lisis de Datos y Ciberseguridad . Nuestro ratio de empleabilidad despuĆ©s de la pandemia estĆ” en torno al 85% en 6 meses y ofrecemos apoyo laboral antes, durante y despuĆ©s del bootcamp .

  • AnĆ”lisis de datos con Python

    Ironhack - 2021-08-05

    Con el paso de los aƱos, este se ha erigido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el anĆ”lisis, tratado y procesamiento de los datos . Y claro, por esto mismo, en un mundo donde el Big Data tiene cada vez mĆ”s peso para las compaƱƭas, 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 tambiĆ©n 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 anĆ”lisis de datos. Uno de las principales ventajas es lo sencillo que resulta su aprendizaje. Cualquiera con unos mĆ­nimos conocimientos de programación puede aprender los principios de este lenguaje sin problema. Y a medida que los vaya aprendiendo irĆ” 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 rĆ”pido 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 asĆ­ 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 tambiĆ©n presenta mĆŗltiples 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. ExistĆ­a una amplia variedad de librerĆ­as de grĆ”ficos que permitĆ­an mostrar los datos que se habĆ­an 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 librerĆ­as como Seaborn o Plotly . Otro de los debates que han enfrentado a Python y R ha sido la velocidad de ejecución , puesto que habĆ­a expertos que aseguraban que los tiempos se reducĆ­an al utilizar el primero y que el segundo era algo mĆ”s lento. Sin embargo, habĆ­a quien defendĆ­a que esto se debĆ­a fundamentalmente a las bibliotecas con las que se trabajase y que, por lo tanto, no era un factor demasiado a tener en cuenta. ĀæQuĆ© librerĆ­as de Python deberĆ­a 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 prĆ”ctica 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 asĆ­ orientar nuestro aprendizaje hacia el anĆ”lisis 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 librerĆ­as de Python mĆ”s utilizas para el anĆ”lisis de datos son: Pandas No te dejes engaƱar por su tĆ­tulo. AdemĆ”s de tener el nombre de un animal tan adorable, la librerĆ­a de Pandas es una de las mĆ”s versĆ”tiles y robustas , y por ello, la preferida de muchos de los analistas de datos. Esta librerĆ­a 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 ā€œdataframeā€ en inglĆ©s. El resultado de esta transformación es una tabla con una estructura muy similar a al de un software estadĆ­stico, como pueda ser Excel. Es por ello por lo que Pandas es una de las librerĆ­as mĆ”s utilizadas, puesto que resulta sumamente fĆ”cil trabajar con ella. Manipular dataframes con Pandas ĀæQuieres practicar y aprender los conocimientos bĆ”sicos de Pandas? AquĆ­ te dejamos algunos ejercicios de iniciación .Ā ĀæYa conocĆ­as esta librerĆ­a y quieres dar el salto cualitativo en anĆ”lisis de datos? DescĆ”rgate esta ā€œchuletaā€ para acordarte de las fórmulas y funciones mĆ”s importantes. NumPy NumPy es un paquete de Python que proviene del tĆ©rmino ā€œNumerical Pythonā€. Se trata de la librerĆ­a por excelencia para aplicar informĆ”tica cientĆ­fica. En resumidas cuentas, proporciona potentes estructuras de datos, puedes implementar matrices multidimensionales y realizar cĆ”lculos mĆ”s complejos con matrices. Multiplicando matrices con NumPy Matplotlib Cuando se trata de crear grĆ”ficos de alta calidad listos para ser publicados, el paquete de Matplotlib suele ser la opción mĆ”s acertada. AdemĆ”s admite una amplia gama de grĆ”ficos rasterizados y vectoriales, tales como PNG, EPS, PDF y SVG. Las distintas funciones de Matplotlib te ayudarĆ”n a presentar la información que contienen tus anĆ”lisis de una forma mĆ”s entendible. La clave estĆ” en adaptar el formato de visualización al tipo audiencia. No es lo mismo presentar tus conclusiones al equipo directivo que a tus compaƱeros del departamento de analĆ­tica. GrĆ”fico de barras apilado del reparto de marca por tipo de coche ĀæQuieres aprender a realizar este grĆ”fico con Matplotlib junto con otros 49 tipos de visualizaciones? Echa un vistazo a este artĆ­culo . Aprender Python para el anĆ”lisis de datos Por todo ello, como ya comentĆ”bamos, 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 quĆ© es ese mundo al que te quieres dedicar. En caso de ser asĆ­, como ocurre con cualquier otro lenguaje de programación o cualquier tecnologĆ­a, puedes realizarlo por tu cuenta o puedes recurrir a las escuelas de código donde no solamente tendrĆ”s mĆ”s recursos, sino tambiĆ©n mĆ”s apoyo para tu aprendizaje y mĆ”s opciones de encontrar trabajo en el mercado del Big Data. Una de las alternativas es el bootcamp de Data Analytics de Ironhack , donde aprenderĆ”s a trabajar con Python asĆ­ como con librerĆ­as como Pandas o NumPy que te permitirĆ”n 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 Ômbito es la diferencia entre Data Analytics y Data Science, dos Ôreas sumamente cercanas pero a la vez muy distintas entre sí. Aunque ambas se encuentran en la frontera entre las matemÔticas, la estadística y la programación, los propósitos que persiguen estÔn 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 cuÔles son los conocimientos y habilidades que tiene que adquirir en caso de decantarse por el Data Analytics o el Data Science. Así que, si estÔs 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 Ômbito de actuación tanto de este Ôrea como del Data Analytics. A continuación compartimos el diagrama de Venn mÔs actualizado que reúne las distintas Ôreas 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 matemÔticos 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. AdemÔs, 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 mÔs 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 estÔn sin procesar, para tratar de encontrar tendencias y métricas que sirvan a las compañías para tomar decisiones mÔs acertadas y obtener mejores resultados. En este caso, no debemos confundir la labor con la del Ôrea de Business Intelligence , que maneja una cantidad de datos mucho mÔs reducida, de modo que su capacidad tanto de anÔlisis como de predicción es mÔs 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 estÔ encaminado hacia el descubrimiento y sus miras son muchos mÔs amplias, el segundo estÔ mÔs 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 mÔs relevante que se deriva de los mismos. De alguna manera, si el primero de estos profesionales se hace preguntas para tratar de atisbar qué ocurrirÔ en los próximos años, el segundo se encarga de responder las cuestiones que ya estÔn sobre la mesa. ¿CuÔles 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 mÔs 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 mÔs acertadas, lo que enriquece enormemente la experiencia del usuario. Netflix Machine Learning Algorithms En el caso del Data Analytics, su aplicación es mÔs común en otros sectores como pueda ser la salud, ya que permite a los centros sanitarios atender a los pacientes de una forma mÔs eficiente. También es bastante usual el uso de esta disciplina en otras industria como la gestión energética, ya que en base al anÔlisis 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 estÔs 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 mÔs amplio y diverso Experto en estadistica y matemÔtica 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 Ôrea 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 hÔbil 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 .

  • 10 minutes

    10 lenguajes de programación que merece la pena aprender

    Ironhack - 2023-05-27

    Siendo realistas, existen numerosos lenguajes de programación, asĆ­ que decidir cuĆ”l quieres aprender (al menos, al principio), puede ser todo un desafĆ­o. Y aunque todos merecen la pena, creemos que elegir uno de estos diez lenguajes de programación puede ser mucho mĆ”s rentable. Antes de descubrir lo que ofrece cada uno, analizaremos unos conceptos bĆ”sicos. ĀæQuĆ© 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 especĆ­ficas. Los idiomas mĆ”s utilizados son Python, JavaScript, Java, C, C++, C#, Go y Scala, pero hay muchĆ­simos mĆ”s 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 categorĆ­as: procedimental, funcional, orientado a objetos, de scripting y lógico. Veamos en quĆ© 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 matemĆ”ticas para lograr el resultado deseado; incluyen Scala, F# y Haskell. Lenguajes de programación orientados a objetos : funcionan con atributos y mĆ©todos para crear grupos de objetos que se pueden reutilizar, asĆ­ que son muy Ćŗtiles 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 enseƱan al ordenador a tomar decisiones; incluyen Prolog y Alma-0. Lenguajes de programación para front-end o back-end QuizĆ” tengas claro quĆ© lenguaje de programación deseas aprender, pero… Āæsabes ya cuĆ”l es el puesto de tus sueƱos? ĀæPrefieres trabajar en la parte orientada a los usuarios o quedarte entre bastidores? ĀæY combinar ambas y convertirte en un desarrollador full-stack ? Antes de decidirte por un lenguaje de programación, asegĆŗrate de que se alinea con tus objetivos: Lenguajes de programación para front-end : tienden a centrarse en la parte con la que interactĆŗan los usuarios, es decir, colores, imĆ”genes, 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. PodrĆ­amos 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 mĆ”s idea sobre tus intereses, averigüemos cuĆ”l es lenguaje de programación que se adapta perfectamente a tus objetivos profesionales . Y, aunque podrĆ­amos escribir una entrada de blog especĆ­fica sobre cada uno de estos diez lenguajes de programación (Ā”y sobre otros muchos!), vamos a centrarnos en los siguientes aspectos: quĆ© son, cuĆ”les son sus caracterĆ­sticas y en quĆ© puesto se usan mĆ”s. JavaScript Seguro que has oĆ­do hablar de JavaScript . Ā”Es uno de los lenguajes de programación mĆ”s populares del mundo! Te contamos todo lo que necesitas saber: ĀæQuĆ© es JavaScript? JavaScript se utiliza para crear pĆ”ginas web interactivas y se puede utilizar tanto en front-end como en back-end. EstĆ” diseƱado para desarrollar aplicaciones centradas en la red. AdemĆ”s de ser uno de los lenguajes de navegador mĆ”s empleados del mundo, JavaScript estĆ” totalmente integrado con HTML/CSS y puede ejecutarse en los principales navegadores. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas 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 mĆ”s 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. ĀæPara quiĆ©n es JavaScript? Como lenguaje de programación presente en el 97Ā % 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. ĀæQuĆ© es Java? Java es uno de los lenguajes de programación mĆ”s 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 tecnologĆ­as del lado del servidor. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Java? Conocido por su sencillez independiente de la plataforma, su seguridad y su buen rendimiento, Java es fĆ”cil de usar y tiene la ventaja de permitir la creación de código flexible y reutilizable. Sin embargo, es mĆ”s lento que lenguajes de programación similares como C o C++ y no estĆ” optimizado para la interfaz de usuario; tambiĆ©n carece de una función de copia de seguridad y consume mucha memoria. ĀæPara quiĆ©n 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 . ĀæQuĆ© 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 increĆ­blemente versĆ”til y se puede utilizar con muchos fines. He aquĆ­ la clave: no solo es competente en todas las Ć”reas, sino que rinde a nivel experto en una amplia variedad de tareas. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Python? Como es un lenguaje interpretado, Python no necesita compilación. AdemĆ”s, estĆ” orientado a objetos, es fĆ”cil de aprender, de alto nivel, de código abierto y portĆ”til. Su suave curva de aprendizaje permite que las personas que saben programar en otros lenguajes lo aprendan fĆ”cilmente y cuenta con infinidad de bibliotecas de terceros disponibles y una amplia comunidad de usuarios. Sin embargo, Python no es tan rĆ”pido como otros lenguajes de programación, consume mucha memoria, no estĆ” optimizado para el acceso a bases de datos y se usa en exceso o de forma indebida. ĀæPara quiĆ©n es Python? Aunque se usa tanto en el desarrollo web front-end como back-end, Python es mĆ”s usado para back-end. Ruby Puede que ya hayas leĆ­do la entrada de nuestro blog dedicada a Ruby . Por si acaso no lo has hecho, esto es lo que necesitas saber. ĀæQuĆ© 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, tambiĆ©n es Ćŗtil en automatización, generación de sitios estĆ”ticos, DevOps, web scraping y herramientas de lĆ­nea de comandos. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Ruby? Ruby es una licencia de código abierto y de libre acceso que se utiliza con fines generales. Este lenguaje de programación interpretado estĆ” orientado a objetos y es un lenguaje de scripting del lado del servidor. Ofrece muchas funciones Ćŗnicas 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 difĆ­cil de depurar. ĀæPara quiĆ©n 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. ĀæQuĆ© es Go? Go esĀ menos comĆŗn que los lenguajes de programación mencionados anteriormente, pero estĆ” ganando popularidad rĆ”pidamente gracias a su sencillez, simultaneidad y alto rendimiento. Se creó para llenar las lagunas que sufrĆ­an los ingenieros de software y mejorar, asĆ­, la productividad. Aunque es similar a C, es bastante rĆ”pido y se utiliza ampliamente en Google y otras empresas. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Go? Este lenguaje de programación estĆ”tico de código abierto presenta una biblioteca y un conjunto de herramientas estĆ”ndares muy potentes, funcionalidades de prueba, recolección de elementos no utilizadosĀ y mucho mĆ”s; tambiĆ©n es fĆ”cil de usar, ofrece oportunidades de desarrollo multiplataforma, compilación y ejecución mĆ”s rĆ”pidas, y tĆ©cnicas que permiten ahorrar tiempo. Sin embargo, como es relativamente nuevo, aĆŗn estĆ” en desarrollo, es bastante simple y no soporta solicitudes complejas. ĀæPara quiĆ©n es Go? Los principales usuarios de Go son los desarrolladores de back-end de Google. Rust Rust , popular entre cientĆ­ficos de datos que necesitan realizar anĆ”lisis pesados, es muy competente a la hora de procesar grandes cantidades de datos. ĀæQuĆ© es Rust? Rust es ideal para el aprendizaje automĆ”tico, el anĆ”lisis de datos y la biologĆ­a computacional, entre otros, porque es capaz de procesar grandes cantidades de datos increĆ­blemente rĆ”pido. Se ejecuta en dispositivos integrados, se integra fĆ”cilmente con otros lenguajes y es compatible con servicios crĆ­ticos para el rendimiento. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Rust? Como administrador de paquetes integrado con una excelente documentación, mensajes de error Ćŗtiles y herramientas de primera clase, Rust es compatible con varios editores, es muy rĆ”pido y realiza un consumo de memoria eficiente. TambiĆ©n es increĆ­blemente fiable, asĆ­ 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 Ćŗnica implementación y tiene una curva de aprendizaje elevada. ĀæPara quiĆ©n 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 mĆ”s. ĀæQuĆ© es C? C se creó en 1972, pero sigue siendo ampliamente utilizado en gran medida porque trabaja estrechamente con el procesador y la mayorĆ­a de las aplicaciones crĆ­ticas para el rendimiento estĆ”n escritas en C. Esto significa que los lenguajes de programación mĆ”s nuevos siguen sintaxis y estructuras de estilo C. Cuando el rendimiento y la eficiencia son fundamentales, C es una gran opción. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de C? Conocido por su simplicidad y eficiencia, C es rĆ”pido, ampliable, ofrece bibliotecas con muchas funciones y gestión de memoria dinĆ”mica, ademĆ”s de ser un lenguaje de programación de nivel medio. EstĆ” basado en compiladores, es de bajo coste y fĆ”cil de depurar. Sin embargo, carece de constructor y destructor, y suele ser considerado el lenguaje de programación mĆ”s difĆ­cil. ĀæPara quiĆ©n es C? C estĆ” 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 rĆ”pido, es una opción popular entre los ingenieros de datos que necesitan procesar grandes cantidades de los mismos de forma fĆ”cil y limpia. ĀæQuĆ© es Scala? Este lenguaje funcional y orientado a objetos es una opción popular para desarrolladores web. Es usado por profesionales que necesitan procesar rĆ”pidamente grandes cantidades de datos o crear aplicaciones móviles o web y sistemas de big data . Los sitios web que reciben mucho trĆ”fico suelen utilizar Scala porque es capaz de gestionar toda esa información. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Scala? Scala es un lenguaje de tipo estĆ”tico, lo que significa que los errores son fĆ”ciles de encontrar y corregir durante la compilación. Esto ahorra tiempo mĆ”s 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 difĆ­cil de aprender, ofrece herramientas limitadas y no siempre es compatible con otros sistemas y bibliotecas. ĀæPara quiĆ©n 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 especĆ­ficamente para la programación back-end y la fidelización de marcas. ĀæQuĆ© 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 quĆ© resolver en lugar de cómo resolverlo. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas 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 mĆ”s vanguardista y es compatible con la programación de conceptos matemĆ”ticos abstractos. Sin embargo, como difiere mucho de otros lenguajes, puede ser difĆ­cil de aprender. TambiĆ©n puede funcionar lentamente en aplicaciones que requieran mĆ”s potencia. ĀæPara quiĆ©n 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 tamaƱo hasta su inclusión en aplicaciones. ĀæQuĆ© 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 fĆ”cil de leer y escribir, asĆ­ que es popular entre programadores. ĀæCuĆ”les son las caracterĆ­sticas de Lua? Lua es Ćŗnico porque estĆ” diseƱado para funcionar como un lenguaje de extensión, incrustado en otras plataformas o sistemas, y puede integrarse prĆ”cticamente con cualquier sistema para implementar cambios sencillos. Es pequeƱo, flexible, portĆ”til y una gran opción para iniciarse en programación. Sin embargo, su comunidad de usuarios es pequeƱa y no todos sus códigos estĆ”n disponibles fĆ”cilmente. ĀæPara quiĆ©n es Lua? Lua se puede utilizar tanto para front-end como para back-end, pero se asocia con mĆ”s frecuencia a este Ćŗltimo. Ā”Menudo resumen! Esperamos que te haya gustado nuestra lista sobre los lenguajes de programación mĆ”s populares y que te resulte Ćŗtil para decidir cuĆ”l aprender. Si necesitas mĆ”s ayuda, consulta nuestro bootcamp de Desarrollo Web. Estamos seguros de que encontrarĆ”s justo lo que buscas.

  • 5 minutes

    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 mÔs. 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, mÔs 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 mÔs 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 mÔs conocidos de ChatGPT es la escritura de código y sus conocimientos de lenguajes de programación . AdemÔs de esto, también puede ayudar a depurar, resumir información y resolver problemas. Esta herramienta revolucionaria puede escribir código y crear una pÔgina 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 mÔs 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 beneficiarÔ a los desarrolladores web. Y te contamos por qué: Al menos por ahora, las capacidades de codificación de ChatGPT se limitan al código bÔsico y no pueden manejar la codificación compleja que se necesita, por ejemplo, en el caso de las aplicaciones bancarias o las pÔginas web. Esto significa que ChatGPT podrÔ ocuparse de la codificación bÔsica que los desarrolladores de software podrían hacer mientras duermen y, en su lugar, puedan dedicarle ese tiempo y esa energía a otras tareas mÔs 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, fÔcil 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 convertirÔ en una competencia y una herramienta que los desarrolladores web deberÔn dominar, lo que les permitirÔ centrarse en tareas mÔs complejas. Prompts de ChatGPT para el desarrollo web Si quieres aprovechar al mÔximo el poder de ChatGPT y utilizarlo en tu beneficio, estÔs en el sitio perfecto. Clasifiquemos nuestros prompts en algunas categorías: solicitudes, consejos y preguntas. Solicitudes para ChatGPT Crea una pÔgina 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 cuÔl es la parte mÔs importante del desarrollo web. ¿CuÔl es el mejor código para este tipo de pÔgina web? Dame ideas sobre diseño de pÔginas web. Preguntas para ChatGPT ¿CuÔles son las prÔcticas 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 prÔcticamente 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 prÔcticamente 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 bÔsico, 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 bÔsico, 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 podrÔ 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 permitirÔ avanzar mÔs y que se le dedique mÔs 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 estÔ aquí para quedarse.

  • La mejor manera de comenzar a aprender anĆ”lisis de datos

    Ironhack - 2022-01-04

    Sectores como salud, viajes y hotelería han tomado recientemente un gran interés en el anÔlisis 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 anÔlisis 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 anÔlisis de datos es responsable de crear los algoritmos. Por ejemplo, los registros de salud pueden someterse a procedimientos de anÔlisis 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 mÔxima capacidad, se analizan los datos recopilados del tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y las colas de trabajo de las mÔquinas. 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 anÔlisis 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 anÔlisis de datos es una ciencia que nos ayuda a sacar conclusiones sobre cualquier información. Al trabajar como analista de datos, desarrollarÔs e implementarÔs sistemas para mejorar el flujo de trabajo en una empresa. SerÔs responsable de que las herramientas utilizadas recopilen, extraigan y clasifiquen los datos para que se analicen de manera mÔs eficiente. Formas de comenzar a aprender habilidades de anÔlisis 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 automÔtico 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 anÔlisis 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 automÔtico. 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 anÔlisis 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 encontrarÔs aplicÔndolas al concluir tu anÔlisis de datos. Sin la información requerida, tu trabajo como analista de datos es absoluto. Reúne la información inicial, detÔllala 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 Ônimo 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 serÔ fÔcil obtener la técnica correcta, pero con el tiempo, después de estudiar y experimentar, te convertirÔs en un gurú. En este punto, descubrirÔs mucho sobre tus datos y podrÔs generar el informe final sobre ellos. ¿Por qué debería estudiar habilidades de anÔlisis de datos? Es posible que aún te preguntes si vale la pena tomar un curso de anÔlisis 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 aumentarÔn en un 20% en 2028. Eso representa una gran cantidad de puestos vacantes, y tomar un curso sobre anÔlisis de datos al menos te garantizarÔ 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 decepcionarÔ. PayScale, una compañía de encuestas, informa que un trabajo de anÔlisis 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, podrÔs ganar hasta 110,000 dólares al año. Estas cifras pueden variar dependiendo de la empresa; aún así, puedes tener la seguridad de que no obtendrÔs menos. Encuentra un curso para ti Si estÔs interesado en tomar un curso de anÔlisis de datos para unirse a la avalancha de la información, visita el sitio web de Ironhack. ObtendrÔs todo lo que necesitas para comenzar a estudiar anÔlisis 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 podrÔs trabajar como analista de datos junior, aunque eso dependerÔ de tu experiencia laboral previa. Aprende con nuestro bootcamp de anÔlisis de datos

  • ĀæQuĆ© 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 rÔpidamente. Por esto mismo, si bien algunos años atrÔs estaban clÔramente 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 estÔ del todo definido, lo cierto es que cada vez estÔ mÔs 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 mÔs 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, ¿cuÔles son esas destrezas? Repasamos cuÔles son los conocimientos y skills que debe tener un full stack developer para incorporarse a la industria en la actualidad. En este otro artículo podrÔs también descubrir todo lo que un desarrollador puede hacer . Lenguajes y frameworks de programación front-end Una de las tendencias mÔs comunes en la industria a día de hoy es cuidar muy mucho aquello que ven los clientes y ofrecerles una experiencia de usuario lo mÔs 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 bÔsicas 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 estÔ mÔs 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 acabarÔ 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 estÔ ganando la partida a otros como Java, que aunque siguen implementados en muchas compañías puesto que sus desarrollos se realizaron tiempo atrÔs, estÔn 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 mÔs desarrolladores partidarios de su uso, mÔs aún cuando incluso se estÔn 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 mÔs 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 mÔs 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, ademÔs, 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 mÔs 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 Ôrea te despierta mÔs 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 bĆ”sicos del anĆ”lisis de datos: introducción a SQL

    Ironhack - 2021-07-26

    Los datos estĆ”n a nuestro alrededor, y es una locura imaginar cómo se tenĆ­an que almacenar manualmente en archivadores antes de que llegara la era digital para facilitarnos las cosas. Afortunadamente, ahora tenemos bases de datos (Ā”yuhu!). Pero espera, Āæcómo extraemos la información que necesitamos o queremos de estas bases de datos con el menor esfuerzo posible? Redoble de tambores, por favor ... Ā”Os presentamos SQL! Pero antes de sumergirnos en quĆ© es SQL y por quĆ© es Ćŗtil… ĀæQuĆ© es el anĆ”lisis de datos? El anĆ”lisis de datos estĆ” ganando cada vez mĆ”s popularidad a medida que mĆ”s 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 dejarĆ”n igual de desconcertado porque no tienen sentido alguno. AquĆ­ es donde entra en juego el anĆ”lisis de datos: permite a las empresas extraer, editar y agregar datos especĆ­ficos que estĆ”n buscando. Esto ayuda a estas empresas u organizaciones a obtener conocimientos y tomar decisiones informadas para su próximo movimiento estratĆ©gico. Los analistas de datos estĆ”n muy demandados porque pueden organizar y categorizar estos datos para hacerlos interpretables y, por lo tanto, utilizables, y para hacer esto ā€œhablanā€ SQL. Por cierto, en caso de que te lo preguntes, el anĆ”lisis de datos y la ciencia de datos son dos campos diferentes . La ciencia de datos es mĆ”s multidisciplinaria, ya que combina estadĆ­stica, mĆ©todos cientĆ­ficos, inteligencia artificial (IA) y mĆ”s para extraer el valor de los datos. AdemĆ”s, utiliza una variedad de herramientas como smartphones, sensores, sitios web y mĆ”s para interpretar datos. ĀæCómo se utiliza el anĆ”lisis de datos en el mundo real? En tĆ©rminos generales, el anĆ”lisis de datos se puede usar de infinidad de maneras distintas dependiendo de la información que se estĆ© buscando, pero mĆ”s especĆ­ficamente, se usa para tomar mejores decisiones comerciales y de manera mĆ”s rĆ”pida para reducir los costes comerciales generales y desarrollar productos y servicios nuevos e innovadores. Por ejemplo, podrĆ­a predecir comportamientos de compra o ventas futuras, con fines de seguridad, ya que ayuda a protegerse contra el fraude, analizar la efectividad de las campaƱas de marketing o aumentar la eficiencia de la cadena de suministro. Primeros pasos en SQL: ĀæquĆ© es y para quĆ© sirve? SQL son las siglas de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado) y se pronuncia como Sequel. Ā”Este es el lenguaje utilizado en el anĆ”lisis 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 Ćŗnico lenguaje de programación que debes aprender , ya que la mayorĆ­a de las empresas tienen presencia online y recopilan datos. Ā”AsĆ­ que cuanto mĆ”s sepas sobre cómo comunicar estos datos, mejor podrĆ”s extraer y analizar y mejor serĆ” en tu trabajo!Ā Puedes ver este webinar online para aprender los conceptos bĆ”sicos de anĆ”lisis 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 drĆ”sticamente a organizar los datos para que puedan extraerse y analizar fĆ”cilmente. PermĆ­tenos desglosarlo aĆŗn mĆ”s para que realmente entiendas lo que esto significa. Es un sistema que gestiona datos organizados en tablas y las relaciones entre ellos. AnalicĆ©moslo 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 artĆ­culo de venta o inventario; por lo tanto, existe una relación entre todos estos datos. Beneficios clave deĀ RDBMS: Sistema : puede almacenar muchos estilos de datos para mĆŗltiples aplicaciones. Gestión : almacena, indexa, guarda cajas fuertes, copias de seguridad. Datos : todos los datos se pueden almacenar, pero principalmente nĆŗmeros y cadenas. Tablas : organizadas en columnas y filas. Relación : los patrones entre diferentes valores en columnas y tablas estĆ”n vinculados entre sĆ­. Entonces, Āæpara quĆ© son las RDBMS? Las RDBMS son una forma eficaz de almacenar información como base para los sistemas de procesamiento de transacciones en lĆ­nea, 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 mĆ”s. Y, por supuesto, todos los datos recopilados en estos sistemas se utilizan en el entorno de anĆ”lisis para generar conocimientos, pero primero debe acceder a dichos datos. ĀæY cómo lo hacemos? ... Ā”A travĆ©s del lenguaje SQL! Algunos tĆ©rminos clave en SQL Una consulta SQL te permite investigar un dato especĆ­fico. 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 cĆ”lculo de Excel. En la jerga SQL, una Columna es un ā€œcampoā€, una Fila es un ā€œregistroā€ y, finalmente, hay una entidad que es la unidad mĆ”s pequeƱa que contiene un conjunto significativo de datos. Una entidad tambiĆ©n se conoce como un ā€œobjeto de conjunto de datosā€. Con SQL, la mejor manera de aprender es utilizĆ”ndolo. Sin embargo, aquĆ­ hay algunos tĆ©rminos rĆ”pidos para que te familiarices con la jerga. Select, from and where Si quieres realizar una consulta, el tĆ©rmino "select" siempre aparece primero y, finalmente, es seguido por "from" . El tĆ©rmino "where" te permite filtrar las filas que quieres tener en tus resultados de bĆŗsqueda. AquĆ­ hay un ejemplo rĆ”pido de cómo se verĆ­a si usĆ”ramos una base de datos de estudiantes: Select: ā€œ*ā€™ā€ 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 continĆŗa y puedes cambiar esto en función de lo que estĆ©s buscando. Cuando quieras fusionar dos o mĆ”s tablas o conjuntos de datos, puedes utilizar la acción " join " que pone dos tablas diferentes juntas en función de un valor compartido; el tĆ©rmino ā€œjoinsā€ (combinaciones) suele aparecer despuĆ©s de la instrucción ā€œdesdeā€ pero antes de la función ā€œaā€. Por ejemplo; De tabla_1 ā€œunirā€ a tabla_2 Union Para terminar, Ā”mencionaremos uno mĆ”s! El tĆ©rmino "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 mĆ”s sobre los conceptos bĆ”sicos de anĆ”lisis de datos y SQL , Ć©chale un vistazo a nuestro seminario web a continuación: powered by Crowdcast En general, adentrarse al anĆ”lisis de datos puede ser muy interesante y satisfactorio una vez que lo dominas, Ā”es como ir a la bĆŗsqueda del tesoro! Y si estĆ”s interesado en convertirte en un analista de datos profesional, quieres desarrollar tu carrera o ampliar seriamente tus perspectivas laborales, Ā”no busques mĆ”s!Ā  Ӄchale un vistazo a nuestro Bootcamp de AnĆ”lisis de Datos !

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

    Ironhack - 2021-07-30

    ĀæAlguna vez has asentido con la cabeza para confirmar que entendĆ­as algo, pero en realidad no tenĆ­as ni idea? Y luego dices, ā€œDios mĆ­o, Āæpero por quĆ© he hecho eso?ā€ Y lo siguiente que ocurre es que te hacen una pregunta sobre lo que dijiste que sabĆ­as o, peor aĆŗn, te han asignado una tarea para hacer lo que dijiste que sabĆ­as hacer... y Ā”pesadilla! Por suerte para ti, si continĆŗas leyendo, no tendrĆ”s ese problema cuando se trate de CSS, HTML y Javascript. Pero tal vez aĆŗn lo tengas en otros aspectos de su vida, como tratar de impresionar a alguien en una cita, o decirĀ  "oh sĆ­, a mi tambiĆ©n me encanta ese grupo"Ā  y buscarlo en Google en cuanto se va al baƱo. Por cierto, realmente deberĆ­as 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 mĆ”s probable es que te hayas encontrado con HTML, CSS y Javascript. Estos son los tres lenguajes de programación principales de cualquier sitio o pĆ”gina web. Y aunque trabajan juntos, como explicaremos, cada uno juega un rol distinto cuando se trata de programación y desarrollo web. ĀæQuĆ© es HTML? QuizĆ”s en algĆŗn momento de tu vida, hayas hecho clic en el pequeƱo Ć­cono HTML (</>) y hayas visto una gran cantidad de lo que parece ser texto y sĆ­mbolos aleatorios y confusos que te hacen sentir que has entrado en una versión con bajo presupuesto de Matrix . Ese, amigo mĆ­o, 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 ā€œhipertextoā€ es esencialmente el "texto estructural", y un ā€œlenguaje de marcadoā€ es un "lenguaje" o "contenido" especial que los ordenadores entienden ; fue diseƱado originalmente para describir pĆ”ginas 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 pĆ”gina web. Hay tres elementos principales de HTML: etiquetas, elementos y atributos, y su versión mĆ”s reciente es HTML5. HTML5 tiene todas las caracterĆ­sticas originales del HTML normal, es mĆ”s dinĆ”mico e incorpora mucho menos código, Ā”pero aĆŗn asĆ­ te permite crear algo brillante en poco tiempo! ĀæQuĆ© es CSS? CSS es dos cosas crĆ­ticas. Ā”Es una banda de rock alternativo de chicas asesinas de la dĆ©cada de los 2000 a la que te recomendamos encarecidamente que descubras si todavĆ­a no las conoces! Pero CSS, para el propósito de este artĆ­culo, es un componente esencial para la codificación de un sitio web. CSS en el mundo de la tecnologĆ­a 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 estĆ©tica. CSS fue posterior a la creación de HTML para hacer que los sitios web se vieran mejor y, de hecho, Ā”lo consiguió! Sin CSS los sitios webĀ  tendrĆ­an todos el mismo estilo: blanco y negro, algunos hipervĆ­nculos en azul y con la tipografĆ­a New Romans (Ā”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 Ćŗnico y distinguible. Entonces, aunque HTML y CSS funcionan bien juntos, son lenguajes bastante distintos. Y aprender ambos significa que tambiĆ©n puedes usarlos por separado, Ā”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, tendrĆ”s tu propio sitio web. ĀæInteresado? Consulta ā€œ Crea tu pĆ”gina web responsive en menos de 2 horas ā€ Vale, ya casi terminamos… ĀæQuĆ© es Javascript? AquĆ­ es donde las cosas se complican un poco mĆ”s. Javascript estĆ” presente en casi todos los sitios web funcionales y permite que los sitios web sean dinĆ”micos 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 menĆŗ emergente cuando presionas un botón en el teclado Crear atajos de teclado para tu sitio web Crear una galerĆ­a de fotos en movimiento para que los usuarios puedan cambiar entre diapositivas Y la lista continĆŗa… ĀæCómo 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 tamaƱos, la descripción, la imagen del artĆ­culo, etc., y CSS serĆ” el aspecto de tu tienda online, los colores, el tipo de letra, el tamaƱo de la imagen, los tableros y demĆ”s. Ahora que conoces la diferencia entre HTML, CSS y Javascript y cómo se ayudan entre sĆ­, 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. Ā”Elije! Elije lo que quieres poner en prĆ”ctica como escribir un CV, un portafolio o una pĆ”gina de destino sobre una oferta de servicio en particular. 2. ĀæPodrĆ­as, por favor, no centrarte en cómo se ve la web en esta etapa? Ā”QuĆ­tate esa presión de inmediato! Pronto podrĆ”s "iluminar" tu sitio web, pero e nesta etapa de momento solo necesitas ordenar la estructura y el contenido. 3. Ā”Un trabajo en proceso! Hay una razón para la palabra borrador; es una copia aproximada de tu brillante idea que pronto se harĆ” realidad. Piensa en ello como un diamante en bruto que pronto serĆ” pulido. 4. Piense en la estructura Siempre puedes buscar inspiración en otros sitios web que te gusten, pero al principio mantĆ©nlo simple. Por ejemplo, piensa dónde quieres que estĆ© la navegación principal y quĆ© quieres en el pie de pĆ”gina. Honestamente, muchos de nosotros, los desarrolladores, simplemente tomamos un lĆ”piz y papel y dibujamos rĆ”pidamente el diseƱo bĆ”sico (muchos de nosotros todavĆ­a dibujamos peor que un niƱo de 7 aƱos, asĆ­ 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.Ā  Esto te evitarĆ” volver atrĆ”s, ya que el texto estarĆ” allĆ­, listo y esperando. AdemĆ”s, si, por ejemplo, eliges practicar tu Portafolio, piensa en algunas lĆ­neas sobre lo que haces y quiĆ©n eres y las Ć”reas en las que trabajas y tu experiencia laboral y educativa. 6. Verifica algunas referencias de diseƱo de antemano Investiga un poco sobre la inspiración visual. Cuando se trata de CSS, tendrĆ”s que pensar en el diseƱo en sĆ­, como ancho, alto, margen, relleno, posición, color de fondo, tamaƱo de fuente, etc. AsĆ­ que te recomendamos que visites algunos sitios web que te gusten como punto de referencia para tener un concepto visual mĆ”s claro. 7. Hazlo viendo nuestro webinar :) Ā”PermĆ­tenos echarte una mano! ConfĆ­a en nosotros, es mucho mĆ”s fĆ”cil y somos muy simpĆ”ticos :). AsĆ­ que estamos seguros de que la experiencia de aprendizaje serĆ” divertida y fĆ”cil de absorber en lugar de leer y probar todo tĆŗ mismo. Nuestro seminario web es casi como una clase privada, Ā”y terminarĆ”s en menos de 120 minutos! Ā”AsĆ­ que haz clic aquĆ­ para disfrutarlo! 8. Ā”A celebrar! Ā”Oooh, sĆ­, lo has conseguido! Sea lo que sea, Ā”has dado un gran salto! Y para que este proceso sea mĆ”s agradable, Ā”es hora de que lo celebres! ĀæCopa de vino? ĀæBoogie en tu habitación con tu canción favorita? ĀæAbrazar a alguien que quieres? Sea lo que sea, Ā”lo recomendamos encarecidamente! AsĆ­ que ahora que has leĆ­do este artĆ­culo y sabes un par de cosas sobre cómo crear un sitio web desde cero, tal vez estĆ©s pensando, "esto es interesante", "me gusta", "podrĆ­a hacer esto como un trabajo". Piensa en todas las celebraciones que podrĆ­as hacer... Pero con toda honestidad, puedes hacer una carrera seria con esto y convertirte en un profesional total (confĆ­a en nosotros, Ā”tendrĆ”s una gran demanda!). Entonces, si estĆ”s soƱando en grande y quieres convertirte en un maestro en Desarrollo Web, Ā”consulta nuestros Bootcamps de programación aquĆ­!

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