Code Time

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By David GiordanaTechnology
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Code Time episodes

  • Code Time (70): Conclusiones luego de la WWDC 2017 por @DavidGiordana
    La WWDC (Worldwide Developers Conference), también conocida como la conferencia mundial de desarrolladores es un evento que realiza Apple todos los años. Allí es donde la empresa presenta los grandes cambios en cuanto a desarrollo de software en sus productos.
    Este año, el 2017, la presentación, a diferencia de otras ediciones Apple combinó bastante hardware y algo de software. Entre todo tenemos lanzamiento de nuevos equipos mac e iPads. Además se lanzaron múltiples APIs para brindar más herramientas a los desarrolladores.
    La intención de este episodio es comentar las cosas que la empresa de la manzana presentó pero con un enfoque centrado lo más posible en el software. Algo que se suele ignorar es que la conferencia es el evento central está enfocado principalmente a la prensa y como tal debe hacerse publicidad de todo lo posible, pero además existen otras sesiones donde se ahonda en los cambios de software que suceden al evento principal a lo largo de la semana.
    Así que sin más espera damos comienzo a este podcast, que desde ya se aclara, se ajustará a mi opinión personal por lo cual no debe ser tomado como un análisis objetivo. Estando advertidos vamos con el podcast…
    PD: se aceptan sugerencias de temas tanto para Code Time, Script Time o el canal de youtube.
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    A Himitsu - Adventures: youtu.be/8BXNwnxaVQE
    ED:
    See You Tomorrow by GoSoundtrack http://www.gosoundtrack.com/
    Music provided by Audio Library https://youtu.be/idlqqMHd0W4
    46 min
  • Script Time: ¿Qué computadora necesita un programador?
    En el episodio anterior de Script Time tratamos algunos mitos que rondan los equipos mac de Apple concluyendo que no necesariamente son la mejor opción. Hoy continuamos con esto pero desde un punto de vista más amplio intentando responder a la grán pregunta ¿Qué equipo requiere un desarrollador de software o programador?. Esta intriga pesa más en los estudiantes que comienzan con estos estudios ya que para poder comenzar bien con su trabajo consideran renovar su computadora.
    En principio, a diferencia de lo que cabría pensar, no se requiere de tanto hardware para poder desarrollar, suponiendo obviamente que no se destina a creación de juegos o ejecución de simuladores. Aún así con una configuración base de 4Gb de memoria RAM, 500 Gb de almacenamiento, una gráfica decente (generalmente la integrada suele alcanzar) junto con un procesador equivalente a un Intel core i3 de no más de 3 generaciones atrás alcanza.
    Obviamente si se desea realizar trabajos pesados, ejecutar máquinas virtuales, simuladores o prueba de jeugos este hardware no sea suficiente. Pero nuevamente recordamos que es la configuración base para un estudiante. De allí en más lo que se le agregue ayuda mucho.
    La idea de esto es aclarar que no es necesario un hardware gamer para programar. Esto es desarrollo no “testing de videojuegos para vivir, el trabajo ideal” (Esto se puede debatir sin problema).
    Finalmente el sistema operativo depende de las preferencias personales y el enfoque deseado. Personalmente recomiendo más trabajar con macOS o aún mejor en ciertos aspectos Linux empleando utilidades en consola (ayuda a trabajar en equipos de bajas prestaciones).
    Sin más damos comienzo a este nuevo episodio de Script Time, recordándoles primero que pueden sugerir temas para Code Time, Script Time o el canal de YouTube...
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    13 min
  • Code Time (69): Grandes fracasos del software PT 3
    Code Time es un podcast enfocado principalmente a hablar sobre temas del desarrollo de software y programación. Al tratar estas temáticas es normal fomentar la importancia de la creación y aplicación de software “donde sea posible”. Pero “no todo es color de rosa”. Existe un lado oscuro que no suele ser mencionado. Así que qué mejor que tratarlo en este podcast.
    El lado oscuro del desarrollo de software está compuesto por esos grandes fracasos que marcaron la historia. Lamentablemente algunos no son conocidos por lo cual es importante tenerlos en cuenta, encontrar sus fallas y aprender de las mismas para no volver a repetirlas. Entre estos fallos tenemos una constante: una pérdida de dinero considerable lo que suele llamar la atención.
    A pesar de lo ya dicho hay que mencionar que si bién algunos de los desarrollos fallidos, si es que llegaron a terminarse, podrían parecer ridículos e incluso anecdóticos y divertidos, no siempre es así. Hoy nos centraremos en casos que llevaron a grandes pérdidas llegando incluso a la quiebra de grandes compañías.
    Ya sin más damos comienzo al podcast. Eso sí recordar que pueden sugerir temas para Code TIme, Script Time o incluso el canal de youtube.
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    46 min
  • Script Time: ¿Realmente se necesita una Mac para desarrollar software?
    Tanto el desarrollo de software como la programación son disciplinas que requieren de mucho tiempo de estudio y práctica para poder ser desempeñadas correcta y eficientemente. A lo largo de este entrenamiento se adquieren habilidades matemáticas, lógicas y de razonamiento. Ahora bien una de las herramientas necesarias para poder desempeñar las tareas es una computadora u ordenador (el nombre depende del lugar y se ignorará el correcto uso de las palabras). Entonces ¿Qué equipo es conveniente para trabajar?.
    Esta pregunta la resolveremos en el próximo episodio pero hoy el enfoque se centrará en desmitificar un imaginario: Los equipos Mac son mejores para desarrollar. Este mito proviene principalmente de ciertas campañas publicitarias y de la desinformación. Pero no todo es blanco o negro así que analizaremos ventajas y desventajas de estos dispositivos.
    Con esta introducción daremos comienzo a este nuevo episodio de Script Time aclarando previamente que esto es una opinión. Si existe alguna otra opinión que quieran plantear será bienvenida con gusto. Así también no duden en sugerir temas a tratar tanto en Code Time, Script Time o el canal de youtube.
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    7 min
  • Code Time (68): Grandes fracasos del software PT 2
    Code Time es un podcast enfocado principalmente a hablar sobre temas del desarrollo de software y programación. Al tratar estas temáticas es normal fomentar la importancia de la creación y aplicación de software “donde sea posible”. Pero “no todo es color de rosa”. Existe un lado oscuro que no suele ser mencionado. Así que qué mejor que tratarlo en este podcast.
    El lado oscuro del desarrollo de software está compuesto por esos grandes fracasos que marcaron la historia. Lamentablemente algunos no son conocidos por lo cual es importante tenerlos en cuenta, encontrar sus fallas y aprender de las mismas para no volver a repetirlas. Entre estos fallos tenemos una constante: una pérdida de dinero considerable lo que suele llamar la atención.
    A pesar de lo ya dicho hay que mencionar que si bién algunos de los desarrollos fallidos, si es que llegaron a terminarse, podrían parecer ridículos e incluso anecdóticos y divertidos, no siempre es así. Como ya se mencionará existieron errores que costaron vidas lo cual no es broma. Es fundamental tomar estas experiencias y utilizarlas para mejorar la calidad de los productos.
    Ya sin más damos comienzo al podcast. Eso sí recordar que pueden sugerir temas para Code TIme, Script Time o incluso el canal de youtube,
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    46 min
  • Script Time: ¿Qué tengo que hacer después de aprender un lenguaje de programación?
    Una de las herramientas características de todo programador y desarrollador de software son los lenguajes de programación. Gracias a estos una persona es posible convertir un pensamiento o solución abstracta en un programa que realmente funcione.
    Los estudiantes de estas ciencias suelen ser muy entusiastas en aprenderlos, centrándose muchas veces en su sintaxis y un poco en su semántica. Luego de un tiempo de estudio es normal sentir que uno se estanca, especialmente luego de concluir con los diversos cursos que existen. En ese momento es donde surge la grán pregunta ¿qué hago ahora? ¿qué debería aprender?. A lo largo de este episodio intentamos dar un enfoque para responder a esta gran incógnita.
    La clave es no quedarse simplemente con lo que el curso o libro haya enseñado sino buscar aplicaciones reales del conocimiento adquirido. De esta manera el siguiente paso lógico es poner en práctica el lenguaje escribiendo pequeños programas que permitan solucionar problemas cotidianos o que satisfagan la curiosidad personal. Ejemplos de esto son scripts para automatización, pequeñas aplicaciones, juegos, etc.
    Al hacer esto la sensación de falta de conocimiento se hará presente requiriendo más estudio y aprendizaje, que será el siguiente paso. Finalmente todo llevará a la necesidad de aprender el uso y creación de librerías y frameworks propios.
    Como todo en esta vida, el aprendizaje nunca termina así que el camino es largo y que mejor que un poco de iniciativa personal para continuar. Un detalle curioso de seguir estos pasos es que es posible desembocar en nuevas tecnologías, estrategias o paradigmas que el lenguaje original no abarcaba.
    Este episodio es dedicado a Jesus Martinez Mendoza quien planteo este tema para ser tratado. No duden en plantear temas de interés, estamos abiertos a sugerencias.
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    7 min
  • Code Time (67): Grandes fracasos del software PT 1
    Code Time es un podcast enfocado principalmente a hablar sobre temas del desarrollo de software y programación. Al tratar estas temáticas es normal fomentar la importancia de la creación y aplicación de software “donde sea posible”. Pero “no todo es color de rosa”. Existe un lado oscuro que no suele ser mencionado. Así que qué mejor que tratarlo en este podcast.
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    46 min
  • Script Time: El desarrollo de software y los modelos
    A la hora de programar o pensar una resolución de un problema existe un paso que es fundamental. Esta paso se hace siempre aunque no siempre de manera consciente.
    Esto, visto desde el punto de vista de una máquina no parecería ser la grán cosa ya que lo ignoramos por completo, pero computacionalmente se hace más evidente.
    Pero llegando a este punto es normal preguntarse de qué estamos hablando. Modelizar consiste simplemente en hacer una representación de los elementos del mundo real que necesitamos para trabajar. Por ejemplo para representar las posiciones de un robot dentro de una habitación podemos considerar su posición en un plano bidimensional donde el origen de coordenadas se ubica en la posición inicial. El objetivo de programa podría ser recorrer toda la habitación recorriendo la mayor área posible.
    Existen muchos ejemplos de modelización y una de sus características principales es que generalmente suelen ser abstracciones. Esto es eliminan detalles que agregan una complejidad innecesaria.
    La idea de un buen modelo es abstraer lo suficiente para no considerar casos inútiles ni almacenar información innecesaria, a la vez que se preservan los datos fundamentales que permitan resolver el problema.
    Aquí es donde entra en juego muchas veces la lógica. Existen distintos tipos de lógicas. Entre ellas podemos mencionar la lógica proposicional, la lógica de predicados, la lógica de primer orden, entre otras. La lógica suele ser utilizada para representar diversos modelos. Con esto tenemos la ventaja de emplear un formalismo sobre el cual es posible hacer diversos tipos de demostraciones, otra razón para darle importancia a ese campo.
    Y con esto damos comienzo al podcast, no sin antes, recordarle que pueden sugerir algún tema a cubrir en script time, code time o incluso en el canal de youtube del proyecto...
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    10 min
  • Code Time (66): Algoritmos de ordenamiento PT 4
    El estudio de los algoritmos existentes es muy extenso y obviamente no puede ser abarcado con tan pocos episodios ya que no solo existen muchos sino que es posible profundizar muchísimo.
    Recapitulando se hizo mención de algoritmos clásicos: el Bubble Sort (ordenamiento de burbuja), Insertion Sort (Ordenamiento por inserción) y el Selection Sort (Ordenamiento por selección) y presentamos además algoritmos divide and conquer como el QuickSort (ordenamiento rápido) y MergeSort (ordenamiento por mezcla).
    En esta ocasión nos centraremos finalmente el RadixSort y mi favorito, el ya tan mencionado y casi inútil el bogosort. Para cerrar el tema también estudiaremos la eficiencia de cada uno entre otras cosas. Así pues comencemos con el podcast de hoy donde profundizaremos sobre el tema…
    Recuerden que si les interesa algún tema en particular pueden sugerirlo.
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    46 min
  • Code Time (65): Algoritmos de ordenamiento PT 3
    En los dos episodios donde comenzamos y continuamos con el tema de los algoritmos de ordenamiento comprendimos el objetivo de ese estudio, expusimos los tres algoritmos clásicos, siendo estos mismos el Bubble Sort (ordenamiento de burbuja), Insertion Sort (Ordenamiento por inserción) y el Selection Sort (Ordenamiento por selección) y presentamos además un curioso algoritmo llamado QuickSort (ordenamiento rápido).
    En esta ocasión nos centraremos en la explicación de algoritmos como el merge sort (ordenamiento por mezcla), radix sort y mi favorito, el ya tan mencionado y casi inútil el bogo sort. Además estudiaremos la eficiencia de cada uno entre otras cosas. Así pues comencemos con el podcast de hoy donde profundizaremos sobre el tema…
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