Maneja el Pair Programming con GitHub Copilot a través de 150 horas de la mejor enseñanza digital” 

Las Pruebas de Interfaz de Programación de Aplicaciones (API Testing) constituye una parte esencial para asegurar la calidad del software. Mediante estos procedimientos, los profesionales verifican que los programas funcionen como se espera, lo que contribuye a la calidad general de la aplicación. Además, como no requieren interacciones manuales, las coberturas son más rápidas y permite a los expertos ahorrar tanto tiempo como recursos. Incluso estos instrumentos pueden realizarse antes de que se desarrollen las interfaces de usuarios, para que los informáticos puedan detectar problemas y corregirlos en una etapa temprana del proceso de desarrollo.   

Ante esto, TECH lanza un innovador Especialización que profundizará el Ciclo de Vida del Testing empleando los sistemas propios de la IA. El itinerario académico abordará estrategias orientadas a la planificación de pruebas manuales y automatizadas, considerando que su evaluación podrá requerir ajustes continuos según el desarrollo de los proyectos. A su vez, el temario proporcionará a los estudiantes una visión holística en la implementación de algoritmos específicos para manejar los problemas y enriquecer así los productos. También los contenidos didácticos fomentarán la interoperabilidad entre diferentes lenguajes mediante traducción automática, así como la automatización de tareas rutinarias con herramientas de Inteligencia Computacional.

En resumidas cuentas, este programa universitario de 6 meses brindará a los estudiantes una sólida fundamentación teórica-práctica, capacitándolos para aplicarla en situaciones reales, gracias al liderazgo y respaldo de un distinguido cuerpo docente, formado por expertos con una dilatada trayectoria profesional. De esta forma,TECH pone al alcance del alumno la exclusiva metodología del Relearning, una metodología pedagógica innovadora que se fundamenta en la reiteración de conceptos esenciales, garantizando así una eficaz asimilación de los conocimientos. El único requisito para ingresar en el Campus Virtual es que el alumnado tenga a su alcance un dispositivo con acceso a Internet, pudiendo emplear su propio móvil.

Mejorarás la cobertura de pruebas mediante la identificación de áreas críticas mediante la Inteligencia Artificial”  

Esta Especialización en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial en el Ciclo de Vida de Proyectos Softwarecontiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en la Programación
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Aplicarás las estrategias más avanzadas para la detección automática de cambios y problemas de rendimiento en aplicaciones web”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Implementarás a tus softwares la Clean Architecture y mejorarás la comunicación entre los diferentes equipos”

Gracias al sistema Relearning que emplea TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización”  

Esta Especialización proporcionará al alumnado un enfoque integral sobre la implementación de técnicas de IA en los proyectos softwares. El itinerario abarcará desde la configuración del entorno de desarrollo hasta la gestión de repositorios. Asimismo, el temario destacará la integración de elementos en Visual Studio Code y optimización de código con ChatGPT. Los materiales profundizarán en la arquitectura de los programas, aportando tanto las herramientas como metologías destinadas a la monitorización continua del rendimiento.La capacitación guiará a los expertos durante el Ciclo de Vida del Testing, comprendiendo la creación de test cases hasta la detección de bugs. 

Un temario completo que incorpora todos los conocimientos que necesitas para dar un paso hacia la máxima calidad informática”

Módulo 1. Mejora de la productividad en Desarrollo de software con IA  

1.1. Preparar un entorno de desarrollo adecuado

1.1.1. Selección de herramientas esenciales para desarrollo con IA    
1.1.2. Configuración de las herramientas elegidas
1.1.3. Implementación de pipelines de CI/CD adaptados a proyectos con IA
1.1.4. Gestión eficiente de dependencias y versiones en entornos de desarrollo

1.2. Extensiones imprescindibles de IA para Visual Studio Code    

1.2.1. Exploración y selección de extensiones de IA para Visual Studio Code
1.2.2. Integración de herramientas de análisis estático y dinámico en el IDE
1.2.3. Automatización de tareas repetitivas con extensiones específicas
1.2.4. Personalización del entorno de desarrollo para mejorar la eficiencia

1.3. Diseño No-code de Interfaces de Usuario con Elementos de IA    

1.3.1. Principios del diseño No-code y su aplicación en interfaces de usuario
1.3.2. Incorporación de elementos de IA en el diseño visual de interfaces
1.3.3. Herramientas y plataformas para la creación No-code de interfaces inteligentes
1.3.4. Evaluación y mejora continua de interfaces No-code con IA

1.4. Optimización de código usando ChatGPT    

1.4.1. Identificar código duplicado    
1.4.2. Refactorizar     
1.4.3. Crear códigos legibles    
1.4.4. Entender lo que hace un código    
1.4.5. Mejora nombre de variables y funciones    
1.4.6. Creación de documentación automática    

1.5. Gestión de repositorios con IA    

1.5.1. Automatización de procesos de control de versiones con técnicas de IA
1.5.2. Detección de conflictos y resolución automática en entornos colaborativos    
1.5.3. Análisis predictivo de cambios y tendencias en repositorios de código
1.5.4. Mejoras en la organización y categorización de repositorios mediante IA

1.6. Integración de IA en gestión con bases de datos    

1.6.1. Optimización de consultas y rendimiento utilizando técnicas de IA
1.6.2. Análisis predictivo de patrones de acceso a bases de datos
1.6.3. Implementación de sistemas de recomendación para optimizar la estructura de la base de datos
1.6.4. Monitoreo y detección proactiva de posibles problemas en bases de datos

1.7. Búsqueda de fallos y creación de test unitarios con IA    

1.7.1. Generación automática de casos de prueba mediante técnicas de IA
1.7.2. Detección temprana de vulnerabilidades y errores utilizando análisis estático con IA
1.7.3. Mejora de la cobertura de pruebas mediante la identificación de áreas críticas por IA

1.8. Pair Programming con GitHub Copilot    

1.8.1. Integración y uso efectivo de GitHub Copilot en sesiones de Pair Programming
1.8.2. Integración Mejoras en la comunicación y colaboración entre desarrolladores con GitHub Copilot
1.8.3. Integración Estrategias para aprovechar al máximo las sugerencias de código generadas por GitHub Copilot
1.8.4. Integración Casos de estudio y buenas prácticas en Pair Programming asistido por IA

1.9. Traducción automática entre lenguajes de programación    

1.9.1. Herramientas y servicios de traducción automática específicos para lenguajes de programación
1.9.2. Adaptación de algoritmos de traducción automática a contextos de desarrollo
1.9.3. Mejora de la interoperabilidad entre diferentes lenguajes mediante traducción automática
1.9.4. Evaluación y mitigación de posibles desafíos y limitaciones en la traducción automática

1.10. Herramientas de IA recomendadas para mejorar la productividad    

1.10.1. Análisis comparativo de herramientas de IA para el desarrollo de software
1.10.2. Integración de herramientas de IA en flujos de trabajo.
1.10.3. Automatización de tareas rutinarias con herramientas de IA    
1.10.4. Evaluación y selección de herramientas basada en el contexto y los requerimientos del proyecto

Módulo 2. Arquitectura del software con IA    

2.1. Optimización y gestión del rendimiento en herramientas con IA    

2.1.1. Análisis y perfilado de rendimiento en herramientas con IA
2.1.2. Estrategias de optimización de algoritmos y modelos de IA
2.1.3. Implementación de técnicas de caching y paralelización para mejorar el rendimiento
2.1.4. Herramientas y metodologías para la monitorización continua del rendimiento en tiempo real

2.2. Escalabilidad en aplicaciones de IA    

2.2.1. Diseño de arquitecturas escalables para aplicaciones de IA
2.2.2. Implementación de técnicas de particionamiento y distribución de carga
2.2.3. Manejo de flujos de trabajo y carga de trabajo en sistemas escalables
2.2.4. Estrategias para la expansión horizontal y vertical en entornos con demanda variable

2.3. Mantenibilidad de aplicaciones con IA    

2.3.1. Principios de diseño para facilitar la mantenibilidad en proyectos de IA
2.3.2. Estrategias de documentación específicas para modelos y algoritmos de IA
2.3.3. Implementación de pruebas unitarias y de integración para facilitar el mantenimiento
2.3.4. Métodos para la refactorización y mejora continua en sistemas con componentes de IA        

2.4. Diseño de sistemas de gran escala    

2.4.1. Principios arquitectónicos para el diseño de sistemas de gran escala
2.4.2. Descomposición de sistemas complejos en microservicios
2.4.3. Implementación de patrones de diseño específicos para sistemas distribuidos
2.4.4. Estrategias para la gestión de la complejidad en arquitecturas de gran escala con componentes de IA    

2.5. Almacenamiento de datos de gran escala para herramientas de IA    

2.5.1. Selección de tecnologías de almacenamiento de datos escalables
2.5.2. Diseño de esquemas de bases de datos para el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos
2.5.3. Estrategias de particionamiento y replicación en entornos de almacenamiento de datos masivos
2.5.4. Implementación de sistemas de gestión de datos para garantizar la integridad y disponibilidad en proyectos con IA

2.6. Estructuras de datos Con IA    

2.6.1. Adaptación de estructuras de datos clásicas para su uso en algoritmos de IA
2.6.2. Diseño y optimización de estructuras de datos específicas para modelos de aprendizaje automático
2.6.3. Integración de estructuras de datos eficientes en sistemas con procesamiento intensivo de datos
2.6.4. Estrategias para la manipulación y almacenamiento de datos en tiempo real en estructuras de datos con IA    

2.7. Algoritmos de programación para productos con IA    

2.7.1. Desarrollo e implementación de algoritmos específicos para aplicaciones con IA
2.7.2. Estrategias de selección de algoritmos según el tipo de problema y los requisitos del producto
2.7.3. Adaptación de algoritmos clásicos para su integración en sistemas de inteligencia artificial
2.7.4. Evaluación y comparación de rendimiento entre diferentes algoritmos en contextos de desarrollo con IA    

2.8. Patrones diseño para desarrollo con IA    

2.8.1. Identificación y aplicación de patrones de diseño comunes en proyectos con componentes de IA
2.8.2. Desarrollo de patrones específicos para la integración de modelos y algoritmos en sistemas existentes
2.8.3. Estrategias de implementación de patrones para mejorar la reusabilidad y mantenibilidad en proyectos de IA
2.8.4. Casos de estudio y buenas prácticas en la aplicación de patrones de diseño en arquitecturas con IA

2.9. Implementación de Clean Architecture    

2.9.1. Principios y conceptos fundamentales de Clean Architecture    
2.9.2. Adaptación de Clean Architecture a proyectos con componentes de IA
2.9.3. Implementación de capas y dependencias en sistemas con arquitectura limpia
2.9.4. Beneficios y desafíos de la implementación de Clean Architecture en el desarrollo de software con IA

2.10. Desarrollo de software seguro en aplicaciones web con IA    

2.10.1. Principios de seguridad en el desarrollo de software con componentes de IA
2.10.2. Identificación y mitigación de posibles vulnerabilidades en modelos y algoritmos de IA
2.10.3. Implementación de prácticas de desarrollo seguro en aplicaciones web con funcionalidades de Inteligencia Artificial
2.10.4. Estrategias para la protección de datos sensibles y la prevención de ataques en proyectos con IA

Módulo 3. IA para QA Testing

3.1. Ciclo de Vida de Testing    

3.1.1. Descripción y comprensión del ciclo de vida de testing en el desarrollo de software    3.1.2. Fases del ciclo de vida de testing y su importancia en el aseguramiento de la calidad
3.1.3. Integración de la inteligencia artificial en diferentes etapas del ciclo de vida de testing
3.1.4. Estrategias para la mejora continua del ciclo de vida de testing mediante el uso de IA

3.2. Test Cases y Detección de Bugs    

3.2.1. Diseño y escritura efectiva de casos de prueba en el contexto de QA Testing
3.2.2. Identificación de bugs y errores durante la ejecución de casos de prueba
3.2.3. Aplicación de técnicas de detección temprana de bugs mediante análisis estático
3.2.4. Uso de herramientas de inteligencia artificial para la identificación automática de bugs en test cases    

3.3. Tipos de Testing    

3.3.1. Exploración de diferentes tipos de testing en el ámbito de QA
3.3.2. Pruebas unitarias, integración, funcionales, y de aceptación: características y aplicaciones
3.3.3. Estrategias para la selección y combinación adecuada de tipos de testing en proyectos con IA
3.3.4. Adaptación de tipos de testing convencionales a proyectos con componentes de inteligencia artificial

3.4. Crear un Plan de Pruebas    

3.4.1. Diseño y estructuración de un plan de pruebas integral
3.4.2. Identificación de requisitos y escenarios de prueba en proyectos con IA
3.4.3. Estrategias para la planificación de pruebas manuales y automatizadas
3.4.4. Evaluación y ajuste continuo del plan de pruebas en función del desarrollo del proyecto    

3.5. Detección y Reportar Bugs con IA    

3.5.1. Implementación de técnicas de detección automática de bugs mediante algoritmos de aprendizaje automático    
3.5.2. Uso de herramientas de inteligencia artificial para el análisis dinámico de código en busca de posibles errores    
3.5.3. Estrategias para la generación automática de informes detallados sobre bugs detectados por IA
3.5.4. Colaboración efectiva entre equipos de desarrollo y QA en la gestión de bugs identificados por IA    

3.6. Creación de Pruebas Automatizadas con IA    

3.6.1. Desarrollo de scripts de prueba automatizados para proyectos con componentes de inteligencia artificial
3.6.2. Integración de herramientas de automatización de pruebas basadas en IA    
3.6.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación dinámica de casos de prueba automatizados
3.6.4. Estrategias para la ejecución eficiente y mantenimiento de pruebas automatizadas en proyectos con IA    

3.7. API Testing    

3.7.1. Conceptos fundamentales de API testing y su importancia en QA
3.7.2. Desarrollo de pruebas para la verificación de APIs en entornos con componentes de Inteligencia Artificial
3.7.3. Estrategias para la validación de datos y resultados en API testing con IA
3.7.4. Uso de herramientas específicas para el testing de APIs en proyectos con inteligencia artificial    

3.8. Herramientas de IA para Web Testing    

3.8.1. Exploración de herramientas de inteligencia artificial para la automatización de pruebas en entornos web
3.8.2. Integración de tecnologías de reconocimiento de elementos y análisis visual en web testing
3.8.3. Estrategias para la detección automática de cambios y problemas de rendimiento en aplicaciones web mediante IA
3.8.4. Evaluación de herramientas específicas para la mejora de la eficiencia en el web testing con IA    

3.9. Mobile Testing Mediante IA    

3.9.1. Desarrollo de estrategias de testing para aplicaciones móviles con componentes de inteligencia artificial
3.9.2. Integración de herramientas de testing específicas para plataformas móviles basadas en IA
3.9.3. Uso de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de problemas en el rendimiento de aplicaciones móviles
3.9.4. Estrategias para la validación de interfaces y funciones específicas de aplicaciones móviles mediante IA

3.10. Herramientas de QA con IA    

3.10.1. Exploración de herramientas y plataformas de QA que incorporan funcionalidades de Inteligencia Artificial    
3.10.2. Evaluación de herramientas para la gestión y ejecución eficiente de pruebas en proyectos con IA
3.10.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación y optimización de casos de prueba    
3.10.4. Estrategias para la selección y adopción efectiva de herramientas de QA con capacidades de IA

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