Los más críticos de Pokémon dirán que la creatividad se terminó y que ya no hay ideas. Por fortuna la inteligencia artificial está para crear tu propio pokémon, en caso de que quieras aportar tu propio granito a la pokedex mundial.

Crear tu propio Pokémon no es complicado. Solo tienes que ingresar en este enlace y configurar la herramienta.

El espacio de Promt es donde puedes poner las indicaciones. El algoritmo está entrenado para reconocer palabras en inglés y no parece haber problemas con ingresar más de una palabra.

Num-outputs es el número de resultados que te lanzará la herramienta. Puedes seleccionar entre 1 y 4. Ten presente que, a mayor número de resultados, más será el tiempo que durará en mostrar resultados.

No tienes que jugar con num_inference_steps a menos que quieras obtener resultados un poco más escasos (el default es 50). Lo que esto elimina son los elementos de ruido y permite obtener un resultado final mucho más cercano a lo que esperamos de los pokémones. El 1 básicamente entrega imágenes que nada tienen que ver con Pokémon.

Por último, está guidance_scale se encarga de escalar las proporciones del pokémon.

Los resultados varían de acuerdo con el tipo de instrucciones que realices. Pero sin duda el modelo entrega algunas ideas bastante interesantes que pueden servir para algún proyecto pasional de pokémon que tengas en mente.

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Les compartimos algunos de los resultados, abominaciones y mascotas que creamos utilizando la herramienta.

Chigüiro Colombiano

 Ironman Charizard

Naruto

Ratón Azteca

Idolo de música

ENTER.CO

One Piece

La herramienta fue entrenada por Justin Pinkney, un desarrollador enfocado en arte generado por AI. En este enlace puedes encontrar toda la información en Github del proyecto. Este modelo en particular fue entrenado en imágenes de Pokémon BLIP usando GPU 2xA6000 en Lambda GPU Cloud por alrededor de 15,000 pasos.

Imágenes: Montaje ENTER.CO 

Las últimas encuestas a academias de programas han demostrado que una buena parte del talento de desarrollo hoy está migrando de otras áreas del conocimiento. Para ayer nos queda la idea del desarrollador que lleva toda una vida con una PC frente a la pantalla tecleando. Hoy los médicos, comerciales, administradores, desarrolladores de video están aprendiendo a programar.

Lo curioso (y lo digo por experiencia) es que lo más difícil de aprender a programar no es ‘aprender a programar’. Con esto quiero decir que lo complejo, realmente no es obtener el conocimiento técnico (Python, Java, etc.), sino como aplicar lo que saben a escenarios reales o cómo aprender hábitos que les faciliten hacer sus proyectos de la mejor manera posible.

Por esto, en ENTER.CO hoy tenemos cinco consejos de ‘supervivencia’ para los programadores novatos.

Programar es trabajo para humanos. Tome un descanso

Vamos a matar el mito del que eres buen desarrollador si tienes un cordón umbilical pegado al computador. La programación requiere usualmente la resolución de problemas. Pero, de manera curiosa, encontrarás que la mayoría de estos aparecen lejos de la pantalla.

Ya lo sabemos… suena como a consejo de horóscopo. Pero si lo decimos, es porque sabemos que la mayoría de los nuevos programadores pasarán horas rompiéndose la cabeza buscando, leyendo y releyendo el código. Como siempre, la mayoría de problemas está entre la silla y el escritorio: así que tome un desando.

El hábito hace al programador

No. No tienes que salir a la iglesia. Lo decimos porque la programación es una profesión de hábitos. Por ejemplo, utilizar nombres claros para las variables y las funciones, escribir documentación para el código desarrollado (de manera que más adelante tú y otras personas recuerden qué hace una línea allí) … hay muchas cosas que es fácil corregir desde el inicio si te acostumbras a tomar los pasos extra e incluirlos dentro de tu forma de programar.

Ama tus errores y encuentra placer en resolver problemas

Puede que los mejores programadores sean masoquistas por naturaleza. Lo digo porque algunas de las personas más talentosas que he conocido en este mundo son aquellos que encuentran algo de placer en solucionar problemas. Alguna vez uno de ellos me confesó que una de las primeras cosas que había aprendido era a tomar los mensajes de error como un desafío personal: ¿cómo resolver problemas? ¿Cómo encontrar el culpable de que el código no haga lo que tiene que hacer? Cuando aprendes a tener la actitud correcta ante estos problemas, programar se convierte casi en un jugo de rompecabezas.

No hay herramientas ‘mejores’, sino favoritas

Una de las primeras cosas que se aprende en desarrollo es que hay una herramienta para todo: frameworks, editores de código, entornos… Y medios como nosotros hemos pecado de llamar, de tanto en tanto a alguna de ellas como la ‘mejor’ de su tipo.

Lo cierto es que en programación pocas veces la respuesta es absoluta. Si ves que alguien más utiliza un framework, pero cuando lo utilizas no consigues sacarle el mismo provecho no debes forzarte a utilizarlo. Encuentra las herramientas que mejor se ajusten a ti.

Conviértete en el ‘especialista’

Hay profesiones en las que te venden la idea que hay que hacer de todo: periodista, editor, videográfo, Community manager, mesero y por las noches Batman. Sin embargo, los estudios más recientes han demostrado que algunas de las mejores ofertas de empleo para los desarrolladores están en aquellos que han encontrado un nicho.

Con esto queremos decir que no necesitas saber 10 lenguajes de programación, estudiar AI, tener conocimiento de todos los editores de código.

En vez de esto, lo mejor es que encuentres tu nicho. Busca algo que te guste hacer dentro de la programación, que despierte tu interés o en lo que consideres que eres bueno. Luego, especialízate en esto y busca sus aplicaciones más profundas. Es seguro que así encontrarás ofertas más interesantes y, de paso, te crearás un perfil.

Imágenes: Holberton School

La popularidad de Python no cambiará en los próximos años y siendo el lenguaje de programación preferido por muchos siempre es útil encontrar nuevas herramientas que le saquen todo el provecho. Este año durante PyCon 2022 (un evento centrado en el lenguaje de programación) Anaconda, una compañía centrada alrededor de plataformas y herramientas de Python, presentó PyScript, un proyecto con una promesa bastante ambiciosa: ser el Minecraft de los desarrolladores de software.  

PyScript no es nada más que un framework que quiere utilizar una mezcla de Python y de HMTL, pero con el objetivo final de crear un marco lo suficientemente amplio como para permitir a casi cualquier desarrollador el poder desarrollar aplicaciones de escritorio. 

La mayor diferencia que tiene PyScript (y la razón por la que nos llamó la atención) es un intención de crear un nuevo ‘lenguaje de programación’ que al igual que un juego de tipo Minecraft siga unas reglas consistentes, permita mucha expresividad y, más importante, sea mucho más fácil de leer y utilizar para aquellos que estén dando sus primeros pasos en el mundo de la programación. 

Pero esta no es la única comparación con el famoso juego de Mojang. En un blog que explica con muchos más detalles la manera en la que funciona, Peter Wang se refiere a PyScript como el Minecraft de los desarrolladores ya que es un framework que ofrece ‘bloques básicos’ para construir, así como utilizar bloques que otras personas también han creado. 

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Entrando a elemento un poco más técnicos, PyScript permitirá a los usuarios acceder a Python en el navegador a través de la habilitación de contenido directo.Los usuarios también podrán acceder a otros programas dentro del ecosistema de bibliotecas de Python, incluidos NumPy, pandas y scikit-learn. Algo clave en este framework es que también incluye comunicación bidireccional entre objetos y espacios de nombres de Python y Javascript.

Los usuarios pueden administrar su entorno de software definiendo qué paquetes y archivos se incluyen para ejecutar el código de la página. Los desarrolladores de aplicaciones visuales pueden usar componentes de interfaz de usuario seleccionados, incluidos botones, contenedores y cuadros de texto, por tan solo mencionar algunas de las cosas que destaca su blog de anuncio. 

Todo esto suena muy interesante para cualquier fan de Python, pero vale la pena mencionar que el proyecto se encuentra en estos momentos en su versión Alpha, con lo que muchas de estas funciones son bastante inestables. Esto si, la comparación con Minecraft no parece tan descabellada y si el framework termina por cumplir con las promesas que ha hecho y consigue evolucionar, podríamos estar frente a una de las herramientas que en un par de años parecerán indispensables (o al menos recomendadas) para cualquier desarrollador

Si quieres obtener más  información sobre cómo funciona PyScript, puedes ver los archivos de GitHuby en este enlace. 

Imágenes: Montaje ENTER.CO

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Una de las mejores cosas de la programación como profesión, es que todo se encuentra en línea. En esta lista de herramientas están los podcasts, que además son una excelente compañía en esas largas sesiones de código.

En ENTER.CO sabemos que encontrar el podcast adecuado puede ser algo molesto. Por eso hemos buscado entre los podcasts que escuchan nuestros amigos amantes de la programación, así como aquellos que están aprendiendo y hemos seleccionado los cinco que más nos llamaron la atención.

La única aclaración extra que haremos es que todos los podcasts en nuestra lista están en inglés. En el mejor de los casos puedes hacer un dos por uno y aprendes algo de inglés al mismo tiempo que refuerzas tu conocimiento en programación.

Developer Tea

Developer Tea es un podcast Spec, un sitio/blog creado por profesionales de la tecnología, con la intención de hablar de lo que hacían cada día. Quizás esta sea la principal para recomendar o escuchar este podcast, que no se enfoca necesariamente en algunos de los aspectos más ‘técnicos’ de la programación, sino que hablar de experiencias dentro de la industria: la mentalidad que debe tener un ingeniero senior, tres preguntas que debes realizar a tu manager lo antes posible, mecanismos de productividad. Puedes escuchar el podcast desde Apple Podcast.

Codenewbie

Este podcast me pareció perfecto, precisamente porque la experiencia cercana me dice que muchas de las personas que ingresan al mundo de la programación son ‘nuevas’, lo que puede hacer que ciertos podcasts sean algo intimidantes. Codenewbie se enfoca en crear contenido para las personas que recién están ingresando al mundo de la programación. Por ejemplo, encuentras episodios sobre los ‘errores que las personas cometen cuando están aprendiendo código’ o ‘cómo aprender bases de datos puede ser divertido. Puedes escuchar Codenewbie en este enlace.

Javascriptjabber

Javacript es uno de los lenguajes de programación más populares y un requisito para la mayoría de desarrolladores. ¿Así que tiene sentido dedicar un podcast dedicado a explorarlo a fondo? Javascriptjabber es un podcassr que se encarga de explorar todo lo que hay dentro de este tema: los nuevos trabajos que lo necesitan, las comunidades alrededor de él, frameworks que existen… no podrás creer todo lo que se puede hablar de JavaScript hasta que comiences a escucharlo. Disponible en Apple Podcast y Spotify, así como en su sitio oficial.

SyntaxFM

Este es uno de esos podcasts que parecen indispensables para las personas que quieren incrementar sus conocimientos en programación. SyntaxFM es un podcast creado por Wes Bos y Scott Tolinski, dos desarrolladores y profesionales, con experiencia en la creación de cursos o contenido educativo. SyntaxFM es un menú de contenido que explora diferentes temas, siempre con el objetivo de entregar tips o información de interés en temas relacionados con la programación o el dearrollo web. Puedes escucharlo en Spotify

Codingblocks.net

Una de las grandes cosas que tiene Codingblocks.net es que es un podcast entretenido de escuchar: con sentido de humor y buenos temas a la mesa, este podcast mensual sirve como un diario de experiencias, pero también como un excelente recurso para entender mejor ciertos elementos dentro del negocio de programar. Nuestro recomendado es su capítulo sobre qué es un Game Engine, que más de una persona pensando en desarrollo de videojuegos debería escuchar. Puedes escucharlo aquí. 

Imágenes: Foto de Magda Ehlers en Pexels

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Ahora Github permitirá que los desarrolladores creen ‘categorías’ de acceso a su código, de manera que las personas que hagan donaciones a su repositorio puedan acceder a espacios privados, que obviamente ofrecerán ventajas de acuerdo con la categoría a patrocinar.

“Los desarrolladores y organizaciones con Patrocinadores de GitHub habilitados ahora podrán adjuntar un repositorio privado a cada uno de sus niveles de patrocinio. Esto otorgará a los respectivos financiadores acceso al repositorio. Estas invitaciones son administradas automáticamente por GitHub, por lo que no queda nada por administrar después de configurarlo. Esto convierte algo que muchos de ustedes estaban haciendo manualmente en una parte compatible de Patrocinadores de GitHub. ¡Estamos emocionados de ver cómo lo usarás!”, anunció en su blog la plataforma.

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Aunque algunos pueden pensar que incluir código detrás de ‘paywalls’ puede ser una manera de ocultar material útil información, lo cierto es que Github simplemente está tomando prestadas lecciones de sitios como Patreon. Estas plataformas se han encargado de crear un modelo que permite financiar a proyectos independientes y nuevas profesiones de la Internet (de hecho, es la manera en la que muchos de los creadores de contenido son capaces de generar ingresos adiciones). La creación de categorías hace que las personas estén dispuestas a pagar un poco más, por el acceso a ciertos beneficios (que la mayoría de las veces superan el costo extra de la suscripción).

Desde hace algunos años Github permite a los creadores el agregar enlaces de plataformas externas (como la antes mencionada Patreon). Luego la compañía agregó los ‘GitHub Sponsor’, que permiten realizar donaciones directamente a través de la plataforma. La función más reciente parece ser solo el siguiente paso natural para hacer del servicio el lugar ideal para que los desarrolladores no solo creen una comunidad, sino que puedan monetizar al mismo tiempo.

Imágenes: Pixabay

No es un secreto que hay una demanda enorme de desarrolladores en estos momentos. Sin embargo, muchas personas que están buscando trabajar con una nueva empresa de tecnología no entienden qué le hace falta a su perfil para conseguir la llamada final de un reclutador. La respuesta puede estar en que tu perfil no está ajustando con lo que se está buscando en estos momentos.

CodinGame, un campamento de entrenamiento para desarrolladores, y CoderPad, una intermediaria de entrevistas para empresas de tecnología, realizaron una encuesta a 14.000 desarrolladores y reclutadores de empresas de tecnología y encontraron que muchas de las empresas están teniendo problemas para encontrar a candidatos.

Mucha demanda de desarrolladores… pero poca oferta

De acuerdo con la encuesta, un 35% de las compañías están esperando en 2022 contratar más de 50 desarrolladores, mientras que el 15% están esperando contratar al menos a 200 más. Y, sin embargo, la mayoría de estas empresas están teniendo muchos problemas para encontrar a personas que estén acordes al perfil que están buscando.

Por ejemplo, están teniendo muchos problemas para encontrar desarrolladores con habilidades en DevOps y AI/machine learning. Como era de esperar, los lenguajes más buscados son JavaScript, Java y Python en 2022. También aseguran que está creciendo la demanda por lenguajes de más nicho como son Clojure y Scala. Además de esto, las compañías están buscando cada vez más Desarrolladores Go (debido a que cada día es más utilizado en la construcción de herramientas DevOps), mientras que Swift es cada vez uno de los lenguajes de programación más utilizado para elaborar apps de iOS.

El estudio resaltó que, precisamente por esta dificultad por contratar nuevo talento, los reclutadores de empresas de tecnología han aumentado sus presupuestos para contratar desarrolladores en 2022. Al mismo tiempo, esta competencia por las habilidades de software significa que los desarrolladores pueden exigir salarios más altos.

Otro adicional que dejó el estudio es que los trabajadores en el sector de tecnología esperan que la tendencia del trabajo remoto se convierta en el común denominador. Por ejemplo, una mayoría  espera que esta tendencia perdure más allá de la pandemia: el 70 % de los desarrolladores encuestados dijeron que quieren trabajar de forma remota, el 33 % prefiere teletrabajar a tiempo completo y el 37 % quiere dividir su tiempo entre el hogar y la oficina.

Imágenes: Foto de Christina Morillo en Pexels

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Cualquiera que esté interesado en aprender desarrollo de software sabe que no es algo se consiga solo con un curso web o un tutorial de Internet. Esto no significa que, de vez en cuando, no puedas pedir algo de ayuda para poder entender algún concepto clave o cómo realizar cierta tarea. Pensando en eso en ENTER.CO comenzaremos a publicar algunos videos en los ingenieros de Holberton School expliquen algunos de los conceptos que pueden ser de ayuda para las personas que están ingresando en el desarrollo de Software.

Esta semana la conversación que queremos compartir es sobre ORMS. Para esta sesión les compartimos uno de los talleres que Nicolaz Pérez, Software Engineer Senior.

Para aquellos que quizás quieran un resumen un poco más rápido del taller, tenemos este pequeño resumen:

– Los ORM son algo más que sus siglas: (Object Relational Mapping) y deben ser entendidas como herramientas o tácticas de programación.

– El ORM, de manera sencilla, pasa bases de datos a objetos o código. Si tuviéramos que hablar de cómo se homologa con el ORM estamos hablando de que una tabla, pasa a ser una clase. Una fila, pasa a ser un objeto, una columna pasa a ser un atributo… por solo entregar algunos ejemplos.

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– ¿Por qué se mapea utilizando un ORM? Al no utilizar un ORM la cantidad de código generado puede ser mayor, porque no se está ‘reutilizando’ los recursos que ya existen. También permiten la manipulación abstracta desde el RBDMS. Quizás una de las mejores ventajas es que permite eliminar la SQL injection, lo que significa más seguridad.

– ¿Por qué no utilizar un ORM? La primera razón está en que olvidar el SQL al momento de utilizar un ORM. También es importante que, como se trata de una abstracción al final del día hay una pérdida de tiempo, lo que significa un código menos eficiente.

Puedes aprender más de Holberton School en este enlace, así como aprender más de las convocatorias que realiza.

Imágenes: Pixabay

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Ingresar a la interfaz e información privada de una empresa puede ser muy sencillo; un error en la seguridad, falta de actualizaciones o la apertura de un enlace malicioso. Windows server es un servidor que desarrolló Microsoft, con el fin de proteger a la compañía de dichos ciberataques, el cual hizo su debut en el año 2000.

Windows Server 2019, es la nueva versión que trabaja directamente con la nube, reúne un amplio almacenamiento para los datos de la compañía, plataformas adecuadas para contener los documentos y seguridad a la información en un solo servidor.

Ahora, la seguridad multicapa incluye servicios de núcleo seguro, cifrado avanzado de datos, seguridad basada en la virtualización (VBS), por sus siglas en inglés, y System Guard para ataques de corrupción de datos.

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En cuanto al almacenamiento de datos, esta versión trabaja de manera híbrida con Azure Arc y Storage Migration Service, asegurando la migración de datos locales tanto en reposo como en traspaso.  Incluye también, una plataforma de aplicaciones que ayudan a transformar tanto la infraestructura como las aplicaciones con las que trabaje la compañía

Existen dos ediciones principales de Windows Server 2019, basadas en tamaño de la organización y los requisitos de gestión del servidor. La edición Datacenter, es para compañías que utilizan entornos híbridos o netamente la nube. La Estándar para empresas que no están virtualizadas o con entornos de baja densidad.

Sin embargo, hay una tercera edición, la Essentials. La diferencia es que ésta está pensada para pequeñas empresas con hasta 50 dispositivos. Esta licencia solo está disponible a través de Fabricantes de equipos originales (OEM).

Para adquirir Windows Server 2019 puedes comprar la licencia de manera virtual o en puntos físicos, instalarla en los dispositivos que requieras y crear una cuenta en el servidor.

Imágenes: Pixabay

Jetbrain, una empresa que crea herramientas de programación, entrevistó a más de 30.000 desarrolladores para conocer sus preferencias en lenguajes de programación, herramientas más usadas y sus planes para el 2022. Javascript, por ejemplo, se llevó el puesto del lenguaje de programación más usado y el principal. Seguido de Python y Java.

Aunque Python es el más usado, Java es lenguaje principal de muchos desarrolladores asegura la encuesta. Además, se les pregunto cuáles planean aprender en 2022, este es el top 10:

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• JavaScript
• HTML/CSS
• SQL
• Python
• Java
• Shell Scripting
• PHP
• Typescript
• C++
• C#

La encuesta llama la atención en que los cinco lenguajes con más rápido crecimiento son Python, TypeScript, Kotlin, SQL y Go.

Además, también les preguntó a los desarrolladores sobre sus herramientas y hábitos. Este año 80 % trabaja desde casa, comparado a un 70 % antes del COVID-19 y la mayoría no usa una plataforma específica para la Big Data, la que más resalta es Google Colab con 19 % de respuestas. El 61 % programa desde Windows, seguido de Linux (47 %) y MacOS (44 %). Además, el tipo de trabajo más popular en backend con 71 % de los entrevistados en estos cargos.

Por supuesto, los desarrolladores también usan los servicios en la nube: 36 % aseguró hacerlo de manera interna, 26 % en servidores locales y AWS es el principal con 21 %, seguido de Google Cloud (8 %) y Azure (5 %). Jetbrain asegura, además, que, dependiendo del lenguaje de programación de más uso, también cambian las herramientas preferidas de los desarrolladores. Por ejemplo, para C el IDE (Integrated development environment) más popular es Microsoft’s Visual Studio Code; mientras que para construir sistemas es CMake, seguido de Makfiles. El copilador más popular es GCC, seguido de Clang.

Finalmente, Jetbrain señala que las mujeres tienden a estar más involucradas en temas como Análisis de datos, Machine Learning e investigación de diseño UX/UI. Mientras que la tendencia es que su participación disminuya en tareas de desarrollo de infraestructura, DevOps, administración de sistemas y despliegue.

Si quieres conocer en detalle el estudio, puedes verlo en este enlace.

Imagen: Upklyak en Freepik. 

Ahora que muchos países están prestando atención a la crisis de energía que ha traído el calentamiento global, una mayor demanda de las ciudades y más empresas con base digital, más y más estudios se están haciendo la pregunta de cuánta energía consume un lenguaje de programación.

Una investigación titulada “Energy Efficiency across Programming Languages” (‘Eficiencia energética en todos los lenguajes de programación’) buscó establecer cuánta energía, memoria y el tiempo de ejecución de los 27 lenguajes de programación más utilizados.

Para esto los investigadores utilizaron diez programas del Computer Language Benchmarks Game (CLBG), un proyecto de software libre que contiene una colección estándar de tareas algorítmicas simples, así como un marco para ejecutar pruebas para comparar el desempeño. Para intentar ser más precisos en las mediciones, utilizaron la herramienta Running Average Power Limit (RAPL) de Intel, capaz de proporcionar estimaciones de energía a un nivel muy detallado con un historial comprobado.

¿Es esta una tabla para identificar cuál es el lenguaje que más o menos consume energía? Para nada. El objetivo final del estudio era más responder a una pregunta: ¿son los programas más rápidos y eficientes más ‘verdes’ con el medio ambiente? Y, por desgracia, la respuesta no parece ser tan sencilla como muchos podrían creer.

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La razón es bastante sencilla: un lenguaje de programación no consume energía de la misma manera que, digamos, un televisor. Con ellos la energía no se consume a un ritmo constante, sino que depende de qué esté trabajándose en ese momento. Esto, de acuerdo con el estudio, es un factor que debería ser considerado al momento de afirmar que porque un programa es más ‘rápido’ también es más responsable ambientalmente, ya que también puede no ser el más eficiente en cuando a su uso de energía.

Otro elemento que dificulta responder esta pregunta está en los factores adicionales presente al momento de utilizar un lenguaje de programación. La calidad del compilador o las librerías utilizadas también afectan la eficiencia de los lenguajes de programación y, al mismo tiempo, su consumo de energía.

¿Qué datos importantes generó el estudio? Además de la tabla, que pueden ver arriba y separa la información en cuánta energía, memoria y el tiempo de ejecución utilizaron los lenguajes en estas pruebas, se determinó que cerca del 88.94% de la energía fue consumida por la CPU, mientras que el porcentaje restante estaba asignado a la DDRAM.

Al final del día, de acuerdo con el estudio C es el lenguaje de programación ‘más verde’, sin embargo, el mismo estudio reconoce que al momento de valorar qué tan ambiental es un lenguaje de programación el cálculo debe ir más allá de relacionar el tiempo en el que están corriendo con el consumo de energía.

Imágenes: de Elchinator en Pixabay

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Imagen: Holberton School Colombia

Una de las primeras cosas que aprendes en desarrollo web es que la mitad de los recursos ya están disponibles. Es un mantra que es de bastante ayuda, pues muchos pueden sentirse intimidados cuando realizan sus primeros proyectos de l desarrollo web al creer que tienen que hacer todo por su cuenta.

Así que en ENTER.CO hablamos con algunos desarrolladores web y les preguntamos sobre sus ocho herramientas indispensables al momento de trabajar.

GitHub

Comencemos por la opción obvia. Aunque todo desarrollador ha escuchado de GitHub, aquellos que recién ingresan pueden no tener tan claro qué es o para que sirve. De manera sencilla: es la fuente más grande y avanzada de código en la Internet. ¿Qué tan grande? Se estima actualmente cuente con más de 65 millones de usuario y más de 28 millones de repositorios.

Buddy

Los términos Continuous Integration (CI) y Continuous Delivery (CD) ameritan su propio artículo, en particular porque todo desarrollador web tendrá que utilizarlos en su carrera profesional. Pero, de manera sencilla, puedes pensarlo como uno de los órganos vitales del desarrollo de aplicaciones. Buddy hace que los workflows más complicados de CI y CD sean mucho más fáciles. Un punto que tampoco podemos olvidar es GitHub, GitLab, AWS, Shopif y WordPress.

NetBeans

Hace un par de años, NeatBeans era considerado como solo un editor de textos. Sin embargo, la herramienta se ha convertido en una de las mejores aplicaciones framework que existen. Especialmente útil si eres un fan de Java, hoy la app te entrega editores, wizards, plantillas, así como funciones como la posibilidad de resaltar tu código semántica y sintácticamente.

Bootstrap Studio

Hay pocas herramientas más útiles para crear sitios web que los framework ofrecidos por Bootstrape. El primer punto a favor es que es una herramienta que no requiere de conexión. Pero más impresionante es la versatilidad que permite. Puedes exportar HTML, puedes abrir tus diseños en la mayoría de dispositivos y puedes arrastrar los elementos para crear un sitio que responda a la medida.

CodeLobster

Esta es una herramienta que salva vidas al momento de realizar desarrollos PHP. CodeLobster cuenta con una opción de autocompletar que hace que el desarrollar aplicaciones web sea increíblemente sencillo. Quizás el elemento que más nos gusta es que valida tu código localmente detectando automáticamente la configuración actual del servidor y configurando los archivos correspondientes. ¿Mencionamos que es gratis? Y su versión profesional, sin duda, merece la inversión.

Imágenes: Foto de Lukas en Pexels

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Una lección importante para cualquier desarrollador: todas las landing page son website… pero no todas las website son landing pages.

¿Cuál es la diferencia? SI tuviéramos que resumirlo de la manera más sencilla, diríamos que está en la cantidad de opciones que ofrecen.

Una Landing Page está pensada para ser el único destino de un visitante. No hay menús, no hay barras de navegación, no hay secciones adicionales. Lo que ves es lo que tienes.

¿Por qué hacer una página así? Lo que una Landing Page permite es controlar la experiencia de principio a fin del visitante. Al no ofrecer muchas opciones, la página puede concentrarse en mostrar el contenido que le interesa, así como retener al usuario sin que se sienta abrumado por la información.

Las website, por otro lado, se caracterizan por presentar a los usuarios una experiencia en la que ellos pueden navegar y decidir qué información desea ver y buscar. Tiene menús, mapas del sitio y distribuyen la información a través de estos segmentos.

¿Por qué razón es importante diferenciarlas? El motivo está en que las cualidades de cada uno (y el objetivo) son diferentes.

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Una landing page, por ejemplo, tiene que ser muy atractiva. Como tu usuario no puede navegar y no encontrará mayor información, si lo que le muestras no es atractivo. También tiene que optar por un diseño sencillo, que sea capaz de entregar el mensaje principal con eficiencia. Por último, su característica principal está en deben contar con un flujo claro de la información. El usuario debe poder hacer el recorrido como si le estuvieran ‘contando una historia’.

Quizás el punto más importante de una landing page es que tiene que entregar claro el mensaje. Una página de este tipo es una bala única, cuyo objetivo es entregar el mensaje de la campaña o motivo por el cual se están creando.

Simple es mejor. Sencillo es lo ideal. Estas son las dos verdades del landing page.

Un website, por otro lado, deben entregar la sensación al usuario de que puede encontrar toda la información que necesita en los lugares que la intuición indica. Una mala señal de un sitio web está cuando el usuario, por ejemplo, entra a contacto y no se encuentra con un formulario en vez de la información de contacto de la empresa.

La navegación es clave. Que alguien pueda navegar tu sitio la primera vez como si lo visitara por 1.000 vez.

Imágenes: Foto de Tranmautritam en Pexels

Un reporte asegura que, para 2021, JavaScript es usado por más de 16.4 millones de desarrolladores en el mundo. Una meta importante, según un estudio realizado por SlashData a más de 19.000 desarrolladores, que lo convierte en la herramienta más popular entre los lenguajes de programación, con una ventaja importante frente a otras opciones.

La encuesta, titulada 21st State of the Developer Nation Report, tenía como objetivo el estudiar las tendencias en desarrollo de software. El cambio importante frente a otros estudios es que no se limitó a los Estados Unidos, sino que expandió su visión a 160 países en el mundo en el tercer trimestre de 2021. Esto le permitió tener una idea más cercana a los lenguajes de programación, pero también extendiéndose a herramientas, apps e incluso las actitudes de los mismos desarrolladores frente a estas herramientas.

Como mencionamos antes, el primer gran resultado es que JavaScript es el lenguaje más popular en estos momentos en el mundo. No hay mucha novedad en este primer lugar, pues durante años ha sido, además, uno de los más utilizados. Quizás lo más sorprendente, de acuerdo con el estudio, este la brecha entre él y otras opciones creció considerablemente en 2021, con 2.5 millones de nuevos desarrolladores uniéndose a él. De acuerdo con el reporte, los campos en los que es más popular es en web y back end, mientras que no es muy utilizado en DS/ML o embedded.

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En segundo lugar, se encuentra Python, con 11.3 millones de usuarios. Python ha sido la estrella en crecimiento en los recientes entre los lenguajes de programación, consiguiendo precisamente ocupar este vacío como favorito en desarrollo DS/ML, pero además siendo una opción para desarrollo de aplicaciones de IoT (internet de las cosas).

La tercera posición la tiene Java (9.6 millones de usuarios) que es una preferida en desarrollo para móviles y escritorio, mientras que C/C++ hoy tiene 7.5 millones de usuarios, seguido de PHP (7.3 millones de usuarios) y C# (7.1) millones de usuarios.

SlashData aclara que esta información debe ser tomada con pinzas, pues determinar la popularidad de un lenguaje de programación no es exactamente una ciencia exacta. De hecho, parte de este estudio está sostenido el número estimado de desarrolladores (que la compañía tiene en 26.8 millones).

La última anotación interesante del estudio es que Rust (aunque abajo en la lista con 1.1 millones) está formando una comunidad interesante y mostrando un crecimiento importante en los últimos años, principalmente por el crecimiento de interés en realidad aumentada y realidad virtual.

Imágenes: Foto de Markus Spiske en Pexels

Enter.co/dev  es una colaboración con Coderise.org y Holberton School Colombia para promover la comunidad de programación en Colombia.

Comenzar a desarrollar software puede ser intimidante. ¡Hay tantas cosas que parece que parece que debes saber! La ventaja es que la primera lección que muchos aprenden es que la mayoría de cosas que necesitas ya existen. Por ejemplo, están lo frameworks, que de manera sencilla son estructuras previas que pueden ser utilizadas para desarrollar un proyecto.

¿Por qué son necesarios los frameworks?

La principal razón está es que desarrollador requiere de una serie de tareas a realizar. La más obvia es escribir el código, pero luego está el diseñar y también el probar el software realizado. Lo que permite un framework es disminuir algunas de estas tareas, de manera que puedas evitar problemas de código duplicado o redundante, al mismo tiempo que permite construir código con menores bugs, así como permite el probar el código de manera más sencilla.

En ENTER.CO te presentamos algunas alternativas que deberías conocer y probar, si estás buscando un framework para comenzar tu proyecto.

Ember

C0n la popularidad de JavaScript, lo más lógico era comenzar por Ember, que de hecho en 2015 fue reconocido como el mejor de los frameworks de este lenguaje de programación. Uno de los mejores puntos que tiene frente a otras alternativas está en su comunidad que no solo está para brindar soporte, sino que además permite la constante expansión, así como la adición de funciones, extensiones. Viene además con con muchas características y componentes que puede usar de inmediato. Si quiere una razón adicional, Google, Microsoft, Heroku y Netflix utilizan este marco con frecuencia.

Vue

Es posible que no conozcas a Vue, principalmente porque se trata de un framework relativamente nuevo, pero que hoy es uno de los frameworks más populares de Javascript. Hay muchas cosas interesantes sobre Vue. Primero, es un marco progresivo, lo que significa que, si tienes un proyecto existente, puede adoptar Vue para una parte del proyecto y todo funcionará bien. Otro punto a su favor es que su arquitectura permite ayudar a construir aplicaciones frontend completas.

Angular

Angular se especializa en la creación de aplicaciones enriquecidas de una sola página . Este framework utiliza Typecript, que es un superconjunto de Javascript. Agunalr cuenta además con una colección de bibliotecas bien integradas que cubren una amplia variedad de características, que incluyen enrutamiento, administración de formularios, comunicación cliente-servidor y más. Las principales desventajas de Angular son su tamaño en comparación con otros marcos, y el hecho de que no es compatible con SEO por naturaleza, aunque puede optimizarse para SEO. Google desarrolló angular y Google, Microsoft y Paypal lo utilizan.

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Laravel

Laravel es un framework que usa PHP, que es uno de los lenguajes más populares de la web. Es una de las opciones más recientes, al menos en comparación con otras opciones en este artículo. Pero esto lo compensa con el hecho de que viene con soporte API listo para usar, y también posee una cantidad considerablede paquetes que podrían extender su alcance. ¿Cuál es su mayor defecto?, en términos de rendimiento, Laravel no se compara con otras opciones lo que podría ser un inconveniente para proyectos masivos.

Django

Django es un framework que usa Python para el desarrollo web. Un buen motivo para utilizarlo es que algunas de las grandes compañías como Google, Youtube e Instagram lo utilizan. ¿Cuál es su mayor punto de valor? Django es uno de los frameworks más enfocados en la creación de código seguro. proporciona técnicas y herramientas para que los desarrolladores creen un sitio web seguro o implemente las características de seguridad en el propio marco, como evitar la ejecución de código en la capa de plantilla.

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Dentro de este gran panorama de la programación, es clave destacar el lenguaje C, uno de los más antiguos y que sirve de base para quienes estén interesados en iniciar en este mundo.

C es un lenguaje de programación, considerado como uno de los más importantes y complejos en la actualidad, con el cual se desarrollan tanto aplicaciones como sistemas operativos. A su vez, otros lenguajes más actuales como Java, C++ o C# derivan de C, por lo que resulta ser una muy buena opción para empezar a programar.

Pero como lo mencionamos anteriormente, no es una tarea sencilla y requiere de mucha disciplina. Por eso, te presentamos algunas cosas clave que debes tener en cuenta si quieres empezar a ahondar en este lenguaje:

¿De donde viene el lenguaje C?

El origen de C viene desde aproximadamente la mitad de la década de los 70. Fue creado por Dennis Ritchie y Brian Kernighan. En principio se creó para utilizarse en sistemas Unix y luego evolucionó a lo que conocemos como Linux, así que en este sistema operativo también se pueden crear muchas aplicaciones con este lenguaje de programación.

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Además, fue de los primeros lenguajes que ganó en popularidad. Su nombre se debe a un orden alfabético, ya que sustituyó a otro lenguaje llamado B, y el lenguaje de programación B venía del BCPL.

Características del lenguaje C

Al ser una de las herramientas más populares, sus características son varias:

• Es un lenguaje de nivel intermedio, por lo que se beneficia de las ventajas de la programación de alto y bajo nivel.
• Es un lenguaje estructurado, como BASIC o Pascal.
• Permite una amplia libertad de organización del trabajo.
• C es un lenguaje de propósito general. Es decir, se utiliza para el desarrollo de diversas aplicaciones como sistemas operativos, hojas de cálculo, gestores de bases de datos, etc.
• Es un lenguaje portable que es independiente del hardware. Los programas escritos en C son fácilmente trasportables a otros sistemas.

Lenguaje de programación C: ventajas y desventajas

Ahora para quienes quieren aprender sobre este lenguaje, es clave que tengan en cuenta una serie de ventajas y desventajas que ofrece. Empecemos por las ventajas:

• Tiene muy pocas palabras clave, específicamente cuenta con 32, lo que ayuda a un aprendizaje más rápido.
• Proporciona un completo control de cuanto sucede en el interior del ordenador.
• Los programas son producidos de forma rápida y son bastante potentes.
• Tiene muy pocos tipos de datos básicos, pero esto es suficiente para no cometer errores de programación.
• Permite estructuras de datos.
• Viene con funciones matemáticas y bibliotecas de programación del sistema.

En cuanto a los inconvenientes del lenguaje C te nombramos algunos:

• Es más complicado de aprender que otros lenguajes de programación como por ejemplo Phyton.
• No tiene soporte para la programación orientada a objetos.
• No tiene liberación de la memoria automática. Debe hacerse de forma manual.

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Para los desarrolladores una librería de programación es el mejor recurso a la mano. Después de todo, una de las primeras cosas que se aprende sobre el desarrollo de software es que si no sabes algo solo basta googlearlo o buscarlo en otra parte. Por supuesto, si hasta ahora estás comenzando a utilizar este tipo de recursos es posible que no sepas muy bien qué son las librerías de programación. 

Puedes pensar en ellas como una ‘colección’ de código que ya ha sido escrito y que puedes utilizar para integrar en la solución que estés desarrollando. Las librerías suelen funcionar bajo los lenguajes programación y en algunos casos están enfocadas en especialidades (desarrollo de gráficos, matrices, bases de datos, etc). 

En esta nota nos vamos a centrar en 10 librerías de Python (que además parece estar teniendo otro pico de popularidad) que deberías conocer y agregar a tu lista de recursos, en casos de que no las tengas en el radar. 

Pytorch 

Pytorch es bastante utilizada para Machine Learning e Inteligencia Artificial. Esta librería de Python además proporciona una gran plataforma para ejecutar modelos de Deep Learning con mayor flexibilidad y velocidad, gracias a su capacidad para obtener cálculos numéricos eficientes y aprovechar tu GPU al máximo. Puedes descargarlo aquí. 

Numpy

Otra entrada que puede parecer obvia, pero imperdonable de no incluir. Si estás buscando apoyo para operaciones matemáticas y álgebra (matrices) esta librería es tu mejor opción. Otras recomendaciones similares son Numba, y SciPy, Puedes descargarlo aquí. 

Pandas

Esta es otra de las adiciones indispensables. Pandas es la opción obvia para la creación de bases de datos. La razón está en que esta librería facilita el análisis y la provisión de datos. Quizás su mayor atractivo es que es relativamente fácil de usar, de manera que es perfecta para aquellos que hasta ahora están experimentando con estos recursos. Puedes descargarlo aquí. 

SymPy

Este es un recurso obligatorio si usas matemáticas simbólicas o para Sistemas algebraicos computacionales. Uno de sus beneficios es que permite simplificar el código, al mismo tiempo que lo mantiene extensible. Por último, puede ser embebida en otras aplicaciones.  Puedes descargarlo aquí. 

Scikit- learn

 En caso de que estés buscando recursos para Machine Learning y análisis de datos. Por ejemplo, algunas de las cosas que encontrarás en Scikit-learn son herramientas para solucionar problemas de clasificación y de regresión. Puedes descargarlo aquí. 

Seaborn

Esta es una de las librerías de programación más especializadas de esta colección, pero es un descubrimiento importante para hacer modelos estadísticos. De hecho, los desarrolladores más experimentados descubrirán que se trata de una fusión entre Panda y Matplotlib. Puedes descargarlo aquí. 

NuPIC 

Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) es la biblioteca perfecta para aquellos que buscan implementar un algoritmo de aprendizaje HTML. Puedes descargarlo aquí. 

Gensim

Para los que necesitan algo de apoyo en procesamiento de lenguaje neutral (modelos con datos de texto) Gensim es una de las mejores alternativas. Su mejor atributo es el poder extraer tópicos de grandes volúmenes de texto sin necesidad de cargar todo el archivo en la memoria de tu PC. Puedes descargarlo aquí. 

OpenCV Python

Si estás buscando algo de soporte para el procesamiento de imágenes en Python, esta librería es la recomendación inmediata.La razón por la cual es una de las más famosas es porque permite leer y escribir imágenes en OpenCV al mismo tiempo. Estamos también seguros de que podrán sacar provecho a su función para realizar diagnóstico de imágenes. Puedes descargarlo aquí. 

Theano

No podemos dejar de recomendar Theano porque, además de ser una de las mejores librerías de programación de Python, es un excelente compilador. De hecho, la mejor manera de aprovecharla es para analizar, describir y optimizar declaraciones matemáticas. ¿Quieres una razón para darle una oportunidad? Esta librería puede hacer los procesos de computación antes mencionados 140x más rápidos. Puedes descargarlo aquí. 

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Solo fue cuestión de tiempo para que Python, uno de los lenguajes más usados por los desarrolladores, se convirtiera en el nuevo líder de los lenguajes de programación.

Por primera vez en 20 años, la hegemonía de programas como Java y C fue superada en el más reciente índice de Tiobe, la encuesta mensual que indica la popularidad de los lenguajes de programación dependiendo de su compatibilidad y la adopción que tengan por los grandes cambios en la tecnología.

Pues bueno, parece que Python está ganando estos días, en parte debido al auge de la ciencia de datos y su ecosistema de bibliotecas de software de aprendizaje automático como NumPy, Pandas, TensorFlow de Google y PyTorch de Facebook.

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“Python, que comenzó como un lenguaje de scripting simple, como alternativa a Perl, ha madurado. Su facilidad de aprendizaje, su gran cantidad de bibliotecas y su uso generalizado en todo tipo de dominios lo han convertido en el lenguaje de programación más popular. de hoy “, aseguró Paul Jansen, jefe de Tiobe Software .

Índice de Tiobe octubre 2021

Python es el número 1 de la lista con un porcentaje de 11,27% y ningún porcentaje de cambio con respecto al mismo periodo el año pasado.

En segundo lugar, encontramos C (11,16%), que acaba de ser destronado y sigue perdiendo popularidad (-5,79%).

Por su parte, Java (10,46%) mantiene su tercera posición con un crecimiento también negativo (-2,11%), seguido de C++ (7,50%) y C# (5,26%).

Completando el top 10, los siguientes son Visual Basic (5,24%), JavaScript (2,19%) -cuya séptima posición siempre suele sorprender por lo extendido que está su uso-, SQL (2,17%), PHP (2,10%) y Assembly Language (2,06%).

En este caso, a pesar de su posición privilegiada, C y Java son los únicos que experimentan un crecimiento negativo con respecto al mismo periodo el año pasado.

Es así como Python se ha convertido en el número uno en popularidad. Sin embargo, es muy pronto para adelantar grandes acontecimientos. La distancia que lo separa de C es muy corta y todo podría volver a cambiar en los próximos meses.

No obstante, aunque eso pase, todo indica que este año el índice Tiobe también le otorgará el galardón al mejor lenguaje de 2021 de nuevo.

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Imagen: Archivo Enter.co

Ser programador está de moda y lo seguirá estando, especialmente teniendo en cuenta la brecha de talento digital que existe actualmente (30.000 profesionales) busca cubrir los más de 200.000 profesionales que necesitaremos para el 20250. Pero, estudiar para aprender a programar y ser un desarrollador no es una tarea sencilla porque se requiere adquirir habilidades específicas y habilidades blandas.

Por eso quisimos crear una guía que te ayude a ser mejor estudiante, porque no todo está en las calificaciones, está en salir con los conocimientos correctos para poder desarrollar una vida profesional exitosa.

Enfócate en los proyectos para programar y no en aprender de memoria los términos

Puede que los profesores de antes pensaran que una de las maneras más adecuadas de enseñar era hacerte repetir y repetir la teoría, sin necesidad de aplicarla en la vida real. Pero está demostrado que nuestro cerebro aprende más cuando aplicamos la teoría y vemos los resultados. Es por esto que en este tipo de carreras constantemente debes llevar a cabo proyectos, pues es la forma en que tu cerebro aprende la teoría y, además, desarrollas la habilidad de resolución de problemas.

A esta metodología se le conoce como aprender a aprender y es aplicada en niños pequeños hasta adultos en universidades y acidemias de formación personal. “Este es un proceso en el que el estudiante aprende a evaluarse a sí mismo; es decir, a identificar los procedimientos y las técnicas que son útiles. Se trata de una práctica individualizada, lo que se constituye en un importante diferenciador con la educación tradicional, que homogeniza a los estudiantes”, explica Marta Montiel, decana de la Facultad de Educación de la Universidad El Bosque.

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Al igual que los deportistas, el cerebro, como uno de los músculos más importantes del cuerpo, funciona a través de la repetición y la memoria. De este modo, con la estrategia de aprender a aprender, academias como Holberton School les enseñan a sus estudiantes a reaccionar ante los retos y problemas de manera positiva y creativa para encontrar soluciones en lugar de estancarse tratando de recordar qué dice la teoría al respecto.

Además, cuando logras hacer un proyecto por ti mismo, nadie podrá reclamar esa sensación de plenitud y éxito que sientes por haberlo logrado.

Consigue el compañero apropiado para programar

Muchas veces cuando tenemos dudas, un profesor no puede entender de donde nacen. Pero un compañero sí. Escoger un grupo de amigos o una persona que se convierta en tu compañero de estudio también ayudará. Además, este tipo de trabajo, desarrollará tu capacidad de trabajar en grupo, una de las habilidades blandas más importantes en trabajos técnicos. “Cuando trabajamos en grupo, nos retamos para proponer ideas innovadoras y es precisamente esto lo que ayuda a la metodología peer-to-peer. Encontramos un espacio en el que nos presionamos mutuamente a ser mejores, algo que no pasaría si estuviéramos solos”, resalta un documento de University of the People.

Una de las estrategias más viejas en los libros de estudio es explicar un problema y su solución en voz alta a otra persona. Esto te permite entender qué puntos fuertes tienes y cuáles deberías reforzar.

Toma notas a tu manera y no las guardes, revísalas

Aunque escribir es una de las habilidades más antiguas del ser humano, sigue siendo una de las principales formas en que nuestro cerebro absorbe información. Encontrar un método que se adapte a tus necesidades para recordar una clase o un tema es fundamental. Algunos usan mapas mentales, otros solo resaltan palabras claves y hay personas que transcriben lo que el profesor dijo. Encuentra tu propia forma y no te preocupes por lo que los demás puedan pensar.

Así mismo, el Centro de Estudiantes de la Universidad de Carolina del Norte recomienda a sus estudiantes no solo tomar notas, pero leerlas al final del día o después de la clase; de este modo el cerebro absorberá más información relacionada con el tema que aún está reciente.

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Leer o repetir un término hasta que sabes dónde va la coma en su definición no es estudiar u obtener cierta habilidad. Aprender a programar es ser capaz de llevar a la práctica los conceptos aprendidos. Hay varias metodologías, pero en carreras como la ingeniería de sistemas, creación de aplicaciones y codificar es importante que práctiques y sepas solucionar los problemas.

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Imagen: SVSStudioArt en Freepik. 

Una nueva encuesta hecha a desarrolladores de Estados Unidos y Reino Unido sobre los salarios, lenguajes de programación con los que trabajan y los retos de la industria asegura que el estándar de un desarrollador que trabaje para empresas de estos países y tenga conocimientos de inteligencia artificial está alrededor de los $146.000 dólares. Rust, además, es uno de los mejores pagos, mientras que Python está entre los más populares.

La encuesta fue hecha por O’Reily, una empresa de entrenamiento técnico en tecnología, y contó con la participación de 3.136 desarrolladores. De acuerdo con ellos, la mayoría recibe un salario que está entre los $100.000 y $150.000 dólares (34 % de los encuestados); seguido por aquellos que reciben $150.000 a $200.000 (26 %), resume el portal ZDNet.

¿Cuáles son los lenguajes de programación mejor pago?

Rust es el lenguaje de programación que más salario representa, según la encuesta de O’Reily, con $180.000 dólares. Seguido de Go ($179.000) y Scala ($178.000). Además, el autor del estudio le explicó a ZDNet que el pago superior de Rust es porque encontrar desarrolladores que conozcan a detalle este lenguaje es raro, por lo que son un talento que las empresas buscan retener.

Además, destacó que aquellos desarrolladores que aprenden Rust y Go demuestran interés por aprender más allá de lo básico.

¿Cuáles lenguajes de programación son más populares?

Pr su parte, Python es el lenguaje con el que más encuestados aseguran trabajar con un sueldo alrededor de los $150.000 dólares. La demanda de Pythons es alta, la oferta también es variada, lo que hace que el sueldo pueda reducirse.

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“La alta oferta en Python es debido principalmente a las acidemias o bootcamps que enseñan a programar a miles. Este se ha convertido en uno de los lenguajes estándar para enseñar CS y también uno de los más usados en análisis de datos; para Rust y Go la demanda es baja, pero el talento disponible es mucho más bajo”, dijo Mike Loukides, autor de la encuesta.

¿Cuáles plataformas generan mejor salarios?

Por supuesto, también se debe saber de plataformas y herramientas. De este modo, la entrevista reveló que aquellos que manejan H2O reciben alrededor de 183.000 dólares, esta es la mejor paga. Le siguen KNIME ($180.000), Spark NLP ($179.000) y Spark MLlib ($175.000).

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O’Reily además estudió la brecha de género salarial, entre sus encuestados encontró que las mujeres tienden a recibir menos salario que sus pares hombres, reciben 16 % menos que ellos, con un salario alrededor de $126.000 dólares y esta brecha se mantiene aun cuando ellas tienen más certificados de educación; por ejemplo, un PhD gana 18 % menos que sus pares hombres, explica la encuesta.

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Imagen: Pressfoto en Freepik. 

Muchas veces pensamos que ser profesional es poder resolver todos los problemas que se nos presentan sin ayuda, pero la realidad es otra. Ser profesional es tener la capacidad de reconocer que necesitamos ayuda para resolver un problema y pedirla de manera pronta para no afectar la productividad de nuestro equipo. Gracias a Google tenemos un genio en el bolsillo que nos puede solucionar prácticamente cualquier duda y con el consejo de los mejores en el mundo en un campo.

Así es, inclusive el ingeniero más experto puede encontrarse con dudas y tener que acudir a Google para lograr solucionarlo. Por eso quisimos compartir contigo algunas claves para sacarle provecho a las búsquedas y encontrar la respuesta que necesitas más fácilmente.

Pregúntale a Google correctamente

Conocer el propósito de lo que estás haciendo te ayudará a hacer tu tarea más fácil. Preguntarle a Google de manera correcta, probablemente, te dará la respuesta en la primera página. Por ejemplo, es muy diferente pregunta ¿Cuál es la función? a ¿Cómo X función?

Las preguntas puedes ser:

• ¿Qué es…?
• ¿Cómo usar la función…?
• ¿Qué es la función…?
• ¿Cómo funciona?
• ¿Qué significa…?
• ¿Cómo resolver el error?
• ¿Cómo hacer…?

Busca como un experto

Existen ciertos tipos de atajos o trucos que puedes usar en Google para encontrar más fácil lo que estas buscando.

En un sitio específico: 

Si lo que necesitas está en un sitio específico puedes usar “site:…”. Por ejemplo, quieres ver todas las notas que hemos sacado sobre Python en ENTER.CO. Solo tienes que poner “Python site:enter.co o site:enter.co Python” (el orden no altera los resultados) y Google te mostrará todas las notas en las que hemos escrito o etiquetado este tema.

Necesitas una frase específica:

En caso de que necesites hacer una cita, pero no recuerdes de dónde la sacaste. Puedes usar las comillas (“). Estas buscarán en Google la frase exacta, no las palabras claves. En este enlace te dejamos un ejemplo: ” Con el infantilismo de los abuelos que olvidaron las locuras fructíferas de su juventud, como si no fuera posible otro destino que vivir a merced de los dos grandes dueños del mundo. Este es, amigos, el tamaño de nuestra soledad”. Si copias y pegas esta frase encontrarás quién la dijo y en qué contexto fue usada esta frase.

Otras tareas sencillas en Google:

Hay otras tareas sencilla que te pueden ahorrar tiempo; por ejemplo, cuando necesitas saber la definición de una palabra, en lugar de solo escribirla en la barra de búsqueda, prueba poner antes significado y la palabra. Por ejemplo: significado Kotlin.

El primer resultado que te mostrará Google será una definición de lo que estás buscando. ¡Listo! te ahorraste unos cuantos clics tratando de encontrar su significado.

Otro atajo bastante útil es que cuando necesitas saber la traducción de una palabra puedes escribir en el buscador: “Manzana en inglés” Esto abrirá en el buscador el traductor y te mostrará la traducción y sus variantes, imágenes y otros documentos que pueden serte de utilidad. Esto funciona con quiera de los 108 idiomas que Google tiene en su base de datos.

Existen muchos más trucos para sacarle el jugo a Google correctamente, pero estos muy seguramente te ayudarán a ser más productivo. Si tú conoces otros trucos, cuéntanos en los comentarios para incluirlos.

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Las similitudes y diferencias

Git y GitHub sirven para proveer el control de un código, unificarlo e inclusive compartirlo, pero estas son todas las similaridades de las dos plataformas, según señala el portal Simple Learn. De hecho, señala que, si buscáramos una analogía, Git sería un computador, mientras que Github representaría una red de computadores que están llevando a cabo una misma tarea, pero con diferentes métodos.

¿Qué es Git?

Git es un sistema de control de versiones distribuido (DVCS) de software de código abierto y gratuito diseñado para administrar todo el historial del código fuente. Este les permite a los desarrolladores mantener un historial de las confirmaciones, revertir cambios y compartir códigos con otras personas. Para poder usarlo se debe instalar en el computador. Esto quiere decir que las personas que lo usan no necesitan de Internet para usarlo o acceder a su repositorio local.

Es actualmente unas de las herramientas más conocidas y usado por empresas como Amazon, Microsoft, Facebook, por solo nombrar algunas.

¿Qué es Github?

Github es un repositorio de Git, ofrece control de versiones y administración de códigos entre otras funcionalidades. Por ejemplo, la creación de proyectos colaborativos y seguimiento de fallas o errores. Al ser una red, no está guardado en nuestro computador, sino en la nube. Lo que quiere decir que necesita de Internet y para usarlo o acceder a su biblioteca necesitamos una conexión.

Existen versiones de escritorio, pero esto no significa que este instalado en nuestro computador, en su lugar es una herramienta que ayuda a sincronizar nuestro computador con el servidor.

Los desarrolladoras pueden usarlo como backups para crear repositorios a los que acceden después y para compartirlo con otros. Además, es importante resaltar que Git puede ser usado sin Github, pero no en viceversa. Además, las dos son herramientas gratuitas, una de las principales características de los software open-source, pero no le pertenecen a la misma compañía. Git es de Linux y fue lanzado en 2015; mientras que Github es de Microsoft.

Actualmente tienen varios competidores; por ejemplo, Gitlab. Pero esta no tiene un repositorio tan extenso como Github, resalta el portal Dev Mountain

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Imagen: Stories en Freepik. 

Un desarrollador, al igual que un médico, debe escoger con cuidado sus lenguajes de programación como su especialización pues en muy pocas ocasiones hay tiempo para convertirse en un experto en los múltiples que existen. Esto depende que quiera hacer con su profesión, por ejemplo, no necesitará los mismos conocimientos si decide hacer Front End o Back End; también será muy diferente si decide ser Full Stack.

Por supuesto, algunos pueden tomar la decisión basado en los resultados de la nueva encuesta hecha a desarrolladores de Stack Overflow, que además de ver cuáles son los lenguajes de programación más querido y odiados, analizó los mejores pagos. Para hacerlo, consultó a más de 80.000 ingenieros de 181 países diferentes.

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De acuerdo a los encuestados, a quienes se les preguntó su posición en la empresa, lenguajes de programación con los que trabaja y salario, el que mejor se paga es Clojure con salarios hasta de $95.000 dólares, seguido de F#, con un salario de 81.037. Otros lenguajes que entraron a la lista fueron Elixir y Erlang ($80.077) y Perl y Ruby ($80.000). En caso de que quieras saber cuáles estuvieron en la base fueron PHP ($38.916) y Dart ($32.986).

Mientras tanto, los lenguajes que más buscan aprender los desarrolladores para tener más oportunidades laborales son: Python, el 19 % de los encuestados aseguró querer aprender este lenguaje de programación; otros que les interesan son: TypeScript (15.29%), JavaScript (14.59%), Go (14.54%), Rust (14.09%) y Node.js (11.9%). El portal Techrepublic resalta que Rust es el lenguaje de programación más querido por seis años seguidos, mientras que Python es el más deseado por quinto año seguido.

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Imagen: Freepik. 

Por supuesto, la pregunta no fue hecha directamente. El análisis buscaba más entender a los desarrolladores y sus deseos laborales que sus opiniones directas. Por eso, la Encuesta a Desarrolladores 2021, primero preguntó por los lenguajes de programación con los que trabajaron este año; después les pidió clasificar con cuál preferirían trabajar el próximo año y cuál les gustaría evitar. Estos son los resultados:

Rush es el lenguaje más popular, si bien no es el más usado, es el que más desarrolladores aseguraron que preferirían volver a trabajar; mientras tanto C fue escogido como el que menos les gustaría volver a encontrarse en un proyecto. La encuesta, sin embargo, no es perfecta. Por ejemplo, solo 5.044 desarrolladores aseguraron trabajar con Rust y 18.711 con TypeScript (que ocupa el tercer puesto de los lenguajes más queridos).

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Los 10 lenguajes más queridos son: Rust, Clojure, TypeScript, Elixir, Julia, Python, Dart, Swift, Node.js y Go. Mientras que los menos queridos son: C, C++, Delphi, Java, R, PowerShell, PHP, Perl, Assembly, Groovy, Objective-C, Matlab, VBA y COBOL.

JavaScript es el lenguaje que según la encuesta es más usado con 54.000 reportes, seguido por Python (40.000).

La encuesta aprovechó para preguntar sobre otras herramientas que usan los desarrolladores. Por ejemplo, los servicios de database más usados son: Redis, PostgreSQL, mongoDB, Elasticsearch, Firebase, DynamoDB, MariaDB, SQLite, Microsoft SQL Server y MySQL. Mientras que los Framework fueron Svelte, ASP.NET Core, FastAPI, React.js, Vue.js, Express, Spring, Ruby on Rails, Angular, Django, Laravel y Flask.

¿Cuál es tu lenguaje de programación preferido?

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Imagen: Stories en Freepik.

Python lleva mes a mes creciendo como uno de los lenguajes favoritos de los programadores y analistas aseguran que dentro de muy poco podría sobrepasar JavaScript, Java y C; esto es porque precisamente nuevos campos como la ciencia de datos lo usan y los promueven gracia a que es fácil de aprender e implementar en varios proyectos.

Anaconda, un empresa que promueve la ciencia de datos y Python, realizó una encuesta con más de 4.000 desarrolladores, estudiantes y profesores de ciencias de datos para conocer las tendencias en este campo. Los resultados muestran que el 63 % de los científicos de datos usa frecuentemente Python; mientras tanto, el 71 % de profesores y tutores aseguró enseñar este lenguaje de programación porque tiene una curva de aprendizaje sencilla. Por su parte, 88 % de los estudiantes encuestados afirmó haber estar aprendiéndolo para entrar en el campo de la ciencia de datos y el machine learning.

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Otros lenguajes identificados por la entrevista entre los científicos de datos son: SQL, R, JavaScript, HTML/CSS, Java, Bash/Shell, C/C++, C·, Typescript, PHP, Rust, Julia y Go.

Python ha tenido un importante crecimiento en los últimos meses, especialmente impulsado por Microsoft y el regreso de Guido Van Rossum de su retiro para trabajar con la empresa en su promoción y mejora de rendimiento para proyectos de código abierto e implementación en nuevas tecnologías.

Imagen: Markus Spiske en Unsplash. 

Durante los nueve meses del programa avanzado los participantes aprenderán de tecnologías como TensorFlow, Pandas, Keras, MongoDB, Numpy, Matplotlib, algoritmos y estructuración de datos. «Nuestro nuevo programa, les permitirá a desarrolladores y programadores aprender sobre las habilidades más demandadas en las empresas de tecnología a nivel global. Para maximizar el valor del aprendizaje y las habilidades es 100 % en inglés; lo que quiere decir que tendrán la capacidad de multiplicar sus ingresos», resaltó Hernando Barreto, director ejecutivo de Holberton Colombia, Ecuador y Florida (Estados Unidos).

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Además, Holberton School Colombia destaca que los participantes del programa avanzado en Machine Learning de Holberton son populares entre los reclutadores de Mercado Libre, Rappi, Techstars y Skillshare; algunos participantes del programa básico ya trabajan con estas compañías. El programa avanzado en Machine Learning tiene una duración de nueve meses en modalidad virtual. Este funciona de la misma manera que los otros programas, con ingresos compartidos. Es decir que no pagarás nada durante el programa, pero deberás dar 17 % de tu sueldo una vez encuentres trabajo.

Los participantes en el programa avanzado de Machine Learning necesitarán al menos 60 horas por semana para realizar las diferentes actividades de aprendizaje; entre ellas reuniones diarias con sus compañeros, personal de Holberton, desarrolladores y especialistas en el campo. Dedicarle el tiempo apropiado al proceso, garantizará que logren adquirir habilidades a la par con expertos en el tema en Estados Unidos.

Es importante resaltar que las personas interesadas en participar en el programa avanzado de Machine Learning necesitan tener conocimientos en programación y desarrollo de software, no importan si su educación ha sido formal o no, para ingresar deberán presentar una serie de pruebas digitales en el portal de Holberton. Para inscribirse y obtener más información se puede visitar este enlace.

Imagen: Rawpixel en Freepik.

De acuerdo con Van Rossum, Python simplemente utiliza demasiada memoria y energía del hardware, por lo que él no le ve futuro en la creación de sitios web, además de los servicios Back End y su uso en WebAssemby, explicó el portal ZDNet. “Las personas que han logrado usar CPython en una tableta Android o iOS han encontrado que necesita demasiados recursos”, resaltó el programador.

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Además, agregó: “Comparado con los sistemas operativos móviles, Python es grande y lento. Necesita mucha batería por lo que sí estas creando un código con este lenguaje en una tableta, te quedarás sin carga muy pronto”. Sin embargo, resaltó la importancia de este en Back End, Van Rossum aseguró haber trabajado en proyectos de Google con este y dijo que el sistema de DropBox corre enteramente en Python

Ante estas afirmaciones, dijo que no se oponía a que los lenguajes de programación tuvieran objetivos específicos. “Nadie le está pidiendo a Rust que corra en navegadores, cuando sabemos que no puede hacerlo. Python debería enfocarse en las áreas en que es bueno y eso es en desarrollo Back End de sitios web y procesamiento de datos científicos”.

Finalmente, el medio estadounidense le preguntó sobre Julia, un lenguaje de programación muy similar a Python. El programador aseguró que ve los parecidos, pero el primero seguirá siendo de nicho mientras no logré ampliar su biblioteca. Además, bromeó con “No recomendaría tratar de escribir un código y Julia y Python en el mismo día.

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Imagen: Christopher Gower en Unsplash. 

Teniendo en cuenta esto, ENTER.CO, junto a Holberton School, decidió crear unos consejos para aquellos desarrolladores que están empezando su vida laboral o que tiene que teletrabajar por primera vez.

5 consejos para el trabajo remoto

• Sobre comunicar: la comunicación es muy valiosa cuando estamos trabajando en equipo; es mucho más cuando no estamos cara a cara para saber el progreso. Carlos Cárdenas, ingeniero de Holberton School, explica que es un buen hábito es avisar cuando empiezas tu jornada laboral y cuando la terminas: “De este modo, tu equipo sabe que puede contar contigo y cuando no; un jefe no se va a enojar por hacerlo”.
• Tener un espacio para trabajar y uno personal: Aunque estemos en casa, esto no significa que los límites de la vida laboral y la personal no existen. Es cierto que nos ahorramos una hora o dos de transporte; sin embargo, es necesario establecer el espacio físico y mental de cuando estamos trabajando y cuando estamos descansando. Una de las principales recomendaciones es tener una rutina clara y horas de trabajo puntuales.
• Entender que trabajamos en diferentes zonas horarias y comprometerse: Los equipos pueden estar dispersos, podemos tener compañeros en Colombia, Alemania e, incluso, Corea del sur. Es importante entender esto y, por ejemplo, comprometerse o hacer sacrificios para poder conectarse todos a una hora para evaluar el progreso de los equipos.
  De igual manera, es importante entender que no todos tenemos horas productivas iguales. Mientras algunos son mucho más productivos en las mañanas, hay personas que lo son en la tarde y otras en la noche. Siempre podrás negociar con tus jefes de acuerdo con tus necesidades y esta es una de las ventajas del teletrabajo.
• Avanzar en proyectos sin perder la cabeza: Muchas veces tenemos múltiples proyectos con diferentes fechas de entrega. Cárdenas asegura que lo más importantes aquí es tener claro a que darle prioridad y hacer uso del método pomodoro, en el que establecemos tiempos para dedicarnos a ciertas tareas sin distracciones. De este modo, le permitimos a nuestro cerebro entrar en estado de flow y nosotros podemos tener claro en qué hemos trabajado y en qué no.
  También es importante que como equipo todos estén sincronizados y tengan claro qué es prioritario y qué es a largo plazo; de este modo, avanzan en conjunto.
• Herramientas del teletrabajo: Primero, hay que tener un calendario. En este se pueden organizar objetivos grupales y personales. Además de tener muy claro las reuniones que es obligatorio asistir y cuáles son opcionales. La segunda herramienta son las de mensajería, es importante tener claro el canal de comunicación y tenerlo instalado en tu computador y celular, pero también saber cuándo no es momento de revisarlo.
  Finalmente, Cárdenas resalta que es vital tener un espacio de trabajo cómodo y que cuide de nuestro cuerpo; por ejemplo, señala la importancia de una silla y teclado ergonómicos; además de otros elementos médicos de soporte si es necesario.

Carlos Cárdenas nos resume sus secretos para tener éxito en el teletrabajo. Puedes verlo en el video a partir del minuto 12:46 o aquí:

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Imagen: master1305 en Freepik. 

GitHub’s Good Day Project realizó una encuesta a varios programadores de su comunidad. En esta le pedían calificar si tuvieron un día increíble, bueno o terrible; además, calificar su productividad y, finalmente, describir de manera detallada las actividades realizadas durante el día por dos semanas. El estudio también analiza el impacto que tiene en los desarrolladores hacer una reflexión diaria sobre su labor.

¿Qué hace un día malo?

De acuerdo con los desarrolladores, su productividad puede verse muy afectada si hay más de dos reuniones en un mismo día, pasando de un 74 % de progreso hacia sus objetivos a solo un 14 %. Mientras tanto, los desarrolladores que solo tienen una reunión por día aseguran cumplir con un 99 % de sus objetivos diarios.

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Mientras tanto, las interrupciones, como solicitudes que deben responderse inmediatamente o disrupciones pueden hacer de un día verdaderamente lento, pasando de 82 % de trabajo a solo el 7 %. “Al minimizar las distracciones y crear tiempo de concentración, no solo logramos hacer el trabajo, sino que reducimos los niveles de estrés”, explica el estudio de GitHub.

Así mismo, los encuestados aseguraron que tenían un mejor día cuando estaban haciendo código que cuando llevaban a cabo solicitudes de extracción. Usualmente, un buen día para un desarrollador es aquel en que alcanza ‘flow’, conocido como un estado donde la concentración y creatividad alcanzan sus niveles máximos y se logran hacer más cosas.

El estudio resalta además que reflexionar sobre su día y determinar las labores cumplidas ayuda a generar una sensación de cierre al final de la jornada laboral que les permite medir a los profesionales de cualquier campo sus objetivos y rendimiento. Los participantes aseguraron que reflexionar durante estas dos semanas les ayudó. Lo más importante es que no se necesita tecnología para poder hacerlo, un lápiz y papel son suficientes.

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Por ejemplo, se necesita un software que permita crear, mantener, dar soporte y corregir fallas en los códigos que son creados y aunque muchas veces estos son dados por la misma empresa donde trabajan, otras tienen la opción. Además, las forma en cómo se comunica el equipo y cumplen objetivos o unen diferentes partes para completar un proyecto también tiene sus propias características. “Las dinámicas de un desarrollador pueden ser muy diferentes a las de otros sectores y trabajos en equipo. Aunque es necesario tener un calendario y un tracker de tareas, las herramientas más eficientes son las que ayudan a medir su progreso a través de sus diferentes proyectos y le ayudan a alcanzar sus objetivos”, explica Carlos Cardenas, ingeniero de Software de Holberton School Colombia.

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A continuación, te compartimos 5 herramientas recomendadas por los ingenieros de Holberton School para mejorar el día a día de un desarrollador y ser más productivo:

GitHub

Esta será la versión de Google Drive para muchos ingenieros. Este servicio permite almacenar repositorios de Git en la nube; además si estás en favor del Open-source, podrás dejarlo público para que otros puedan usarlo en sus proyectos o dejarlo privado.

Esto significa que en este sitio también encontrarás información que te puede ayudar a realizar tus proyectos e inclusive solucionar tus dudas en los foros en los que toda la comunidad ayuda

Calendario personal y de la empresa

La segunda herramienta que siempre necesitarás tener a mano es un calendario. En realidad, dos: uno será personal, donde te pondrás objetivos personales y puntos en los que te recordarás a ti mismo el progreso que deberías tener de una tarea específica; especialmente para los proyectos a largo plazo y, el segundo, será el empresarial, donde todos los colaboradores de un proyecto verán fechas de entrega, reuniones y otros eventos importantes.

Teniendo en cuenta el dinamismo de los equipos de desarrolladores, la posibilidad de que vivan en diferentes zonas horarias y la posibilidad de pertenecer a diferentes proyectos con diferentes roles, un calendario será tu mejor amigo.

Temporizador y alarmas

Actualmente, la posibilidad de ser multitarea se ve en muchas hojas de vida, pero de acuerdo con los expertos, esta no es una ventaja, pues el cerebro necesita completa concentración para poder realizar una sola tarea de manera correcta y le toma 20 minutos lograr enfocarse por completo en realizar una actividad; por eso es recomendable tener espacios de tiempo en los que te dediques a una sola tarea.

Una alarma análoga, no la de tu teléfono, podría ser de utilidad si debes concentrarte en un proyecto o tarea. Puedes decidir que no vas a realizar llamadas, responder emails o mensajes por dos horas y este tiempo dedicárselo de manera exclusiva a concentrarte en algo específico. Con el tiempo, te acostumbraras a trabajar de esta manera y si organizas de manera adecuada tus prioridades verás una mejora en tu productividad.

Jira o herramientas similares

Jira es un gestor de proyectos usado por los equipos porque ayuda a planear y supervisar. En este se puede hacer seguimiento al flujo de trabajo y colaborar para entregar un proyecto con éxito en las fechas acordadas, explica el portal Ubiqum

Además, los encargados pueden generar informes para entender en que momentos la productividad o métodos usados no están funcionando para mejorar o evaluar nuevas estrategias.

Silver searcher o herramientas similares

Cuando hay una falla en el código, a veces es cómo buscar una aguja en un pajar. Silver Searcher te puede ayudar a encontrar una línea específica del código en un documento extenso, es recomendad por 7Pace, una empresa de herramientas de productividad colaborativa. Otra muy conocida para este tipo de tareas es Ack.

Silver Searcher funciona en Unix-like y Windows.

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Este lenguaje de programación es considerado de mejor rendimiento que otros como C++, además tiene un fuerte foco en seguridad. Facebook fue uno de los primeros en empezar a usarlo en proyectos de la empresa, uno de los más importantes es Libra, su criptomoneda, pero no es el único. De acuerdo con un ingeniero de la red social, hay cientos de proyectos hoy corriendo con Rust, explica el portal Zdnet.

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Por su parte, Facebook se unió a la fundación y ocupará un asiento en la junta directiva junto a las otras empresas de tecnología; aseguró que sus ingenieros aprecian la combinación de alto rendimiento para copilar y detectar errores y la seguridad. El interés ha crecido al punto de usarlo en servicios de código de back-end e inclusive en aplicaciones móviles.

Google recientemente anunció que impulsaría el desarrollo de funcionalidades y herramientas de Android entre sus desarrolladores con Rust, precisamente por la seguridad que ofrece este lenguaje. “El uso de Rust garantizará funcionalidades que son seguras y consumen menos recursos, debido a sus características”, explica en comunicado de Google. Además, enfatizó que lleva 18 meses trabajando en este proyecto. El anuncio se hizo a través del proyecto de Código abierto de Android (AOSP, por sus siglas en inglés).

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