Code Time

Code Time es un podcast enfocado principalmente a hablar sobre temas del desarrollo de software y programación. Al tratar estas temáticas es normal fomentar la importancia de la creación y aplicación de software “donde sea posible”. Pero “no todo es color de rosa”. Existe un lado oscuro que no suele ser mencionado. Así que qué mejor que tratarlo en este podcast. El lado oscuro del desarrollo de software está compuesto por esos grandes fracasos que marcaron la historia. Lamentablemente algunos no son conocidos por lo cual es importante tenerlos en cuenta, encontrar sus fallas y aprender de las mismas para no volver a repetirlas. Entre estos fallos tenemos una constante: una pérdida de dinero considerable lo que suele llamar la atención. A pesar de lo ya dicho hay que mencionar que si bién algunos de los desarrollos fallidos, si es que llegaron a terminarse, podrían parecer ridículos e incluso anecdóticos y divertidos, no siempre es así. Hoy nos centraremos en casos que llevaron a grandes pérdidas llegando incl

Tanto el desarrollo de software como la programación son disciplinas que requieren de mucho tiempo de estudio y práctica para poder ser desempeñadas correcta y eficientemente. A lo largo de este entrenamiento se adquieren habilidades matemáticas, lógicas y de razonamiento. Ahora bien una de las herramientas necesarias para poder desempeñar las tareas es una computadora u ordenador (el nombre depende del lugar y se ignorará el correcto uso de las palabras). Entonces ¿Qué equipo es conveniente para trabajar?. Esta pregunta la resolveremos en el próximo episodio pero hoy el enfoque se centrará en desmitificar un imaginario: Los equipos Mac son mejores para desarrollar. Este mito proviene principalmente de ciertas campañas publicitarias y de la desinformación. Pero no todo es blanco o negro así que analizaremos ventajas y desventajas de estos dispositivos. Con esta introducción daremos comienzo a este nuevo episodio de Script Time aclarando previamente que esto es una opinión. Si existe alguna otra opinión que qu

Code Time es un podcast enfocado principalmente a hablar sobre temas del desarrollo de software y programación. Al tratar estas temáticas es normal fomentar la importancia de la creación y aplicación de software “donde sea posible”. Pero “no todo es color de rosa”. Existe un lado oscuro que no suele ser mencionado. Así que qué mejor que tratarlo en este podcast. El lado oscuro del desarrollo de software está compuesto por esos grandes fracasos que marcaron la historia. Lamentablemente algunos no son conocidos por lo cual es importante tenerlos en cuenta, encontrar sus fallas y aprender de las mismas para no volver a repetirlas. Entre estos fallos tenemos una constante: una pérdida de dinero considerable lo que suele llamar la atención. A pesar de lo ya dicho hay que mencionar que si bién algunos de los desarrollos fallidos, si es que llegaron a terminarse, podrían parecer ridículos e incluso anecdóticos y divertidos, no siempre es así. Como ya se mencionará existieron errores que costaron vidas lo cual no es

Una de las herramientas características de todo programador y desarrollador de software son los lenguajes de programación. Gracias a estos una persona es posible convertir un pensamiento o solución abstracta en un programa que realmente funcione. Los estudiantes de estas ciencias suelen ser muy entusiastas en aprenderlos, centrándose muchas veces en su sintaxis y un poco en su semántica. Luego de un tiempo de estudio es normal sentir que uno se estanca, especialmente luego de concluir con los diversos cursos que existen. En ese momento es donde surge la grán pregunta ¿qué hago ahora? ¿qué debería aprender?. A lo largo de este episodio intentamos dar un enfoque para responder a esta gran incógnita. La clave es no quedarse simplemente con lo que el curso o libro haya enseñado sino buscar aplicaciones reales del conocimiento adquirido. De esta manera el siguiente paso lógico es poner en práctica el lenguaje escribiendo pequeños programas que permitan solucionar problemas cotidianos o que satisfagan la curiosidad

Code Time es un podcast enfocado principalmente a hablar sobre temas del desarrollo de software y programación. Al tratar estas temáticas es normal fomentar la importancia de la creación y aplicación de software “donde sea posible”. Pero “no todo es color de rosa”. Existe un lado oscuro que no suele ser mencionado. Así que qué mejor que tratarlo en este podcast. El lado oscuro del desarrollo de software está compuesto por esos grandes fracasos que marcaron la historia. Lamentablemente algunos no son conocidos por lo cual es importante tenerlos en cuenta, encontrar sus fallas y aprender de las mismas para no volver a repetirlas. Entre estos fallos tenemos una constante: una pérdida de dinero considerable lo que suele llamar la atención. A pesar de lo ya dicho hay que mencionar que si bién algunos de los desarrollos fallidos, si es que llegaron a terminarse, podrían parecer ridículos e incluso anecdóticos y divertidos, no siempre es así. Como ya se mencionará existieron errores que costaron vidas lo cual no es

A la hora de programar o pensar una resolución de un problema existe un paso que es fundamental. Esta paso se hace siempre aunque no siempre de manera consciente. Esto, visto desde el punto de vista de una máquina no parecería ser la grán cosa ya que lo ignoramos por completo, pero computacionalmente se hace más evidente. Pero llegando a este punto es normal preguntarse de qué estamos hablando. Modelizar consiste simplemente en hacer una representación de los elementos del mundo real que necesitamos para trabajar. Por ejemplo para representar las posiciones de un robot dentro de una habitación podemos considerar su posición en un plano bidimensional donde el origen de coordenadas se ubica en la posición inicial. El objetivo de programa podría ser recorrer toda la habitación recorriendo la mayor área posible. Existen muchos ejemplos de modelización y una de sus características principales es que generalmente suelen ser abstracciones. Esto es eliminan detalles que agregan una complejidad innecesaria. La idea de

El estudio de los algoritmos existentes es muy extenso y obviamente no puede ser abarcado con tan pocos episodios ya que no solo existen muchos sino que es posible profundizar muchísimo. Recapitulando se hizo mención de algoritmos clásicos: el Bubble Sort (ordenamiento de burbuja), Insertion Sort (Ordenamiento por inserción) y el Selection Sort (Ordenamiento por selección) y presentamos además algoritmos divide and conquer como el QuickSort (ordenamiento rápido) y MergeSort (ordenamiento por mezcla). En esta ocasión nos centraremos finalmente el RadixSort y mi favorito, el ya tan mencionado y casi inútil el bogosort. Para cerrar el tema también estudiaremos la eficiencia de cada uno entre otras cosas. Así pues comencemos con el podcast de hoy donde profundizaremos sobre el tema… Recuerden que si les interesa algún tema en particular pueden sugerirlo. ********************************** App de iOS: https://itunes.apple.com/us/app/code-time/id1435749618 ********************************** Para Contribuir PAYPAL

En los dos episodios donde comenzamos y continuamos con el tema de los algoritmos de ordenamiento comprendimos el objetivo de ese estudio, expusimos los tres algoritmos clásicos, siendo estos mismos el Bubble Sort (ordenamiento de burbuja), Insertion Sort (Ordenamiento por inserción) y el Selection Sort (Ordenamiento por selección) y presentamos además un curioso algoritmo llamado QuickSort (ordenamiento rápido). En esta ocasión nos centraremos en la explicación de algoritmos como el merge sort (ordenamiento por mezcla), radix sort y mi favorito, el ya tan mencionado y casi inútil el bogo sort. Además estudiaremos la eficiencia de cada uno entre otras cosas. Así pues comencemos con el podcast de hoy donde profundizaremos sobre el tema… Recuerden que si les interesa algún tema en particular pueden sugerirlo. ********************************** App de iOS: https://itunes.apple.com/us/app/code-time/id1435749618 ********************************** Para Contribuir PAYPAL : davidgiordana@hotmail.com.ar PATREON: htt

Es bien sabido que la programación y el desarrollo de software es parte de la ciencia de la computación. Además se puede asegurar que una buena parte de estas disciplinas está basado en la matemática y la lógica. Si juntamos todas estas cosas llegamos finalmente a los métodos formales, tema que normalmente suele ser ignorado. ¿Cual es la razón por la que no se le da importancia? Muchas veces esto se debe a una mala formación o al deseo de un progreso acelerado. Aún así su utilidad es innegable. Los métodos formales, entre otras cosas, para demostrar ciertas propiedades que debe cumplir un programa o implementación. Tienen como objetivo establecer una base bien formada sobre la cual se pueden sacar conclusiones sin ambigüedades. Uno de los usos comunes es a la hora de establecer propiedades que debe cumplir una estructura o programa a lo largo de su vida útil. A esto se lo suele llamar invariante. Si, por ejemplo, tenemos una lista de la cual queremos eliminar el primer elemento es lógico pedir que antes de re

En el episodio anterior dimos una introducción al tema de los algoritmos de ordenamiento. Durante ese tema comprendimos el objetivo de ese estudio y expusimos los tres algoritmos clásicos, siendo estos mismos el Bubble Sort (ordenamiento de burbuja), Insertion Sort (Ordenamiento por inserción) y el Selection Sort (Ordenamiento por selección). Con lo recién mencionado no es suficiente ya que, por ejemplo, existen una grán cantidad muchas veces más eficientes que los anteriormente mencionados, sin mencionar el hecho de que no analizamos la eficiencia y complejidad de los algoritmos anteriormente descritos. De esta manera hoy centraremos nuestra atención en algoritmos importantes como el quicksort y en el análisis de los algoritmos que hemos vistos. Así pués comencemos con el podcast de hoy donde profundizaremos sobre el tema… Recuerden que si les interesa algún tema en particular pueden sugerirlo. ********************************** App de iOS: https://itunes.apple.com/us/app/code-time/id1435749618 ***********

Muchas veces hemos mencionado la palabra algoritmo y la importancia de su uso. Además estuvimos viendo la importancia del análisis de complejidad y métodos de resolución de problemas. ¿Cómo podemos juntar todo esto? La respuesta es simplemente aplicar los análisis anteriormente expuestos a algoritmos para resolver problemas. En esta ocasión nos enfocaremos en una de las tantas ramas de algoritmos: Algoritmos de ordenamiento o de sorting (por su palabra en inglés). A diferencia de lo que cabría suponer existen muchísimos disponibles y es bueno tenerlos en cuenta no solo por conocer su existencia sino comprender su esencia ya que muchas veces la resolución de otros problemas totalmente diferentes. No es necesario mencionar que para ordenar algo, es necesario ese algo donde aplicar la acción. Aquí es donde las estructuras de datos se hacen presentes por lo que comencemos con el podcast de hoy donde profundizaremos sobre el tema… Recuerden que si les interesa algún tema en particular pueden sugerirlo. ***********

A la hora de trabajar, como hemos mencionado en anteriores episodios puede utilizarse el backtracking, también conocido como prueba o error, pero ¿qué tan útil o bueno es esto?. En sí existen muchos ámbitos donde puede utilizarse, el más obvio es como técnica algorítmica. En ese apartado es normal muchas veces es una buena solución pero hay que tener en cuenta si el resultado debe ser el óptimo, ya que por ejemplo en un laberinto podrían haber dos caminos para llegar a la salida pero uno requiera recorrer una ruta ciento de veces más larga que la otra. Dependiendo de la elección que el algoritmo tome puede que escojamos el camino más largo lo que también se traduce en más procesamiento. Por su parte esta técnica puede emplearse para encontrar la localización ya que “reduce” el campo de búsqueda. Es frecuente hacer una comprobación a la mitad del código para descargar una de las partes que sería la correcta. Una cierta variante de esto ocurre a la hora de probar software (más que nada si esto lo hace uno mismo

Trabajando cierto tiempo en el desarrollo de software es necesario conocer ciertas técnicas algorítmicas que aunque uno no las conozca suelen ser aplicadas sin saberlo. En general estas no son nada más que formalizaciones de métodos comunes para una mejor comprensión de la solución de un problema computacional. La conversión de un problema en un algoritmo que lo resuelva es eficientemente puede ser bastante complicado y requiere de un tiempo de análisis para determinar cómo afrontarlo. Aquí es donde ciertos patrones pueden facilitarlo todo desde el backtracking, también conocido coloquialmente como fuerza bruta a las técnicas de dinámica. Hoy nos centraremos en nombrar y explicar algunas de ellas que, como ya dijimos, pueden salvarnos de muchos aprietos. Recuerda que si te interesa algún tema puedes sugerirlo y lo trataremos en el podcast y canal de youtube si es posible. ********************************** App de iOS: https://itunes.apple.com/us/app/code-time/id1435749618 **********************************

Los desarrolladores de software tanto profesionales como entusiastas suelen enfocarse mucho en lenguajes de programación de moda, sistemas operativos y creación de aplicaciones a corto plazo. Esto no es algo que afecte a todos pero sí un grán número cae en ese error. Con este enfoque es normal que se omitan detalles como una correcta especificación previa a la implementación, planteo de soluciones abstractas, uso de lenguajes más adecuados al ámbito y algo que en particular considero importante la complejidad computacional y temporal. Con esto último no se hace referencia que tan dificultoso es el desarrollo sino a qué tan eficiente es un programa en su proceder tanto en uso de procesador como de memoria. Para darle un correcto análisis a este campo muchas veces es útil tener una buena base matemática para aplicar ciertos conocimientos algebraicos y obtener buenas aproximaciones. Este campo suele aplicarse a la algoritmia y ayuda mucho a mejorar el rendimiento de un producto y agilizar el desarrollo con la pr

Una de las primeras cosas con las que se suele encontrar estudiante de alguna carrera de ciencias de la computación es la matemática acompañada con la lógica. Gracias a la mala imagen que estas ciencias fueron ganando a lo largo de los años es normal que produzcan rechazo por parte de las personas. En este pequeño podcast tenemos el objetivo de mostrarte cuán importante es darle importancia a los mismos y lo interesante que pueden llegar a ser. Para comenzar iremos con lo más “duro y feo” las matemáticas. Esta ciencia que suele ser asociada a cálculos extremadamente complicados y aburridos es de suma importancia para los desarrolladores. De hecho un detalle muchas veces omitido es el hecho de que la programación está basada en muchísimos conceptos matemáticos y la utiliza para modelizar sus propiedades entre otras cosas. Entre los temas útiles podemos encontrar el álgebra , la geometría y el cálculo que permiten, por ejemplo, calcular las físicas y comportamientos de componentes dentro de un videojuego. Ademá

Los desarrolladores de software tanto profesionales como entusiastas suelen enfocarse mucho en lenguajes de programación de moda, sistemas operativos y creación de aplicaciones a corto plazo. Esto no es algo que afecte a todos pero sí un grán número cae en ese error. Con este enfoque es normal que se omitan detalles como una correcta especificación previa a la implementación, planteo de soluciones abstractas, uso de lenguajes más adecuados al ámbito y algo que en particular considero importante la complejidad computacional y temporal. Con esto último no se hace referencia que tan dificultoso es el desarrollo sino a qué tan eficiente es un programa en su proceder tanto en uso de procesador como de memoria. Para darle un correcto análisis a este campo muchas veces es útil tener una buena base matemática para aplicar ciertos conocimientos algebraicos y obtener buenas aproximaciones. Este campo suele aplicarse a la algoritmia y ayuda mucho a mejorar el rendimiento de un producto y agilizar el desarrollo con la pr

Enlace de la nota: http://bandageek.com/2017/03/el-desarrollo-de-software-kiss/ Antes que nada cabe aclarar de que cuando decimos KISS no hacemos referencia al grupo de música o a besar ni nada por el estilo. Por el contrario es una abreviación de las palabras “Keep It Simple Stupid” (mantenlo simple, estúpido). A pesar de sonar como una simple frase más en realidad en el desarrollo de software y otras áreas resulta ser fundamental. ¿Qué significa KISS? Este principio es la clave y un grán éxito en grandes desarrolladores e ingenieros de software a través de los años. Un problema común alrededor de los de los ingenieros y desarrolladores de software hoy en dia es que tienden a sobre complicar los problemas Típicamente cuando un desarrollador se enfrenta a un problema lo descompone en piezas más pequeñas que piensa que entiende e intenta implementar la solución en código. Lamentablemente se podría decir que entre 8 o 9 de cada 10 desarrolladores cometen el error de no dividir el problema en subproblemas lo su

En este nuevo episodio de Code Time continuamos con el mundo de la programación estudiando el manejo de memoria que los sistemas operativos actuales emplean para permitir el correcto funcionamiento de múltiples programas al mismo tiempo en un centro de cómputo, Hasta el momento analizamos en profundidad sistemas contiguos de almacenamiento. Luego nos enfocamos en la fragmentación como solución de problemas y finalmente arribamos a la paginación. Este último es de suma importancia ya que es empleado hoy en día como mecanismo de manejo de memoria. Para recordar la paginación divide a la memoria en secciones de un tamaño fijo a las cuales llamamos páginas (de ahí su nombre) y cada proceso contiene una tabla de páginas. Como vimos las tablas pueden ser demasiado grandes para hacer cambios de contexto así que hoy nos centraremos en explicar cómo hace el sistema para optimizar esta tarea. Así que sin mucho más que decir les recordamos que pueden sugerir temas para futuros episodios así que esperamos su participació

En este nuevo episodio de Code Time continuamos con el mundo de la programación estudiando el manejo de memoria que los sistemas operativos actuales emplean para permitir el correcto funcionamiento de múltiples programas al mismo tiempo en un centro de cómputo, Hasta el momento analizamos en profundidad sistemas contiguos de almacenamiento. Luego nos enfocamos en la fragmentación como solución de problemas y finalmente arribamos a la paginación. Este último es de suma importancia ya que es empleado hoy en día como mecanismo de manejo de memoria. Para recordar la paginación divide a la memoria en secciones de un tamaño fijo a las cuales llamamos páginas (de ahí su nombre) y cada proceso contiene una tabla de páginas. Como vimos las tablas pueden ser demasiado grandes para hacer cambios de contexto así que hoy nos centraremos en explicar cómo hace el sistema para optimizar esta tarea. Así que sin mucho más que decir les recordamos que pueden sugerir temas para futuros episodios así que esperamos su participac

En esta nueva entrega de Code Time continuamos con el análisis de los mecanismos de manejo de memoria, y para ser más precisos diremos la paginación. En el episodio anterior dimos una breve introducción al tema explicando que es una forma de organización donde, a diferencia que en la segmentación, la memoria se dividía en espacios del mismo tamaño. De esta manera cada proceso en lugar de tener una sección por segmento tenía tantos segmentos como fuese necesario eliminando así la necesidad de compactación, agilizando las tareas de mantenimiento sin mencionar la eliminación de la fragmentación externa. Hoy nos centraremos en analizar los distintos componentes necesarios para hacer la paginación, esto es sin mencionar a la memoria principal, obviamente. Así que sin mucha más introducción damos comienzo a este nuevo episodio no sin antes recordarles que estamos abiertos a temas que les interesen así que sugieran sin miedo. ********************************** App de iOS: https://itunes.apple.com/us/app/code-time/id