Qué dominarás de verdad
Todo lo que ves abajo se entrena igual: una tarea, tu intento, la revisión del mentor. El objetivo no es cubrir temario — es convertir profesionales en problem solvers.
- Arquitecturas de softwareLas famosas y cuándo usarlas: cliente-servidor, peer-to-peer, en capas (n-tier), hexagonal/clean, microservicios, event-driven, serverless. Monolito frente a servicios argumentado sobre sistemas reales — trade-offs, no diagramas.Lee la guía
- Design patternsLos clásicos aplicados sobre código real: Strategy para algoritmos intercambiables, Factory para la lógica de creación, Observer para eventos de dominio, Adapter en los límites de integración, Decorator para asuntos transversales — más los patrones arquitectónicos de UI como MVC y MVVM, y cuándo aplicar un patrón es la decisión equivocada.Lee la guía
- Modelos relacionales y RDBMSModelado de datos, normalización, índices, transacciones y ACID, rendimiento de consultas con PostgreSQL y MySQL. La capa que sobrevive a todos los frameworks.
- Diseño de software con UMLComunicar la arquitectura con precisión: diagramas de clases, secuencia, componentes y actividad usados como herramientas de pensamiento — p. ej. diseñar el modelo de dominio de tu proyecto antes de escribir una sola línea.
- Testing automatizadoTDD donde compensa, la pirámide de tests en la práctica — unitarios, integración, end-to-end (Jest, Playwright) — y cómo escribir tests cambia tu forma de diseñar código.
- Desarrollo full stackFront-ends modernos (React, TypeScript, Next.js), diseño de APIs REST, ingeniería del lado del servidor en Node.js — y el criterio para decidir dónde vive la lógica: cliente, servidor o base de datos.
- Desarrollo de apps móvilesQué cambia cuando el software corre en un dispositivo: React Native, ciclo de vida de la app, estados offline y sincronización, notificaciones push, disciplina de publicación en las stores.
- Ingeniería DevOpsPipelines de CI/CD, contenedores Docker, entornos y configuración, monitorización y observabilidad — desplegar tu propio proyecto de la academia y hacerte cargo de él cuando sale de tu máquina.
- CiberseguridadPensar en amenazas como ingeniero en activo: validación de entradas, autenticación y sesiones, OWASP Top 10 (injection, XSS, CSRF), gestión de secretos — y cómo se rompen de verdad los sistemas en producción.
- Metodologías ágilesSCRUM y Kanban como se practican en equipos de delivery reales: sprints, tableros, estimación de historias, retrospectivas, OKR, mentalidad MVP — y por qué existe el proceso. En los proyectos de la academia los sprints los haces de verdad.
- Trabajo en equipoFlujo de feature branches en Git, pull requests y etiqueta de code review, dejar las decisiones por escrito (ADR), discrepar de forma productiva. Ejemplo: tus tareas semanales llegan como PR revisadas, exactamente igual que en producción.
- Conceptos clave de UXSuficiente cultura de UX para construir cosas usables: jerarquía visual, affordance, ciclos de feedback, bases de accesibilidad — y cómo colaborar con los diseñadores sobre archivos de Figma en vez de pelearte con ellos.
- ComunicaciónLa habilidad que decide carreras: actualizaciones escritas asíncronas que la gente lee de verdad, dar y recibir feedback difícil, presentar tu trabajo en las revisiones, escalar bloqueos a tiempo — y superar los fallos de comunicación clásicos de los equipos remotos.
- Agentic AI y LLMsUsar Claude Code, Cursor y las APIs de LLM como multiplicadores: briefs precisos, revisión del plan, verificación de cada línea producida. Tomar lo mejor de la nueva era de la computación sin perder el criterio de ingeniero.Lee la guía