Especialidad formativa

Ingeniería de software avanzada

IFCD0203 100 h

Qué aprenderás

Adquirir competencias avanzadas en ingeniería de software para el análisis, diseño y gestión de proyectos, aplicando técnicas de modelado, pruebas de calidad y métricas de productividad bajo metodologías ágiles.

Contenido del curso

Introducción a la Ingeniería del Software y Análisis de Sistemas

OBJETIVO
Comprender los conceptos fundamentales de la ingeniería de software, el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones y adquirir habilidades para la recolección, análisis y documentación de requisitos.
CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Conocimiento de las bases de la Ingeniería del Software
Definiciones y objetivos de la ingeniería de software
Ciclo de vida del software (desarrollo en cascada)
Principios y justificación de la ingeniería de requisitos
Metodologías ágiles de desarrollo (Scrum, Kanban y XP)
Análisis de Sistemas de Información
Técnicas de elicitación, análisis y validación de requisitos
Documentación de especificaciones funcionales y no funcionales
Modelado de datos con el diagrama Entidad-Relación (ERD)
Introducción a UML y diagramas de casos de uso.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Pensamiento analítico como un paso previo al desarrollo
Capacidad de comunicación para captar y analizar correctamente los requisitos que se alineen con las necesidades del proyecto.
Actitud de vigilancia medioambiental, garantizando la eficiencia y ahorro energético de sistemas y entornos de trabajo.

Diseño, Pruebas y Calidad del Software

OBJETIVO
Dominar técnicas de diseño y modelado de software, aprendiendo además cómo se aplican las pruebas de software para garantizar la calidad de las aplicaciones desarrolladas.
CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Diseño y Modelado de Software
Diseño arquitectónico, modular y de interfaz de usuario
Principios fundamentales del diseño orientado a objetos
Diagramas UML estructurales (componentes, despliegue, clases, etc.)
Diagramas UML de comportamiento (secuencia, actividad, estados, etc.)
Patrones de diseño creacionales, estructurales y de comportamiento
Pruebas y Calidad del Software
Importancia de las pruebas en el ciclo de vida del software
Pruebas unitarias, de integración, de sistema, de aceptación y de regresión
Estrategias de automatización y desarrollo basado en pruebas (TDD)
Control de calidad, métricas de evaluación y mejora continua
Implementación de pruebas continuas en entornos de integración y despliegue.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Comunicación visual para representar sistemas de información de manera clara, facilitando la comprensión y el diseño de software
Responsabilidad para garantizar la seguridad y la calidad en los sistemas de información, cumpliendo estándares y regulaciones.

Gestión de Proyectos, Métricas y Productividad

OBJETIVO
Aprender a gestionar proyectos de software, con énfasis en la planificación, el control de recursos, la calidad, la eficiencia energética y la aplicación de métricas para la productividad.
CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
Gestión de Proyectos de Software
Planificación de proyectos, estimación de recursos y tiempos
Gestión de equipos y roles en el desarrollo de software
Herramientas de planificación y seguimiento (Gantt, PERT y gestión ágil)
Aseguramiento de calidad y control de configuración de software
Integración y despliegue continuos (CI/CD) para optimización de entregas
Estrategias para el control de riesgos y resolución de problemas en proyectos
Métricas y Productividad
Importancia de las métricas en la ingeniería de software
Métricas de calidad y productividad en el desarrollo de software
Introducción a métricas ágiles y métodos de estimación
Herramientas de automatización y plataformas low-code
Reconocimiento de la importancia de la garantía de la sostenibilidad ambiental y la eficiencia energética en la gestión de proyectos de software.
HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
Visión estratégica para aplicar arquitecturas y patrones de diseño que promuevan la escalabilidad y mantenibilidad del sistema.
Optimización de recursos para analizar y visualizar métricas y datos que sirvan para aumentar la eficiencia de los procesos.