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Entras a trabajar en una nueva empresa. Día 1. Nervios. Te presentan a +20 personas. No recuerdas ni el primer nombre, pero todo bien 😅

Te sientas en tu mesa, te dan el welcome pack con el portátil que escogiste y el lujo de quitarle los plastiquitos pero… no tienes tu entorno configurado 😱

Keep calm. Nos dan tiempo y espacio con 1 objetivo: Poner en producción nuestra primera tarea 💪

¡A por ello! ¡Con esta charla serás Productivity Raptor™️ certified sin nada que temer! 🙌

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En la charla hablaremos de:

• 🌱 .dotfiles: Automatizaremos la configuración de nuestro nuevo equipo gracias a flamantes dotfiles y veremos algunos trucos para que sea plug&play
• 💻 Terminal: Veremos rápidamente cómo configurar nuestra terminal para tener esos pequeñas fantasías 🌈 que nos dan mircoalegrías de luz y color
• 🦄 Refactoring: Desarrollaremos la feature que nos pedirán haciendo el proceso de refactoring con PPDD (Pasito a Pasito-Driven Development).
• ⚡ IDE: A medida que desarrollemos la tarea, veremos cómo gracias a nuestro IDE favorito para empezar a
• 🔀 Git: Nos integraremos con el flujo de trabajo en ramas para Git que use el equipo en el que entramos, y veremos algunos trucos más allá del git clone, add, commit y push.
• 🚀 Pipeline de despliegue con CI/CD: ¡No tenemos automatizados los despliegues! Veremos cómo podemos hacer una propuesta de pipeline para automatizarlo con GitHub Actions 😬

Esta charla será interactiva (serie "Elige tu propia aventura") y seréis los asistentes los que nos iréis diciendo por dónde tirar. No es necesario haber visto la charla anterior, pero por si queréis ver un poco cómo será el formato para haceros una idea, ahí la tenéis 😊

☝️ No es una charla de introducción. No entraremos en detalle de todos y cada uno de los conceptos. La idea es ver de cada concepto esos detalles curiosos para ser Productivity Raptors™️ 🤟

En resumen, como diría Justo Molinero, el objetivo es que acabemos nuestro primer día de trabajo pudiendo decir que:

Con alegría voy produciendo porque el tema de CodelyTV voy luciendo 🤟

¡Nos vemos!

Desarrollar un sistema de monitorización continua para cámaras transmitiendo en streaming requiere de tres cosas fundamentales: robustez de la aplicación ante fallos en los streams (frames corruptos, interrupción de la transmisión, etc), de la velocidad de procesamiento de las imágenes que permita garantizar la toma de decisiones en tiempo real (por ejemplo lanzar una alerta) y del almacenamiento de los resultados de dicho procesamiento para realizar análisis a posteriori (análisis estadístico). Aunque existen múltiples ejemplos sobre cómo procesar video o imágenes para detectar objetos, realizar tracking de personas o identificar caras casi ninguno de ellos muestra cómo pueden ser implementados en el caso de que las images provengan de una cámara transmitiendo en streaming. Durante la charla mostraremos cómo construir un sistema de robusto para procesamiento de imágenes en streaming y a dockerizarlo. Además mostraremos cómo hacer un pipeline para poder desarrollar el sistema de monitorización continua.

En un mundo donde no dejan de aparecer ecosistemas digitales, las APIs son piezas claves para construirlos, y el problema de tratar con sistemas asíncronos cada día es más habitual. Veremos de forma básica, cómo un ESB como es Mule nos facilita la convivencia con esta problemática y cómo este tipo de herramientas de integración nos pueden ayudar en nuestras implementaciones.

"Todo el mundo tiene buenos algoritmos, ahora lo que diferencia a las empresas son los datos que poseen" y añadiría… "y cómo los gestionan"

Teniendo esto en mente, la forma en la que tratamos la información tiene que cambiar. Los datos, cuántos tengas, de qué calidad y cómo de fácil sea su explotación es lo que puede marcar el éxito o fracaso de tu organización.

Los equipos crecen de forma multidisciplinar: ahora los desarrolladores trabajamos junto a equipos de data science, research y negocio, que necesitan acceder a toda sa información de forma ágil para poder realizar simulaciones y validaciones continuas de la información. Esa información servirá para escalar los negocios al siguiente nivel.

En Clarity.ai manejamos información que sirve para evaluar el impacto social de las empresas. Deseamos que esta se utilice para tomar mejores decisiones a la hora de invertir y hemos tenido que aprender a poner esta información en el centro de la organización para ganar en eficiencia y agilidad.

Crear una cultura centrada en el dato es unos de los retos de las organizaciones. Explicaremos cuáles han sido los retos que hemos tenido que afrontar, cómo hemos visto la necesidad de crear un equipo de ingeniería de datos y qué decisiones técnicas hemos ido tomando para ayudarnos en este reto:

• Estrategias de uso de la información
• Analizar las características de los datos
• Lenguajes de programación elegidos
• Tecnologías utilizadas, cuál y por qué en cada caso
• El proceso de versionado y trazabilidad del dato
• Release process de los datos

En tan solo 30 minutos y haciendo live coding haremos un repaso rápido de los conceptos más potentes de Firebase para almacenamiento, consulta y filtrado de datos. Veremos también Cloud functions para montarnos una solución Serverless que nos permita ver qué nodos (relays) están activos en la red de TOR según el último consenso.

La kata "FizzBuzz" es sobradamente conocida por todos, antes o después nos hemos enfrentado a ella, pero Jorge nos propone un auténtico reto en vivo. Partiendo de esta kata, todos vamos a poner en un bote los requisitos nuevos del software sobre FizzBuzz. Una vez empiece la kata iremos sacando requisitios y Jorge los irá resolviendo en tiempo real.

Apache Beam es un framework de procesamiento masivo de datos que se está convirtiendo en el sucesor de Apache Hadoop y Spark. Permite ejecutar transformaciones de datos a escala (y si quieres, también en Scala), de forma paralela y tanto en la nube con Google Dataflow como en infraestructura propia. En este taller aprenderemos lo básico para ejecutar una cadena de transformaciones sencilla, viendo cómo se puede escalar el procesamiento para soportar zillones de registros, tanto en batch como en streaming. Instrucciones sobre el taller en este link.

Si quieres trabajar con .NET, prepárate a conocer los fundamentos y conceptos clave de EntityFrameworkCore, además de buenas prácticas para manejar los datos de tu aplicación de forma sencilla e intuitiva, ¿te unes a la aventura? Para la demo, usaremos una aplicación alojada en este repositorio, pero no incluye las diapositivas.

Snapchat, Instagram... ¿qué sentido tiene ponerte unas orejitas de conejo? Realizaremos un ejemplo práctico creando filtros visuales utilizando reconocimiento facial mediante ARCore (el SDK de realidad aumentada de Google) con el motor de videojuegos Unity y debatiremos sobre el futuro de las identidades virtuales. Programación en C# y plataforma Android.

Ejercicios teórico-prácticos para aprender a hacer investigaciones como las que hacemos en los SOCs (Centros de Operaciones de Seguridad).

ASP.NET Core 3.0 es un framework multiplataforma de desarrollo web de alto rendimiento desarrollado por Microsoft con un ecosistema muy rico de componentes que nos permite crear API REST de manera muy simple. Veremos como crear el esqueleto de nuestra API, generar la documentación con Swagger, como manejar errores de manera standard con Problem details, como validar la entrada de datos con fluentvalidations, como acceder a la base de datos con EF Core… y todo ello a través de test funcionales que garantizarán que lo que estamos haciendo funciona como esperamos. Aquí tienes el enlace al repositorio.

¿Sabes algo de Python o estás dando tus primeros pasos con este maravilloso lenguaje? ¿Quieres continuar aprendiendo pero no sabes por dónde seguir? En este taller veremos cómo las katas nos pueden ayudar a mejorar nuestras habilidades como programadores/as o incluso prepararnos para entrevistas técnicas. Resolveremos juntos algunos de estos retos de programación en Python y compararemos soluciones, analizando en qué es mejor cada una. No es necesario traer nada instalado, porque utilizaremos la plataforma Codewars para realizar las katas.

Workshop about ElasticSearch and Kibana geospatial capabilities. link.

Más información sobre el taller en este link con un formulario e imágenes de Docker que podeis traer instaladas en vuestros equipos.

Cloud-native applications in Java are great, but when compared to Go or Node.js, Java—despite a fantastic ecosystem around it—falls short in containers. The initial memory consumption, the startup time, and the optimizations for long-running processes are killer criteria in the cloud. Quarkus is a Kubernetes-native Java stack tailored for GraalVM and OpenJDK. With Quarkus, you can compile your application into a native executable, reduce the startup time to a few milliseconds, reduce the memory consumption to a few MB, and make applications ideally suited to run in containers.This workshop explores why these improvements matter, and how you can leverage Quarkus and GraalVM to build supersonic, subatomic, cloud-native applications. In this workshop, you will learn how to:

• Build web applications with Quarkus.
• Use Hibernate and Hibernate with Panache.
• Security and Resiliency in MicroServices.

Vamos a hacer todos juntos una pequeña kata guiada para aprender a escribir tests end to end con spring boot y además veremos como nos puede ayudar kotlin con ello. El repositorio os lo podeis descargar en este link.

Cada día más empresas se suman a trabajar con proveedores on cloud dejando atrás las viejas tecnologías y prácticas que conocemos hasta la fecha. Seas front, back, DevOps, product manager, etc. este cambio te afecta, pero no te preocupes porque vas a ver que estar en las nubes es muy fácil. En este taller introduciré qué es y cómo se trabaja en AWS como ejemplo de proveedor on cloud. Nos haremos una cuenta y aprenderemos a crear roles y permisos y empezaremos a toquetear algunos productos como las Lambdas, API Gateway, alguna base de datos... dándole sentido a cómo usar todas estas tecnologías juntas.