La verdad es que, como todos los trabajos, primero debes entender que no todas las empresas, startups y géneros de videojuegos se desarrollan de la misma manera, algunas suelen tener un equipo de trabajo diferente (en cuanto a cantidad), esto muestra la cantidad de trabajos a los que puedes optar en esta industria ya que, antes que nada, debes saber que el videojuego es una industria muy amplia y por lo tanto, es posible estudiar una carrera que no creerías que pudiera estar relacionada con la producción de un videojuego.

Desde programador hasta guionista, artistas y muchos otros, se va a desglosar lo que se podría considerar como puestos "principales" a ocupar en el desarrollo de videojuegos.

**Guionista:** El guión es un elemento que no puede faltar y es aquí donde comienza el trabajo del guionista. Un guionista de videojuegos se encarga de desarrollar la historia, los personajes y los diálogos.

**Artista:** Los artistas de videojuegos son, junto con los programadores, algunos de los profesionales más demandados en la industria. Un artista de videojuegos se encargará de dar "vida" a ese personaje y entorno imaginados por el guionista. Para ello, utilizará arte 2D, texturas, modelos 3D y animaciones de dichos personajes y entornos.

**Desarrollador:** Los desarrolladores trabajan con los elementos que los artistas han generado, sin embargo, hay diferentes tipos de programadores y todos tienen diferentes especialidades. Hay programadores dedicados a la programación de gráficos, programación de motores, programación de física, programación de inteligencia artificial, etc.

**Compositor:** ¿Qué sería de nuestros videojuegos favoritos sin música? ¿Crees que Mario Bros o Zelda serían lo mismo sin la música que los acompaña? Es importante saber que también hay músicos y compositores completamente dedicados a la creación de la banda sonora de cada videojuego.

**Ingeniero de audio:** Un ingeniero de audio se encarga de crear los sonidos y los entornos en los que se mueven los personajes de los videojuegos. Es probablemente uno de los trabajos menos reconocidos, son esenciales para crear un buen videojuego.

Y por supuesto, cada trabajo también se desglosa en algún tipo de especialidad, por ejemplo, un artista puede ser un artista de pixel art, un artista 2d o, 3d, etc. Ten en cuenta que hay que esforzarse en cada trabajo, ¡aunque sean videojuegos!



¿Quieres formar parte de la industria de los videojuegos?
Estas son algunas de las carreras relacionadas con el desarrollo de videojuegos

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Trabajar haciendo videojuegos: ¿qué debo estudiar?

Today's society is highly dependant on computers, with a lot of the devices we use running software. Wouldn't it be interesting to know where this whole thing started?

In 1936, during World War II, mathematician Alan Turing created one of the first theoretical computer models and called it the "Turing Machine".

Its use was to decipher messages that German soldiers sent daily through radio signals, which was possible via intersecting them.

The machine worked through a tape that was read by a movable head. According to its instructions, it did one thing or another. This is what programs do nowadays.

Thanks to this ingenious invention, the Allies were able to shorten the duration of the war by almost three years, minimizing human damage and putting an end to what some people consider the greatest conflict in history.
It is amazing how one of the early uses of the computer was as a military tool and now we use it to work, play video games, read the news and consume media.


Article by: *Daniel Cordero*



Today's society is highly dependant on computers, with a lot of the devices we use running software. Wouldn't it be interesting to know where this whole thing started?

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WAR AND THE TURING MACHINE

Seguramente habrás oído que es necesario tener un buen título universitario para conseguir un buen trabajo. Esta afirmación suele provenir de padres preocupados que quieren sentirse seguros sobre el futuro de su hijo o hija. Estoy de acuerdo en que graduarse en una buena universidad es una gran ventaja y, en algunos casos concretos, es obligatorio. Pero déjame decirte algo, que quede entre nosotros porque es un secreto: **Un título universitario no te asegura un buen trabajo**.   Nada en el mundo lo hace por ti. A no ser que tu padre sea el dueño de la empresa, en ese caso muy concreto, creo que estás bien. Para los demás que no tienen tanta suerte, puede que estés pensando: Entonces, ¿cómo consigo un buen trabajo si ni siquiera un buen título universitario lo hace por mí? 

Bueno, hay un montón de cosas diferentes que afectan a este proceso aparte de tu título, algunas de ellas son:

- 
- La experiencia en el campo.
- Cómo te comercializas.
- Tus habilidades sociales.
- Tus motivaciones para conseguir ese trabajo.
- La impresión que das a la persona encargada de tu admisión.

Cuando digo "**experiencia**" no me refiero a que tengas que haber tenido un trabajo en un puesto similar durante 5 años (que entiendo que es pedir demasiado si eres un adulto joven que probablemente busca el puesto perfecto para empezar su carrera profesional), me refiero a que cualquier experiencia profesional que hayas tenido antes cuenta. Probablemente hayas trabajado como secretaria o asistente, tal vez como personal de almacén o como vendedora.  Aquí es cuando el punto "**cómo te comercializas**" se vuelve súper importante porque si, por ejemplo, trabajaste antes como personal de almacén, en lugar de decir "aprendí a contar productos y a colocarlos en las estanterías" prueba a decir "aprendí a trabajar en equipo y a optimizar los procesos ya que teníamos que organizar y despachar más de 5.000 productos al día con pocas horas para cada parte del proceso."

Tal vez fuiste asistente y no trabajaste en un almacén, entonces puedes decir "Durante mi tiempo de trabajo en *X empresa,* aprendí sobre la importancia de la comunicación y de ser organizado ya que no puedes ayudar a gestionar algo que no entiendes. Ayuda estar abierto a aprender cosas nuevas y hacer las preguntas adecuadas".  ¿Ves la diferencia? No se trata del trabajo que realizas, sino de la forma en que lo describes.  Digamos que no tienes ninguna experiencia profesional previa, puede que hayas pasado por cursos en los que hayas aprendido y desarrollado habilidades rentables. Eso es **conocimiento**, ¡úsalo!


Seguramente habrás oído que es necesario tener un buen título universitario para conseguir un buen trabajo. Esta afirmación suele provenir de padres preocupados que quieren sentirse seguros sobre el futuro de su hijo o hija; pero ¿es cierto?

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No necesitas un título para conseguir un buen trabajo

Bueno bueno, quería empezar nuestro primer artículo en nuestro blog no hablando de cosas de desarrollo, lo que realmente quería hablar es de mi experiencia y de todo el camino que he tenido que recorrer para llegar al punto en el que estoy ahora.

Así que empecemos hablando de cómo fue el comienzo.

Al principio, era yo sólo yo con un gran deseo de éxito y todas las intenciones de empezar en este mundo tengo que decir que no tenía el conocimiento o las habilidades sólo el deseo.

Conseguí mi primer trabajo fuera de cualquier plataforma gracias a una recomendación con un amigo, le estaré siempre agradecido porque fue mi primera oportunidad de mostrar al mundo de lo que era capaz.

Tuve que aprender mucho desde los conocimientos básicos de programación hasta el conocimiento del inglés (mi idioma principal es el español por lo que aunque la gente con la que trabajaba eran hispanohablantes toda la documentación, los mejores cursos, y los recursos estaban en inglés). Fue una parte muy desafiante e interesante de mi vida y como todos los trabajos tienes una tarea que hacer y tienes algo de tiempo libre. Utilicé este tiempo para estudiar y aprender, esto da la impresión a mis jefes de que tengo la voluntad de aprender por lo que me enseñan mucho.

la humedad para aprender era uno de mis principales valores y eso me permite que me enseñen.

Alguna carta de tiempo decidí que. Me dispuse a buscar mis clientes así que empecé a buscar en las diferentes plataformas, no te voy a mentir fue difícil encontrar mi primer trabajo, nadie quiere contratar a alguien sin experiencia probada. Pero después de seis meses buscando con perseverancia, la primera oportunidad me cerró las puertas. No era mi mejor cliente. pero aprendí un concepto importante "pagar el precio" si quieres algo tienes que estar dispuesto a pagar el precio de lo que cuesta, no es dinero es tiempo y dedicación.

Llegaron otros clientes y eso es parte de otra historia, lo importante que quiero que aprendas en este post es la perseverancia y la humildad son valores muy importantes que debes tener si quieres iniciar tu vida como Freelancer.

Bueno bueno, quería empezar nuestro primer artículo en nuestro blog no hablando de cosas de desarrollo, lo que realmente quería hablar es de mi experiencia y de todo el camino que he tenido que recorrer para llegar al punto en el que estoy ahora.

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MI EXPERIENCIA COMO FREELANCER:

  What is blockchain? Among other things, it is one of the buzzwords in recent times. The blockchain is also a concept that poses a huge revolution not only in our economy but in all kinds of areas.

Understanding what this chain of blocks is is not that difficult, and given that this concept is being used more and more, we wanted to do a kind of quick introductory course to the blockchain to explain what it is, how it works, and what is the revolution it poses. The chain of blocks.

Goodbye, mister (banker) intermediary

![museums-victoria-VLg5MhJLTds-unsplash.jpg](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/museums_victoria_V_Lg5_Mh_JL_Tds_unsplash_ba8ead494a.jpg)

hello blockchain

![shubham-dhage-T9rKvI3N0NM-unsplash.jpg](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/shubham_dhage_T9r_Kv_I3_N0_NM_unsplash_23bb126be1.jpg)

Well, a gigantic account book in which the records (the blocks) are linked and encrypted to protect the security and privacy of transactions. It is, in other words, a distributed and secure database (thanks to encryption) that can be applied to all kinds of transactions that do not necessarily have to be cheap.

This chain of blocks has an important requirement: there must be several users (nodes) that are in charge of verifying those transactions to validate them and thus the block corresponding to that transaction (in each block there is a large number of transactions that, yes, is variable ) is recorded in that gigantic account book.

Now, on many occasions the "blockchain" is directly associated with cryptocurrencies. No, it’s not, although it’s a very popular area lately (as well as NFT's but we will talk about that in another article) the term "crypto" is derived from the use that is given to the blockchain, let's say that in more everyday terms, the blockchain is a digital asset management system, decentralized, versatile and full of broader possibilities than simply cryptocurrencies.

To close the short article, i will make some very concurrent questions that perhaps you can think about, investigate or debate with other people… Is this the future? Will it be just an investment opportunity that comes and goes like any other business/work of the moment? or are we really at the beginning of a decentralized era?



What is blockchain? Among other things, it is one of the buzzwords in recent times. The blockchain is also a concept that poses a huge revolution not only in our economy but in all kinds of areas.

Understanding what this chain of blocks is is not that difficult, and given that this concept is being used more and more, we wanted to do a kind of quick introductory course to the blockchain to explain what it is, how it works, and what is the revolution it poses. The chain of blocks.



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WHAT IS BLOCKCHAIN?

Todos tenemos objetivos que se pierden constantemente entre tantas distracciones a las que nos enfrentamos en nuestro día a día hasta el punto de que nos resulta realmente difícil concentrarnos en alcanzarlos. Tanto en el ámbito profesional como en el personal, a veces nos dejamos llevar por el ruido del entorno y nuestra ruta no apunta directamente al destino que queremos. Como dijo un filósofo griego "Somos lo que hacemos repetidamente. "La excelencia, por tanto, no es un acto, sino un hábito", esta frase pone de manifiesto la importancia de nuestras acciones rutinarias y repetitivas como poderosos factores que definen nuestro carácter. Por lo tanto, si queremos ser más eficaces, primero debemos entender que nuestros hábitos son los que nos llevan directamente a la eficacia o ineficacia. Para convertirnos en seres sobrehumanos llenos de productividad, he aquí algunas recomendaciones del escritor Steve Covey, pero esta vez aplicadas al ámbito laboral:

1. SEA PROACTIVO: ¿No puede trabajar porque la oficina es ruidosa? en lugar de quejarse y decir que no puede trabajar, busque la solución, vaya a otro lugar y realice sus actividades.  No pierdas el tiempo culpando a los acontecimientos y circunstancias externas, toma las riendas de tu vida, céntrate en las cosas que puedes hacer y asume tus responsabilidades.

2. EMPIEZA CON EL FIN EN MENTE: Pregúntate a ti mismo:  ¿A dónde quieres ir? Ten una visión de tu futuro y alinea tus acciones para hacerlo realidad. Por ejemplo, si al final quieres convertirte en un desarrollador de software senior en una multinacional americana, lo primero que debes hacer es averiguar qué conocimientos, habilidades y experiencia necesitas y luego determinar los pasos que te llevarán hasta allí.

3. APUESTA POR LO PRIMERO: Es el momento de empezar a priorizar, ¿cuáles son las acciones que te acercan a tus objetivos? Apuesta por ellas y deja en segundo plano las trivialidades que no te llevan a ningún sitio. La mejor manera de conseguirlo es crear tu lista de tareas diarias en la que te centres primero en las más importantes y urgentes.

4. PIENSA EN GANAR-GANAR: Deja de lado la idea de que para que tú ganes, otro debe perder. A partir de ahora, en cualquier interacción empresarial o laboral, debes asegurarte de que ambas partes salgan ganando, de que siempre haya suficiente y de que todos se lleven una buena y justa parte del pastel. Aplicar la mentalidad "win-win" te permite una vida laboral colaborativa y no competitiva, que a la larga genera grandes beneficios para el equipo y buenas relaciones positivas entre compañeros. 

5. BUSCA PRIMERO COMPRENDER, DESPUÉS SER COMPRENDIDO: Dime algo, ¿escuchas o sólo esperas a que los demás se callen para responder? Si quieres ser eficaz tienes que dejar de lado los obstáculos causados por la mala comunicación, para ello tienes que empezar a escuchar atentamente a todos los implicados y descubrir el origen de las situaciones críticas antes de precipitarte con las soluciones.

6. SINERGIZAR: En un equipo de trabajo, todos deben compartir el mismo objetivo, un sistema debe simpatizar, motivarse mutuamente y compartir ideas y soluciones. Es vital apostar por trabajadores diversos que estén dispuestos a trabajar juntos, las diferencias dan la oportunidad de ofrecer ideas creativas basadas en experiencias anteriores. Recuerde que un equipo bien ensamblado siempre llegará mucho más lejos que cualquier individuo.

7. AFILA LA SIERRA: en otras palabras, pule tus herramientas. Para tener mejores posiciones debes mejorar tus conocimientos y habilidades en las áreas que necesites. Asimismo, aunque suene a disco rayado, recuerda que tu cuerpo es tu recurso más importante, si no duermes bien, es imposible que te concentres por mucho que lo intentes. Ten un estilo de vida saludable y podrás trabajar por lo que quieres.

POR CIERTO, Procrastinar hasta el último momento, ser impaciente mientras se esperan los cambios propuestos, criticar constantemente y ser egoísta con la información que se tiene son algunos de los hábitos ineficaces más comunes en el trabajo. Para superarlos, céntrate en hacer que las 7 prácticas descritas anteriormente formen parte de tu rutina diaria. Recuerda que lograr la interdependencia y la máxima productividad requiere un cambio en nuestras creencias arraigadas, pero podrás lograr tus objetivos, mejorar tu vida y alcanzar la verdadera felicidad.

¿Tiene problemas para ser eficaz? 
siga leyendo...

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¿Quieres ser muy eficaz?

## What is mobile first?

Mobile First is a design and development approach that prioritizes the creation of digital experiences, such as websites or apps, with mobile devices as the primary platform. The concept emerged in response to the increasing prevalence of mobile devices, particularly smartphones, and their growing importance as the primary means of accessing the Internet for many users.

The design and development process begins with a focus on mobile devices, their unique characteristics, and limitations. When creating the overall user experience, factors such as smaller screen size, touch inputs, variable network conditions, and limited processing power must be taken into account. By taking a mobile-first approach, designers and developers ensure that the digital experience is optimized for mobile users, who make up a substantial portion of users. This approach prioritizes simplicity, efficiency, and ease of use, with the goal of delivering a seamless and engaging experience on mobile devices.

## Responsive web design 

One of the key principles of mobile-first design is [adaptive web design](https://crazyimagine.com/es/blog/full-stack-developers-vs-software-engineer) adaptive web design. It consists of designing websites and apps that deliver an optimal viewing experience on a wide range of devices, from smartphones and tablets to desktops. This ensures that the design and content adapt smoothly to different screen sizes and orientations, allowing users to interact with the application seamlessly.

To achieve this, they employ techniques such as fluid grids, flexible images, and media queries. Fluid grids allow the layout to adapt proportionally to the screen size, while flexible images scale appropriately. Media queries allow different styles to be applied depending on factors such as screen resolution, pixel density, and device orientation, ensuring an optimized experience on each device.

## The implementation of the Mobile First approach

It involves following a series of steps and [considerations to design and develop a website](https://crazyimagine.com/es/blog/introduction-to-web-frameworks) focused on mobile devices, here are some aspects to take into account if you want to work with the Mobile First approach:

- **Audience analysis:** It is important to understand the characteristics and behaviors of your target audience, including the mobile devices they use most frequently, and their needs and expectations when interacting with your website.

- **Content planning:** Identify the essential and prioritized content to be displayed on mobile devices. Eliminate any information or elements that are not relevant or that may overload the interface on small screens.

- **Responsive design:** Use a responsive design approach to ensure that the website adapts and displays correctly on different screen sizes. Consider using fluid grids, flexible images, and elements, and avoid using fixed units of measurement in the design.

- **Load speed optimization:** Mobile devices tend to have slower connections, so it is essential to optimize website performance. Minimize file sizes, compress and optimize images, and use caching and delayed loading techniques to speed up loading speed.
 
- **Touch-friendly design:** Make sure interaction elements, such as buttons and links, are large and spaced large enough to be easily selected with the fingers. Consider touch usability when designing forms, drop-down menus, and other interactive features.

- **Thorough testing on mobile devices:** Performs rigorous testing on a wide range of mobile devices and browsers to ensure that the website looks and functions properly in different environments. Identifies and corrects display, navigation, and performance issues specific to mobile devices.
 
- **Progressive enhancements:** Take advantage of mobile device-specific capabilities, such as geolocation, push notifications, and touch gestures, to provide an enriched experience. However, make sure the website remains functional and accessible to users accessing from desktop devices.
 
- **Mobile SEO considerations:** Optimize your website for mobile search engines, such as using mobile-specific meta tags, using a mobile-friendly URL structure, and ensuring that content is easily readable on small screens.

Remember that implementing "Mobile First" involves a change in mindset and approach, and it is important to consider the needs and expectations of mobile users at all stages of the design and development process.

## Performance optimization 

[Mobile devices](https://crazyimagine.com/es/blog/exploring-the-trends-in-mobile-app-development) typically run on slower network connections and have limited processing power compared to desktops. Therefore, performance optimization plays a crucial role in a mobile-first design. Here are some performance optimization techniques:

- **Minification and compression:** Reducing the size of HTML, CSS, and JavaScript files by removing unnecessary characters, whitespace and comments helps improve page load times. Compressing assets, such as images and videos, without compromising quality, further improves performance.

- **Caching:** Browser caching allows assets to be stored locally on the user's device, reducing subsequent load times. The use of techniques such as cache control headers and versioning resources ensures efficient caching.

- **Network optimization:** Techniques such as data compression, slow image loading and the use of content delivery networks (CDNs) can significantly improve performance, especially on slow network connections.

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![close-up-of-payment-with-cell-phone (1).webp](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/close_up_of_payment_with_cell_phone_1_49928a9f12.webp)


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## Pros and cons of Mobile First
  <style>
  table {
    margin-left: auto;
    margin-right: auto;
    border: 1px solid black;
    border-collapse: collapse;
  }

  th, td {
    text-align: center;
    border: 1px solid black;
    padding: 4px;
  }
</style>
<table>
  <tr>
    <th>Pros</th>
    <th>Cons</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>Improves user experience on mobile devices, which are increasingly used to access the Internet.</td>
    <td>It may require a different design and development approach than conventional, which involves learning new techniques and adapting to changes in workflows.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>It allows a focus on essential content and simplicity, which helps to avoid information overload on small screens.</td>
    <td>It requires more effort and time to plan and optimize the design and functionality for mobile devices before tackling the desktop version.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Increases loading speed and performance on mobile devices by prioritizing content and features specific to mobile devices.</td>
    <td>It can be more difficult to adapt a "Mobile First" design to larger screens and take full advantage of the additional space.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>It provides greater visibility in search engines, as websites optimized for mobile devices tend to receive higher rankings in mobile search results.</td>
    <td>There is a possibility that some desktop-specific elements or functionalities may not be fully accessible or may not perform optimally on the mobile version.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>It promotes a responsive and adaptive design approach, which facilitates the transition of the website between different devices and screen resolutions.</td>
    <td>It may require more careful planning and organization of the site's content and structure to ensure that it is consistent and easy to use on different devices.</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>It meets the needs of mobile users who are looking for a fast, intuitive and action-oriented experience while on the move.</td>
    <td>The "Mobile First" approach may not be suitable for all websites, especially those whose primary target audience predominantly uses desktop devices.</td>
  </tr>
</table>
<br>

In conclusion, the "Mobile First" approach has proven to be an effective and necessary strategy in website design and development in today's digital age. As the use of mobile devices continues to increase and becomes the main way to access the Internet, it is crucial to adapt and prioritize the user experience on these platforms.

On the other hand, it is important to keep in mind that it is not a universal solution and may not be suitable for all cases. Some websites may have a predominantly desktop audience or require specific features and functionalities that are not easily adapted to mobile devices. In such cases, finding the right balance is essential. Ultimately, the "Mobile First" approach challenges us to think more strategically and user-centric, recognizing the importance of the mobile experience and its impact on a website's success. By adopting this approach, we can deliver quality user experiences, optimize load speed, improve search engine rankings and adapt to changing audience demands.





 

In today's technological world, mobile devices have become an integral part of our lives. With an increasing number of users relying on smartphones and tablets as their primary means of accessing the Internet, it has become imperative for programmers and technology professionals to adopt a mobile-first approach to designing and developing digital experiences. In this article, we will delve into the technical aspects of mobile-first design, exploring its principles, strategies, and best practices.


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The power of Mobile First: innovation for mobile markets

The truth is, like all jobs, you must first understand that not all companies, startups, and video game genres develop in the same way, some tend to have a different work team (in terms of quantity), this shows the number of jobs that you can go for in this industry since, first of all, you should know video game is a very broad industry and therefore, it’s possible to study a career you would not believe could be related to the production of a video game.

From programmer to screenwriter, artists, and many others, it is going to break down what could be considered "main" positions to occupy in video game development.

**Screenwriter:** The script is an element that cannot be missing and this is where the work of the screenwriter begins. A video game writer is responsible for developing the story, characters, and dialogue.

**Artist:** Video game artists are, along with programmers, some of the most in-demand professionals in the industry. A video game artist will be in charge of bringing "to life" that character and environment imagined by the screenwriter. For this, he will use 2D art, textures, 3D models, and animations of said characters and environments.

**Developer:** Developers work with the elements that the artists have generated, however, there are different types of programmers and they all have different specialties. There are dedicated programmers for graphics programming, engine programming, physics programming, artificial intelligence programming, and more.

**Composer:** What would our favorite video games be without music? Do you think that Mario Bros or Zelda would be the same without the accompanying music? It is important to know that there are also musicians and composers completely dedicated to the creation of the soundtrack for each video game.

**Audio Engineer:** An audio engineer is in charge of creating the sounds and environments in which video game characters move. It is probably one of the least recognized works, they are essential to creating a good video game.

And of course, each job is also broken down into some kind of specialty, for example, an artist could be a pixel art artist, a 2d artist or, 3d, etc. Keep in mind that you have to make an effort in every job, even if it’s video games!


Do you want to be part of the video game industry?
Here are some of the careers related to the video game development

Work making video games: what should I study?

## ¿Por qué es importante DevOps?
Es importante por varias razones, entre las que se incluyen:
1. Mejora de la colaboración y comunicación entre equipos: Fomenta la colaboración y la comunicación entre los equipos de desarrollo y operaciones, lo que ayuda a eliminar los silos de información y mejora la eficiencia en la entrega de software.
2. Automatización de procesos: La automatización de los procesos de entrega y despliegue reduce los errores humanos y aumenta la eficiencia en el desarrollo de las aplicaciones.
3. Entrega más rápida de nuevas funcionalidades: La metodología permite a los equipos de desarrollo entregar nuevas funcionalidades y características de forma más rápida y frecuente, lo que se traduce en una mejor experiencia del usuario y una mayor satisfacción del cliente.
4. Mejora de la calidad del software: DevOps fomenta la integración continua y la entrega continua, lo que permite a los equipos de desarrollo detectar y corregir errores rápidamente, mejorando así la calidad del software.
5. Mayor flexibilidad y escalabilidad: Permite a las empresas ser más flexibles y escalables en la entrega, lo que les permite responder rápidamente a las necesidades del mercado y a los cambios en la demanda.

## ¿Cómo funciona?
Se enfoca en la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones para garantizar una entrega más rápida y eficiente de las aplicaciones. Para lograr esto, DevOps utiliza un enfoque de integración continua (CI) y entrega continua (CD).
A continuación, se explica cómo funciona cada uno de estos componentes:
1. Integración continua (CI): La CI implica la integración constante del código de diferentes desarrolladores en una base de código compartida. Esto se logra mediante el uso de herramientas de automatización que verifican el código en busca de errores y lo compilan en un paquete ejecutable.La CI también incluye la ejecución de pruebas automáticas para detectar errores lo antes posible. Esto ayuda a los equipos de desarrollo a detectar y solucionar problemas de forma rápida y eficiente.
2. Entrega continua (CD): La CD implica la entrega continua de nuevas versiones del software en un entorno de producción. Esto se logra mediante el uso de herramientas de automatización que despliegan el software en el entorno de producción después de haber pasado las pruebas de integración y las pruebas de aceptación. La CD también incluye la monitorización constante del sistema en el entorno de producción para detectar problemas y errores. Esto ayuda a los equipos de desarrollo a detectar y solucionar problemas antes de que afecten a los usuarios finales.

## ¿Cómo se garantiza la seguridad del software en esta metodología de desarrollo ?
La seguridad es una preocupación crítica en cualquier proceso de desarrollo de software, incluyendo DevOps. En este enfoque, la seguridad se aborda de manera integral. Esto implica la incorporación de controles de seguridad en cada etapa del proceso de entrega continua de software, desde la planificación y el diseño hasta la implementación y la monitorización.

La seguridad se logra mediante la utilización de herramientas y tecnologías que abordan los riesgos de seguridad de manera proactiva en cada etapa del ciclo de vida del software. Por ejemplo, en la etapa de planificación y diseño, los profesionales de DevOps pueden utilizar herramientas de evaluación de riesgos para identificar y mitigar los riesgos de seguridad. En la etapa de implementación, se pueden utilizar herramientas de automatización para garantizar la integridad del código y el despliegue seguro de la aplicación.

Además, la cultura y la colaboración son fundamentales para garantizar la seguridad en DevOps. Todos los miembros del equipo, incluidos los desarrolladores, los operadores y los profesionales de seguridad, deben trabajar juntos para garantizar que se aborden adecuadamente los riesgos de seguridad en todas las etapas del ciclo de vida de la aplicación.

## Principales herramientas que utilizan el enfoque DevOps
Existen varias herramientas que se pueden utilizar en un enfoque de DevOps para automatizar procesos y mejorar la colaboración entre equipos. A continuación, se mencionan algunas de las herramientas más comunes:
1. Control de versiones: Una herramienta de control de versiones como Git o SVN permite a los equipos de desarrollo compartir y colaborar en el código fuente de una aplicación. Esto permite a los desarrolladores trabajar en el mismo código y mantener un registro de todas las versiones y cambios realizados.
2. Herramientas de integración continua: Herramientas como Jenkins, Travis CI, CircleCI y GitLab CI/CD permiten la integración continua y la ejecución de pruebas automáticas. Estas herramientas también pueden ser utilizadas para automatizar el proceso de compilación y prueba del código.
3. Herramientas de entrega continua: Herramientas como Ansible, Chef, Puppet y Docker se utilizan para automatizar el proceso de entrega y despliegue de software. Estas herramientas permiten la creación de entornos de prueba y producción, así como la configuración y despliegue de aplicaciones de manera eficiente.
4. Herramientas de monitorización y registro: Las herramientas de monitorización como Nagios, Zabbix, New Relic y Logstash se utilizan para monitorear el rendimiento de las aplicaciones en producción y detectar posibles problemas. Las herramientas de registro como Elasticsearch y Kibana se utilizan para almacenar y analizar los registros generados por las aplicaciones.
5. Herramientas de gestión de infraestructura: Las herramientas como Terraform, CloudFormation y Kubernetes se utilizan para gestionar y configurar la infraestructura necesaria para ejecutar aplicaciones. Estas herramientas permiten la creación y gestión de recursos en la nube y la configuración de entornos de producción y prueba.

Crazy Imagine es una empresa especializada en el desarrollo de software y la implementación de prácticas DevOps. Con su experiencia y conocimiento en el uso de herramientas de automatización, control de versiones, integración y entrega continua, gestión de configuraciones y monitoreo, pueden ayudar a diferentes industrias a implementar estas herramientas y mejorar la calidad y eficiencia en el desarrollo de software.

Para lograrlo, en Crazy Imagine colaboramos con las empresas para identificar los procesos y áreas de mejora en sus ciclos de vida del software. Luego, proponemos soluciones a medida y personalizadas que se adapten a las necesidades específicas de cada industria, para lograr una implementación exitosa de prácticas DevOps. Además, brindamos capacitación y asesoramiento a los equipos de desarrollo y operaciones, para asegurarse de que comprendan cómo utilizar estas herramientas de manera efectiva y maximizar sus beneficios.



Es una metodología de desarrollo de software que está ganando cada vez más popularidad en la industria tecnológica y se puede definir como un conjunto de prácticas que combinan el desarrollo de software (Dev) y las operaciones de tecnología de la información (Ops) para acortar el ciclo de vida del desarrollo de sistemas y proporcionar entregas continuas con alta calidad de software. El objetivo final es entregar software de manera rápida y eficiente, manteniendo altos niveles de confiabilidad, seguridad y escalabilidad


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DevOps: La metodología de desarrollo que mejora la calidad y la velocidad del ciclo de vida del software

Hoy en día, la inteligencia artificial es uno de los temas tecnológicos que más rápido avanza, ya podemos encontrarla aplicada en varios ámbitos. 

Por ejemplo: en el posprocesamiento de fotografías o videojuegos, en la robótica y, por supuesto, en la programación.

El GPT-3 de la empresa OpenAI es un lenguaje modelo capaz de autocompletar textos o código de programación, sólo con darle unos comandos puede generar el código HTML y CSS necesario para cumplir con la tarea propuesta: podemos pedirle que cree una página web con unos botones, un título e imágenes, incluso puede crear artículos enteros sobre un tema concreto.

Otro uso que se le puede dar a este tipo de tecnología es el de ayudar a la hora de crear un código en un lenguaje de programación. La IA a través de un autocompletado puede sugerir frases de código que se adapten a nuestros requerimientos, así como resolver errores de sintaxis y de escritura.

 Una de las herramientas donde se puede probar el uso de GPT-3 hoy en día y verla en funcionamiento es GitHub Copilot, desarrollada por GitHub y OpenAI, que está disponible como una extensión de Visual Studio Code. Su función es sugerir el autocompletado de líneas de código. Esta herramienta aún está en desarrollo y no está al 100% pero demuestra las capacidades y el futuro de la inteligencia artificial enfocada a la programación. 

Este escenario en el que la IA es capaz de programar plantea la cuestión de si el papel del programador será sustituido por una máquina. A corto plazo, las tareas de programación más básicas se harán de forma automática, lo que afectará a los programadores menos experimentados o en formación. Ya que será más rápido y barato utilizar herramientas como la GPT-3. Sin embargo, estas tecnologías no son lo suficientemente potentes como para sustituir totalmente a los humanos, por lo que los programadores experimentados siguen siendo indispensables y probablemente lo serán en el futuro.


Artículo de: *Gabriel Cabrera*

Hoy en día, la inteligencia artificial es uno de los temas tecnológicos que más rápido avanza, ya podemos encontrarla aplicada en varios ámbitos. 

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USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PROGRAMACIÓN

QML has the potential to solve some of the most complex problems in science and technology, such as quantum system simulation and quantum optimization. In this article, we will explore the field of quantum machine learning and how it is bridging the gap between quantum computing and AI.
## What is quantum computing?
Quantum computing is a branch of computer science that uses quantum mechanics to perform computations. Unlike classical computing, which uses bits to represent information, quantum computing uses qubits, which can be in a superposition state of zero and one at the same time.This technology has the potential to revolutionize computing by enabling computations that are unattainable for classical computing. For example, Shor's algorithm can factor large numbers in polynomial time, making factorization-based cryptographic systems vulnerable. 

Quantum computing can also be used for the simulation of quantum systems, which is of great importance in physics and chemistry.
However, it is still at an early stage of development. Most of the work is focused on building qubits and reducing errors in quantum computations. Qubits are very sensitive to noise and environmental perturbations, so error correction techniques are required to perform useful calculations.

Despite these challenges, quantum computing is one of the most promising areas of computing. Many companies and research organizations are investing in the development of quantum technologies. It is an emerging technology that has the potential to fundamentally change the way computations are performed. Although there are still many challenges to overcome, research and development in this field are advancing rapidly, promising an exciting future for quantum computing.
## What is quantum machine learning?
Machine learning (ML) is a branch of AI that focuses on developing algorithms that enable computers to learn autonomously from data. This has driven many advances in areas such as computer vision, natural language processing, and robotics. On the other hand, quantum computing is a new form of information processing that is based on the principles of quantum mechanics. It can lead to solving some of the most challenging problems in computing, such as the simulation of complex systems and factoring large numbers. QML combines these two areas to leverage the advantages of QC in AI.
## How does quantum machine learning work?
It uses quantum algorithms to solve machine-learning problems. Instead of representing data as vectors in Euclidean space, data is represented as quantum states in Hilbert space. Quantum algorithms can manipulate these states to perform more efficient computations than classical algorithms.

The most widely used algorithm in QML is the quantum machine learning algorithm or QMLA, which is an optimization algorithm that uses a quantum neural network to classify data. QMLA has proven to be more efficient than classical algorithms in classifying images and identifying patterns in complex data.
## What are the applications of quantum machine learning?
One of the most promising applications is in the simulation of complex quantum systems. Simulation of molecules and materials is a computationally expensive problem that requires large amounts of computational resources. QML could be able to speed up this process and solve problems that are impossible to solve with classical AI. For example, it has been used for the simulation of molecules in quantum chemistry and the prediction of material properties in materials science.

Another application is in data classification and function optimization. To classify large data sets, such as images or text, and to optimize functions more efficiently than classical algorithms. For example, in medical image classification, early disease detection, and investment portfolio optimization in finance.

In addition, it has applications in artificial intelligence for decision-making, robotics, and cybersecurity. In decision-making, it can improve the ability of AI to learn and adapt to new data and situations. In Robotics, boost the ability of robots to process and analyze information in real-time. It can also help in cybersecurity for threat detection and attack prevention.
## What are the challenges of quantum machine learning?
Although it can transform AI, it still faces several challenges. One of the main challenges is the complexity of implementing quantum algorithms. Quantum algorithms are very sensitive to errors and require specialized hardware and software to function properly. Quantum noise and decoherence, can negatively affect the performance of the algorithms. In addition, creating quantum neural networks is also challenging, as it requires an understanding of the principles of quantum mechanics and quantum programming.

Another challenge is the need for more data to train quantum algorithms. Although they may be more efficient than classical algorithms in some cases, large data sets are still needed to train quantum neural networks. Collecting large data sets is expensive and often requires access to specialized resources.

Despite these challenges, quantum machine learning is advancing rapidly; the combination of QC and AI could potentially solve some of the most complex problems in science and technology. It is arguably an innovative approach that uses the quantum nature of systems to help with natural language processing, computer vision, and robotics.

In recent years, the field of quantum computing has experienced a breakthrough, leading to increased interest in the application of quantum mechanics in artificial intelligence (AI). Quantum machine learning (QML) is an emerging approach that uses the quantum nature of systems to enhance the capability of AI.

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Quantum Machine Learning

## Python: the simplicity that powers data analytics ##
One of the main reasons Python shines in data analysis is because of its readable and clear syntax. This makes it easy to write and read code, which is crucial when manipulating complex data sets. Likewise, it allows data professionals to focus on logic and interpretation, rather than struggling with confusing syntax. This underlying simplicity is what makes Python an ideal tool for navigating oceans of data.
## Must-have libraries: Pandas and NumPy ##
This programming language owes much of its prominence in data analysis to the Pandas and NumPy libraries. Pandas offers flexible and powerful data structures, such as DataFrames, that facilitate data manipulation and transformation. NumPy also provides numerical matrices and tools for scientific calculations, adding a fundamental mathematical component to data analysis. Together, these libraries enable professionals to perform complex operations efficiently.
## Example of using the pandas and numPy libraries in data analysis: ##
Suppose we are analysts at a retail company and we want to analyze the performance of our branches in different regions over the last quarter. We have a dataset containing information about sales, expenses, and location of each branch. We will use the Pandas and NumPy libraries to perform this analysis.

**Data Import:** We use Pandas to import data from a CSV file into a DataFrame, which is an efficient tabular data structure for data analysis.

```
 import pandas as pd
data = pd.read_csv('branch_data.csv') 
```
**Data Exploration:** We use Pandas to examine the first few records and get general information about the dataset.
```
print(data.head()) # Show the first records
print(data.info()) # Displays information about the columns and data types.
```
**Data Analysis:** We calculate the total sales and expenses for each branch.
```
total_sales = data.groupby('branch')['sales'].sum()
total_expenses = data.groupby('branch')['expenses'].sum()
```
**Numeric Calculations:** We use NumPy to perform numeric calculations on the data.
```
import numpy as np

# We calculate the average sales and expenses
average_sales = np.mean(data['sales'])
average_expenses = np.mean(data['expenses'])

# Calculate the profit margin
profit_margin = (total_sales - total_expenses) / total_sales * 100.
```
**Data Filtering:** We use NumPy to filter branches with a profit margin greater than 20%.
```
profitable_branches = profit_margin[profit_margin > 20].

profitable_branches = profit_margin[profit_margin > 20]
```
**Descriptive Statistics:** We use NumPy to obtain descriptive statistics on sales and expenses.
```
max_sales = np.max(data['sales'])
min_expenses = np.min(data['expenses'])
```
In this example, we used the two libraries to import, explore, analyze, and calculate statistics on sales and expense data from retail branches. Pandas allowed us to work with the data in a convenient tabular structure, while NumPy was invaluable for performing numerical calculations and filtering data. These combined libraries make data analysis more efficient and effective, allowing us to make informed decisions based on insights extracted from the data.

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### Machine learning ###
Python not only facilitates data exploration and visualization but is also a key enabler in the field of machine learning. Libraries such as Scikit-learn offer out-of-the-box machine learning algorithms, allowing practitioners to create and train predictive and classificatory models thus becoming a comprehensive platform that spans from the initial data preparation stage to advanced model creation.
## Python: the master key to artificial intelligence ##
When it comes to building sophisticated AI systems, Python stands as the language of choice for experts and enthusiasts alike. Its clear and readable syntax paves the way for creating and understanding complex algorithms. Flagship libraries such as TensorFlow and PyTorch allow AI developers to design and train machine learning models and neural networks with relative ease, making it a language that transforms imagination into reality, enabling machines to acquire knowledge and make intelligent decisions.
## Flexibility and power: the winning combination ##
Python's inherent flexibility makes it particularly well-suited for AI. Data scientists and AI engineers can take advantage of a large number of specialized libraries for a variety of tasks, from natural language processing to computer vision. Python's ability to integrate seamlessly with other languages and platforms also adds significant value, allowing practitioners to build complete, cohesive systems that address complex challenges.
## Creating a world of intelligent applications ##
The convergence of AI and Python has given rise to a wave of [intelligent applications transforming entire industries](https://crazyimagine.com/blog/exploring-the-trends-in-mobile-app-development). From virtual assistants and chatbots to predictive analytics and autonomous vehicles, Python is at the core of these innovations. Python-enabled AI is driving personalized healthcare, efficient industrial automation, and more informed decision-making in all walks of life.
The strength behind this powerful fusion lies in a passionate global community. Thousands of 
developers, data scientists, and AI experts come together online to share knowledge, collaborate on projects and overcome challenges. The collaboration and exchange of ideas in the Python community have accelerated the advancement of AI, paving the way for an exciting technological future.

Python is an essential tool in data analysis and artificial intelligence. Its intuitive nature, specialized libraries, and active community make it the bridge between imagination and implementation. In a world where data rules and AI is the future, Python is the key that unlocks a world of amazing possibilities and discoveries. If you've ever wondered how machines learn and how data makes decisions, the answer lies in Python, the engine that powers data analytics and artificial intelligence.

Data analytics and artificial intelligence (AI) are disciplines that have revolutionized the way we perceive and use information, driving innovation across a wide range of industries. In this article, we will discuss Python, a versatile and powerful programming language, which has intertwined with these disciplines to drive an even greater revolution. From data processing to the creation of intelligent algorithms, Python has become the vital core of these technological advances. 

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Python: the must-have tool for data analytics and artificial intelligence


**¿Quién inventó NestJS?**

NestJS es un marco popular para construir aplicaciones eficientes y escalables del lado del servidor utilizando Node.js. Fue lanzado por primera vez en 2017 por Kamil Myśliwiec, un desarrollador polaco, y desde entonces ha crecido en popularidad entre los desarrolladores de todo el mundo.

La idea de NestJS surgió cuando Kamil Myśliwiec, estaba trabajando en varios proyectos del lado del servidor utilizando Node.js. Descubrió que, aunque Node.js era estupendo para crear aplicaciones rápidas y ligeras, carecía de un marco robusto y expresivo para crear aplicaciones más grandes y complejas. También se dio cuenta de que muchos desarrolladores estaban utilizando Angular, un popular marco front-end, para construir aplicaciones del lado del servidor debido a su arquitectura robusta y expresiva.

Kamil Myśliwiec decidió tomar lo mejor de ambos mundos y crear un nuevo framework que combinara la potencia y flexibilidad de Angular con el rendimiento y la escalabilidad de Node.js. Este fue el nacimiento de NestJS.

**NestJS y su uso de TypeScript** 

Está construido sobre TypeScript, un potente superconjunto tipado de JavaScript que añade tipado estático opcional al lenguaje. Esto hace que NestJS sea ideal para crear aplicaciones robustas y fáciles de mantener, al tiempo que se aprovechan las características modernas de JavaScript como async/await.

El framework NestJS facilita la creación y gestión de controladores y servicios. Los controladores gestionan las solicitudes entrantes y devuelven las respuestas, mientras que los servicios proporcionan la lógica de negocio para su aplicación. Utilizando esta estructura, puedes mantener tu código organizado y fácilmente comprobable.

Con su uso de TypeScript, NestJS permite a los desarrolladores escribir código fiable aprovechando la tipificación estática opcional de TypeScript, los errores pueden ser detectados y prevenidos incluso antes de que ocurran, lo que resulta en una base de código más estable. 

**La arquitectura modular de NestJS**

La arquitectura modular de NestJS es otra gran ventaja del framework. Esto le permite dividir fácilmente su aplicación en módulos pequeños y reutilizables que se pueden componer juntos para formar una aplicación más grande.  Esto le ayuda a gestionar las dependencias, mantener el código limpio y evitar la sobrecarga de código.

En conclusión, NestJS es un potente framework que aprovecha al máximo las características de TypeScript. Con el uso de TypeScript y su arquitectura modular, NestJS permite a los desarrolladores crear aplicaciones robustas y organizadas. Facilitando la creación y el mantenimiento de una aplicación eficiente. Por lo tanto, si estás buscando un framework web moderno que haga pleno uso de TypeScript y tenga una potente arquitectura modular, NestJS es una elección perfecta.


Descubre las ventajas que trae NestJS el framework de Javacript

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Libere la potencia de NestJS: mejore el desarrollo de aplicaciones

Todos sabemos que el término impostor está relacionado con atribuirse falsamente a alguien o algo, así como fingir o engañar con apariencia de verdad. Pero hay un fenómeno muy común en el que varios estudios constatan que entre el 9% y alrededor del 82% de las personas en periodo de prueba en el trabajo lo sufren durante los últimos años, y no estamos hablando precisamente de Entre Nosotros. 

Desde altos cargos empresariales e influyentes hasta personas cercanas a nuestro círculo social cotidiano, pasando por miembros de la familia y probablemente nosotros mismos, así es, el síndrome del impostor (también conocido como fenómeno del impostor, síndrome del fraude, fraude percibido o experiencia del impostor) describe a personas de alto rendimiento que, a pesar de sus éxitos objetivos, no logran interiorizar sus logros y tienen una persistente duda sobre sí mismos y miedo a ser expuestos como un fraude o un impostor. 

Parecería normal tener esta sensación después de una entrevista o de conseguir el trabajo deseado, y de hecho, es un sentimiento que se experimenta en conjunto con otras personas, pero en realidad es un ejemplo de falta de motivación, autosabotaje, baja autoestima y falta de confianza personal.

Diferentes autores amplían el espectro de este fenómeno, desde el condicionamiento normal debido a un entorno competitivo, en el que el cerebro quiere mantener todo en orden, hasta una oportunidad de crecimiento al abrirte a aprender cosas que no sabías y aceptar que no lo sabes todo, así como la posibilidad de interferir en la salud mental y el funcionamiento general de una persona. 

Desde mi perspectiva personal como programador freelance, cada día vienen nuevos retos, proyectos y oportunidades, tal vez al principio siempre verás un muro muy alto que no podrás cruzar, pero este tipo de retos siempre me motivan a querer resolverlos, y tener la complacencia de disfrutar mi logro, creo que ahí encontré mi motivación. 

En conclusión, algunas de las estrategias para lidiar con el síndrome del impostor se basan en trabajar tu confianza personal, recordar enfocarte en los hechos, compartir cómo te sientes, recordar que siempre habrá una forma de resolver los problemas por más grandes que sean.
Recuerda que no estás solo, busca un mentor, apóyate en tus compañeros o en tu equipo de trabajo, siéntete orgulloso y celebra tus propios logros, no olvides que vales mucho. 

Artículo de: Luis Vargas

Todos sabemos que el término impostor está relacionado con atribuirse falsamente a alguien o algo, así como con fingir o engañar con apariencia de verdad. Esto se está volviendo más común en nuestros tiempos.

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SÍNDROME DEL IMPOSTOR: LA PERSPECTIVA DE UN PROGRAMADOR

Llevamos utilizando contraseñas para identificarnos en los sitios web desde el inicio de Internet, y a todos nos han dicho que nuestra contraseña debe ser segura pero, ¿sabe cómo los atacantes descifran su contraseña? La respuesta es la filtración de contraseñas. De vez en cuando, sitios web populares como LinkedIn y Facebook sufren un ataque a sus bases de datos y las contraseñas de millones de usuarios se filtran a Internet, todas ellas son contraseñas con hash (una cadena de caracteres aparentemente aleatorios).

Cuando te registras en un sitio web, es de esperar que almacenen tu contraseña haciendo uso de algo llamado algoritmo de hash que toma tu contraseña en texto plano como "MyleakedPassword123" y la convierte en un hash como "@6a8Agqu&EX&v$Lho*nXCYWua5YKo" los atacantes pueden tomar estos hashes y utilizar hardware de procesamiento paralelo (como tarjetas gráficas dedicadas) para averiguar cómo es la contraseña real:

![image3.png](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/image3_0f35a0cd26.png)

Por ensayo y error, los atacantes prueban combinaciones de caracteres y comparan sus hashes con los hashes filtrados hasta encontrar una coincidencia.



### ¿Cómo funciona esto?

Hay dos tipos de ataques comunes cuando se intenta descifrar un grupo de hashes de contraseñas, la fuerza bruta y los ataques de diccionario. Los ataques de fuerza bruta funcionan por ensayo y error, una GPU de gama alta puede manejar alrededor de 40 mil millones de intentos por segundo, dependiendo de qué algoritmo de hashing se utilizó para cifrar la contraseña.

Una contraseña de siete dígitos compuesta por letras minúsculas y dos números tardará segundos en ser descifrada debido a la cantidad de entropía que contiene la contraseña. La entropía de la contraseña es una medida de lo impredecible que es la contraseña y, por tanto, imposible de adivinar. Una ecuación sencilla para averiguar todas las posibles combinaciones de cadenas con los caracteres que utilizas para tu contraseña es:

![image2.png](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/image2_4599268260.png)

Donde C es el número de caracteres de tu conjunto de caracteres y L es la longitud de tu contraseña.

Por lo tanto, para una contraseña de 8 caracteres compuesta por 6 letras minúsculas y 2 números, el cálculo sería:

![image1.png](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/image1_7b86cee764.png)

Hay 26 letras en el alfabeto y lo potenciamos a la cantidad de letras que estamos usando en nuestra contraseña, lo mismo se aplica a los dos números que estamos usando. No es un buen número teniendo en cuenta el número de intentos por segundo que es capaz de hacer una GPU.



### Las limitaciones de los ataques de fuerza bruta

Los ataques de fuerza bruta se pueden evitar utilizando contraseñas más largas, lo que significa que tienen mucha más entropía. Pero aquí es donde los ataques de diccionario entran en juego, los ataques de diccionario utilizan un conjunto de palabras clave comunes y contraseñas de usuarios reales como una base de datos de opciones para manipular mediante el uso de reglas, una regla es una forma de manipular los datos.

Un buen ejemplo de regla es cambiar la letra "e" dentro de una palabra por un 3 o cambiar la letra "O" por un cero. Puedes pensar que eres inteligente al hacer eso, pero como todo el mundo piensa igual, se vuelve predecible, por lo que los atacantes utilizan esa forma de pensar contra ti. Este tipo de ataque es especialmente efectivo cuando se utiliza el diccionario y las reglas adecuadas y puede ser capaz de descifrar contraseñas de hasta 16 caracteres fácilmente si se siguen las prácticas habituales.

### Entonces, ¿cómo se debe elegir una contraseña?

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El cómic anterior explica una forma de elegir contraseñas que sean fáciles de recordar para los humanos y difíciles de descifrar para los ordenadores (a medida que los ordenadores son más rápidos, les resulta más fácil manejar contraseñas más complejas). Aunque no es la mejor solución, deberías usar 6 palabras y no deberían ser palabras comunes. La forma de elegir estas palabras debe ser aleatoria y no debe depender de ti, también debes tener en cuenta el conjunto de palabras que vas a elegir. Una buena regla podría ser elegir 6 palabras al azar de una lista de 10.000 palabras en inglés, y si quieres ir más allá, intenta mezclarlas con algunas palabras inventadas, cambiando de idioma y añadiendo símbolos en lugares realmente aleatorios.

### Usa un gestor de contraseñas

Por lo general, las contraseñas no son la mejor forma de autenticar a los usuarios y deberías utilizar la autenticación multifactorial en la medida de lo posible, pero las contraseñas van a permanecer con nosotros durante mucho tiempo. Lo ideal es utilizar un gestor de contraseñas, que actúa como una bóveda para todas tus contraseñas, de modo que sólo tienes que recordar la contraseña maestra que te da acceso a tu bóveda y es tu trabajo asegurarte de que tu contraseña maestra es a prueba de balas. Lo bueno de usar un gestor de contraseñas es que puedes generar largas contraseñas aleatorias siempre que quieras y almacenarlas para que no tengas que recordar tus contraseñas para todos tus diferentes sitios web, sólo tienes que recordar tu contraseña maestra para acceder a todas tus contraseñas aleatorias.

Si quieres consultar más recursos sobre este tema creé una web hace un tiempo con algunos vídeos que profundizan en el tema:


[https://randompass.herokuapp.com/](link)


Llevamos utilizando contraseñas para identificarnos en los sitios web desde el inicio de Internet, y a todos nos han dicho que nuestra contraseña debe ser segura pero, ¿sabe cómo los atacantes descifran su contraseña?

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POR QUÉ SU CONTRASEÑA PODRÍA NO SER TAN SEGURA COMO CREE

## Increased performance and rendering improvements
 
This update introduces several significant improvements to application performance and rendering. One of the most notable features is "Concurrent Mode", which allows applications in [React ](https://crazyimagine.com/blog/react-hooks-an-in-depth-look-at-state-management-in-react) to be more responsive and fluid by taking advantage of idle time on the main browser thread to run secondary tasks. This results in a faster and smoother user experience, especially in interaction-intensive applications.

In addition, it implements "Update Batching" by default, which means that state updates are batched and processed in batches, resulting in fewer rendering operations and thus improved performance.

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## More flexible React components and granularity in updates 

With React 18, developers have greater control over the granularity of component updates. The introduction of "React Server Components" allows components to be rendered on the server and sent to the client, which significantly improves initial load speed and optimization for search engines.

In addition, it allows selective updating of components through the use of "Partial Updates", which means that only the components that have changed are rendered and updated, rather than re-rendering the entire UI. This results in time and resource savings, which translates into greater [development efficiency](https://crazyimagine.com/blog/how-to-use-chat-gpt-in-front-end-code-creation)  and a better user experience.

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  ![focused-smart-caucasian-man-with-a-glasses-and-in-2023-03-15-21-04-12-utc.webp](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/focused_smart_caucasian_man_with_a_glasses_and_in_2023_03_15_21_04_12_utc_a8777d4bd7.webp)

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## Other features of the framework that has revolutionized the web

**Gradual adoption:** React 18 is designed to allow gradual adoption, which means that you can start using the new React features in specific parts of your application, without the need to update the entire project right away. This is useful if you have an existing code base and want to migrate incrementally.

**Greater focus on the community:** There is a greater focus on developer community participation and collaboration. This translates into greater transparency in the decision-making process, feedback gathering, and issue resolution. The React community is active and diverse, which means there are always opportunities to learn and contribute.

**Cross-platform support:** Extends its support beyond traditional web applications. You can now use React to build native mobile apps, desktop apps, and even virtual and augmented reality experiences. This increases development possibilities and allows you to create applications on different platforms using the same skills and tools.

**Debugging enhancements:** Brings improvements to the debugging tools, making it easier to identify and fix problems in your applications. Improvements include more descriptive error messages, better warnings, and a better ability to track and understand the flow of data in the application.

**Future experiments and features:** With React 18, several future experiments and features will also be introduced and are being developed in parallel. These features are not yet ready for production use, but provide an exciting glimpse into the future possibilities of React. Examples of these experiments include work on "React Server Streaming" and "React Fast Refresh".

React 18 is an exciting update to the leading JavaScript library for building user interfaces. With its performance enhancements, granular component updates, suspend APIs, and compatibility improvements, React 18 gives developers more powerful and flexible tools to build modern, efficient web applications. So stay up to date with the latest React news and resources to get the most out of this new release.




React 18 is the latest version of the popular JavaScript library developed by Facebook to build interactive and efficient user interfaces. Recently released, it brings with it a number of new features and enhancements that promise to take web application development to a new level. In this article, we explore the goodness of React 18, its key features, and the exciting updates it offers developers.


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React 18: The latest in web application development

El QML tiene el potencial de resolver algunos de los problemas más complejos de la ciencia y la tecnología, como la simulación de sistemas cuánticos y la optimización cuántica. En este artículo, exploraremos el campo del aprendizaje automático cuántico y cómo está tendiendo puentes entre la computación cuántica y la IA.
## ¿Qué es la computación cuántica?
La computación cuántica es una rama de la informática que utiliza la mecánica cuántica para realizar cálculos. A diferencia de la computación clásica, que utiliza bits para representar la información, la computación cuántica utiliza qubits, que pueden estar en un estado de superposición de cero y uno al mismo tiempo.

Esta tecnología revoluciona la informática al permitir cálculos que son inalcanzables para la computación clásica. Por ejemplo, el algoritmo de Shor puede factorizar números grandes en tiempo polinómico, lo que hace que los sistemas de criptografía basados en la factorización sean vulnerables. La computación cuántica también puede utilizarse para la simulación de sistemas cuánticos, que es de gran importancia en la física y la química.

Sin embargo, todavía se encuentra en una fase temprana de desarrollo. La mayor parte del trabajo se centra en la construcción de qubits y en la reducción de errores en los cálculos cuánticos. Los qubits son muy sensibles al ruido y a las perturbaciones del entorno, por lo que se requieren técnicas de corrección de errores para realizar cálculos útiles.

A pesar de estos desafíos, la computación cuántica es una de las áreas más prometedoras de la informática. Muchas empresas y organizaciones de investigación están invirtiendo en el desarrollo de tecnologías cuánticas. Es una tecnología emergente que puede cambiar fundamentalmente la forma en que se realizan los cálculos. Aunque todavía hay muchos desafíos por superar, la investigación y el desarrollo en este campo están avanzando rápidamente, lo que promete un futuro emocionante para la informática cuántica.
## ¿Qué es el aprendizaje automático cuántico?
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la IA que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender de manera autónoma a partir de los datos. Esto ha impulsado muchos avances en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por otro lado, la computación cuántica es una nueva forma de procesamiento de información que se basa en los principios de la mecánica cuántica. Resolveria algunos de los problemas más desafiantes de la computación, como la simulación de sistemas complejos y la factorización de grandes números. El QML combina estas dos áreas para aprovechar las ventajas de la QC en la IA.
## ¿Cómo funciona el aprendizaje automático cuántico?
Utiliza algoritmos cuánticos para resolver problemas de aprendizaje automático. En lugar de representar los datos como vectores en un espacio euclidiano, los datos se representan como estados cuánticos en un espacio de Hilbert. Los algoritmos cuánticos pueden manipular estos estados para realizar cálculos más eficientes que los algoritmos clásicos.

El algoritmo más utilizado en QML es el algoritmo de aprendizaje de máquina cuántico (QMLA, por sus siglas en inglés), que es un algoritmo de optimización que utiliza una red neuronal cuántica para clasificar datos. El QMLA ha demostrado ser más eficiente que los algoritmos clásicos en la clasificación de imágenes y la identificación de patrones en datos complejos.
## ¿Qué aplicaciones tiene el aprendizaje automático cuántico?
Una de las aplicaciones más prometedoras es en la simulación de sistemas cuánticos complejos. La simulación de moléculas y materiales es un problema computacionalmente costoso que requiere grandes cantidades de recursos de cómputo.  Puede ser utilizado para acelerar este proceso y resolver problemas que son imposibles de resolver con la IA clásica. Por ejemplo, se ha utilizado para la simulación de moléculas en la química cuántica y la predicción de propiedades de materiales en la ciencia de los materiales.

Otra aplicación se da en la clasificación de datos y la optimización de funciones. También puede ser utilizado para clasificar grandes conjuntos de datos, como imágenes o texto, y para optimizar funciones de manera más eficiente que los algoritmos clásicos. Por ejemplo, se ha utilizado para la clasificación de imágenes médicas en la detección temprana de enfermedades y para la optimización de la cartera de inversión en finanzas.

Además, tiene aplicaciones en la inteligencia artificial para la toma de decisiones, la robótica y la ciberseguridad. En la toma de decisiones, puede ser utilizado para mejorar la capacidad de la IA para aprender y adaptarse a nuevos datos y situaciones. En la robótica, puede ser utilizado para mejorar la capacidad de los robots para procesar y analizar información en tiempo real. También puede ayudar en la ciberseguridad para la detección de amenazas y la prevención de ataques.
## ¿Cuáles son los desafíos del aprendizaje automático cuántico?
Uno de los principales desafíos es la complejidad de la implementación de algoritmos cuánticos. Los algoritmos cuánticos son muy sensibles a errores y requieren hardware y software especializados para funcionar correctamente. el ruido y la decoherencia cuántica, que puede afectar negativamente el rendimiento de los algoritmos. Además, la creación de redes neuronales cuánticas también es un desafío, ya que requiere la comprensión de los principios de la mecánica cuántica y la programación cuántica.

Otro desafío es la necesidad de más datos para entrenar algoritmos cuánticos. Aunque pueden ser más eficientes que los algoritmos clásicos en algunos casos, todavía se necesitan grandes conjuntos de datos para entrenar las redes neuronales cuánticas. La recopilación de grandes conjuntos de datos es costosa y a menudo requiere el acceso a recursos especializados.

A pesar de estos desafíos, el aprendizaje automático cuántico está avanzando rápidamente, la combinación de la QC y la IA tiene el potencial de resolver algunos de los problemas más complejos de la ciencia y la tecnología. Se puede decir que es un enfoque innovador que utiliza la naturaleza cuántica de los sistemas para así ayudar con el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica.


En los últimos años, el campo de la computación cuántica ha experimentado un gran avance, lo que ha llevado a un mayor interés en la aplicación de la mecánica cuántica en la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático cuántico (QML, por sus siglas en inglés) es un enfoque emergente que utiliza la naturaleza cuántica de los sistemas para mejorar la capacidad de la IA. 

Aprendizaje Automático Cuántico

## Improving user experience
AI has a big impact on improving the user experience in mobile apps that can be used to personalize content and recommendations based on user's habits and preferences. For example, a news app can use it to analyze a user's reading history and recommend related articles that may be of interest.

It can also be used to optimize the user interface and make it more user-friendly. For example, an online shopping application can use AI to analyze user behavior and adjust the interface to make it easier to navigate. Likewise, it can provide real-time recommendations on products that match users' needs and preferences.

Another example of how you can improve the user experience in mobile applications is through the implementation of chatbots or virtual assistants. Chatbots can provide a faster and more efficient customer service experience, which in turn can improve user satisfaction. In addition, virtual assistants can help users navigate the application, find information and perform tasks more efficiently.

## Accelerating mobile application development
Accelerating mobile app development is a key issue in the technology industry, and Artificial Intelligence (AI) is becoming an important tool to achieve this. This can provide a number of benefits that help developers create and launch high-quality mobile apps faster and more efficiently.

One way AI can accelerate mobile app development is through the automation of repetitive and tedious tasks. For example, programming code can be automatically generated and the app tested, allowing developers to save time and focus on more important and creative tasks, such as improving user experience and innovation.

Another benefit is its ability to integrate with other services and development tools. For example, it can integrate with third-party services to provide new capabilities and functionalities to the application, which can speed up the development process. It is important to mention that AI is not a magic bullet that solves all problems in mobile app development. AI requires a significant investment of time and resources to implement it correctly and make it effective. It also presents some challenges, such as the need to collect and analyze large amounts of data and concerns about the privacy and security of user data.

## Security critical aspect in mobile application development
Here are some of the benefits that AI can provide in terms of security in mobile application development:
1.	Threat and vulnerability detection: It can detect and analyze patterns in user behavior and app data to identify potential threats and vulnerabilities. This can help developers take preventive measures and protect the application and user data.
2.	Anomalous behavior analysis: You can analyze user behavior and detect anomalous patterns that may indicate a possible attempt at fraud or unauthorized access to the application.
3.	Real-time monitoring: AI can monitor application activity and user data in real-time to detect and prevent threats and vulnerabilities in real-time. This can improve application security and prevent potential attacks and security breaches.
4.	Malware protection: malware and other malicious software that may affect the security of the application and user data can be detected and blocked. This can improve protection against threats and vulnerabilities in the application.

## Most common AI techniques applicable in the development of mobile applications
There are several techniques that can be applied in the development of mobile applications to improve their functionality and usability. Some of the most common techniques are described below:
1.	Machine Learning: this technique allows the application to learn through experience and data analysis. Machine learning can be used to personalize the user experience, improve search accuracy, provide content and product recommendations, and detect usage patterns and trends.
2.	Neural networks: Neural networks are AI model inspired by the human brain that is used in the analysis of complex data. Neural networks can be used for image detection, object identification and data classification.
3.	Natural Language Processing (NLP): This technique is used for text analysis and speech recognition. NLP can be used to improve the user's experience in interacting with the application, through understanding and answering questions, language translation and generation of text summaries.
4.	Computer Vision: Uses techniques to analyze and understand images and videos. It can be used for object detection and tracking, face recognition, and medical image analysis.
5.	Recommendation systems: These are AI algorithms that suggest products, services or content to users based on their preferences and past behavior. In mobile apps, recommender systems can be used to personalize the user experience and improve user retention and loyalty.

Artificial Intelligence is a promising technology that is rapidly transforming the mobile app industry. By leveraging the techniques, developers can create more efficient, personalized, and secure apps that offer an enhanced user experience, which is why it can help businesses better understand their users' needs and preferences, allowing them to adapt to their expectations.

While AI is not the solution to all challenges, its positive impact on the industry is undeniable. It is expected to remain a key component of the future of mobile application development, driving innovation and improving efficiency in the development process. Therefore, developers who are willing to learn and apply AI techniques in their work will be better positioned to succeed in an increasingly competitive market.


Artificial Intelligence (AI) is becoming an increasingly important tool in mobile app development and is expected to be a key part of the industry's future. AI can provide developers with a wide variety of tools and capabilities to create more advanced and personalized mobile apps, which in turn can significantly improve the user experience.

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Is Artificial Intelligence the future of mobile application development?

## Backend ##
### Directory Structure ###
The WordPress backend is organized in a coherent directory structure. When we download it, we find several vital directories:
- wp-admin: This directory houses the administration interface. This is where users, content, plugins, and themes are managed.
- wp-includes: Contains essential files that WordPress uses to run, such as core functions and classes. This is the core of the core.
- wp-content: This is where developers and designers play their role. Custom themes and plugins are stored in subdirectories within wp-content.
### MySQL Database  ###
WordPress uses MySQL as its database management system. Its database structure is highly optimized for dynamic content like posts, pages, comments, users, and metadata. Every element in WordPress, from a simple paragraph in a post to a theme configuration, is stored in the database.
### Hooks and Filters  ###
They are the backbone of the WordPress architecture. They allow developers to customize and extend functionality without modifying the core. Hooks allow you to "hook" into specific events in the WordPress lifecycle, such as the loading of a page or the publishing of an article, while filters allow you to modify data before it is displayed on the screen. Mastering these concepts is essential to developing solid themes and plugins.
### Core Classes  ###
This CMS is powered by several core classes that make its functionality possible. Some of the most notable ones include:
- WP_Query: This class handles database queries to retrieve posts and other content.
- WP_User: Used to manage users and authentication.
- WP_Post: Represents individual posts and pages.
- WP_Customizer: Allows real-time customization of themes and site settings.
### REST API  ###
With the growing importance of web and mobile applications, WordPress has adopted a REST API that allows interaction with its backend programmatically. This opens up a world of possibilities for developers, who can create external applications that connect to WordPress and perform operations such as creating posts or managing users.
### Security and Maintenance  ###
Security is critical in any web development, and WordPress is no exception. For programmers, it is vital to know security best practices, such as input data validation and sanitization, protection against SQL injection attacks, and proper password management. In addition, keeping WordPress and its plugins up to date is essential to stay safe from known vulnerabilities.

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## Frontend Architecture ##
The front end is the layer that end users interact with directly. It is composed of three main components:
- Theme: They are the visual appearance of a WordPress website. They define the structure, layout, and style of the pages. Themes can be customized and developed from scratch or based on pre-existing themes.
- Templates: These PHP files determine how content is displayed on the site. Each type of content, such as posts or pages, has its own template. Custom templates can be created to achieve precise control over the presentation.
- Styles: These are CSS files that control the visual appearance of a website. Styles are applied to both native WordPress elements and custom theme elements and plugins.
### WordPress Template System  ###
This template system is based on the PHP engine and uses WordPress-specific tags and functions to generate dynamic content. Standard templates include header.php for the header, footer.php for the footer, and single.php for individual posts.
### Style Sheets and JavaScript  ###
Style sheets (CSS) and JavaScript are critical in WordPress front-end development. Developers can queue their CSS and JS files to ensure they load efficiently and avoid conflicts with other resources. It is also common to use CSS preprocessors such as Sass or LESS to simplify style management.
### Mobile Device Compatibility  ###
Responsive design is essential in WordPress front-end development. Themes and websites must adapt to different screen sizes and devices. This is achieved using responsive CSS and techniques like CSS grid and media queries.
### Performance Optimization  ###
Performance is critical in frontend development; page load time must be minimized by optimizing images, queuing scripts efficiently, and leveraging the browser cache. Using performance tools such as Google's PageSpeed Insights is common to evaluate and improve site performance.
## What Are WordPress Plugins? ##
They are pieces of software that integrate with the platform and add additional features or functionality to the site. They can be developed by third parties or customized to meet specific needs. Plugins are essential to the WordPress ecosystem and can range from simple widgets to complete e-commerce systems or content management solutions.
### Advanced Customization  ###
To integrate plugins in a more advanced way, developers can:
Create Custom Functions: Develop custom functions in the theme or a plugin to leverage its functionality and tailor it to their needs.
Customize the User Interface (UI): Many plugins provide templates that can be customized to fit your website design. This may involve adjusting the style and layout of the elements generated by the plugin.
Manage Security: Security is a constant concern. Plugins should be updated and follow security best practices to protect your site from potential vulnerabilities.
### Testing and Debugging  ###
Integrating plugins can pose compatibility and performance challenges. Therefore, it is essential to test and debug potential issues thoroughly. This includes detecting and resolving conflicts between plugins and optimizing to ensure the site remains fast and efficient.
WordPress is not simply a blogging tool or a basic CMS. For programmers, it represents a versatile and powerful platform that allows them to shape the web at will. Mastering the Backend and Frontend of WordPress allows developers to create highly customized and functional websites that stand out in the digital world. A deep understanding of the internal structure of WordPress, its theme architecture, and data manipulation in the Backend, combined with the ability to design exceptional user experiences in the front end, opens up a world of possibilities.


WordPress, a name that resonates strongly in web development, has become the most popular content management platform (CMS) on the Internet. For programmers, the WordPress ecosystem is a vast territory that spans both Backend and Frontend, offering a blank canvas for creativity and innovation. This article will explore the technical aspects and their impact on creating cutting-edge websites. From data management to the user interface, we'll discover how programmers can unlock the full potential of WordPress.


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WordPress Development Backend and Frontend Fundamentals

Success is relative. Each person may see it in different ways.
**It is not fair to compare ourselves with other people.** Usually when we make this type of comparison we are only looking at the positive, the brightness of their lives, and we tend to compare ourselves against that, which can be quite far from reality, so we do not see what is behind, the struggle and the efforts but only see the goal achieved and nothing of its context. It is not fair to compare ourselves in this way because many factors influence whether it is not a fair comparison, but what is comparable is how we are today, that is, how we can compare ourselves today to how we were today some time ago. 

How were you 1 year ago? 

How were you 6 months ago? 

How were you 1 month ago?

How were you 1 week ago?

These questions are the comparisons that are worth asking yourself. Other people are not you, they are not like you, you are a unique and different person, you are and must be the best version of yourself today because surely those people with whom you compare yourself would have sunk with all that you have faced and lived.

**Why are there people standing in front of me?**    

Possibly the most frequent question we ask ourselves in any job. Why does this person know more about React than I do, why does he know more about Docker than I do, and why is this person the boss of the company and not me, the answer is simply because these people sat down to study and had their vision before you did. Time and experience pretty much determine people's success, and that's why success is relative to each person. 

If we were in a forest, and we wanted to go from point A to point B and there is no path, trying to get to the destination without a path will be quite difficult, but, once it has been traveled 1, 2, 3 and 4 times the path will start to be created, the path where other people will be able to follow it and it will be easier to get from point A to B since you created this guide. And that's how it happens in life, where when you get to a new company where your bosses are the founders, and you consider that they don't know half of what you know, it doesn't mean that they are not fit to be in their position, because for X or Y reason they got to where they are and they had the vision of how to get there.   

 Everything is a race in the professional aspect, to be at the point where you want to reach that success will depend on the moment in which you dedicate yourself to looking for it. The success you achieve will be reached with the first step, but remember that you will not achieve success overnight, every success has its effort and time behind it.   

 The starting point of everything is a failure, and this does not mean that you do not try because you know you are going to fail, but for this reason, you should not get frustrated because some idea has not worked, because there will always be learning. Losing is winning even if sometimes it is hard to recognize it.

Success is relative. Each person may see it in different ways.

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BENCHMARKING AGAINST YOURSELF

Sin embargo, a medida que la popularidad de las aplicaciones web se ha disparado, también lo ha hecho la amenaza de los ciberataques. Para las empresas, organizaciones y particulares que dependen de estas aplicaciones para sus operaciones, es fundamental [garantizar la seguridad de sus datos](https://crazyimagine.com/blog/how-much-do-you-know-about-cybersecurity). Por eso es esencial estar al día de las prácticas de codificación seguras a la hora de desarrollar y gestionar una aplicación web.

## Prácticas de codificación seguras: Lo que hay que saber

Las prácticas de codificación segura son esenciales para el desarrollo de aplicaciones. En este artículo, discutiremos algunas de las prácticas de codificación más importantes, tales como validación de entrada, autenticación y autorización, manejo de errores y manejo de sesiones.

### 1.Validación de entradas
La validación de entradas es un componente clave de las prácticas de codificación segura. Es importante validar todos los campos de entrada del usuario para evitar que los atacantes inyecten código malicioso o scripts en la aplicación. Al validar todos los campos de entrada, los desarrolladores pueden garantizar que solo se almacenan o envían a la aplicación datos autorizados.

### 2. Autenticación y autorización
 La autenticación y la autorización son esenciales para la seguridad de una aplicación web. Debe exigirse a los usuarios que usen contraseñas seguras, y estas contraseñas deben cifrarse y almacenarse de forma confidencial. Además, los usuarios deben ser autorizados a acceder solo a los componentes de la aplicación que se les permite acceder.

### 3. Gestión de errores
La gestión de errores es una parte esencial, los errores que se generan no deben revelar ninguna información sensible sobre la aplicación o el servidor. Esto asegurará que los atacantes no puedan acceder a información que este dentro del sistema de información.

### 4. Gestión de sesiones
 La gestión de sesiones es una parte importante de las prácticas de codificación segura. Los “Session tokens” deben generarse de manera fiable y utilizarse para autenticar a los usuarios, también deben cambiarse periódicamente para garantizar la seguridad de la aplicación.

## Errores comunes

### 1. Inyección SQL
La inyección SQL es un tipo de vulnerabilidad que se produce cuando un atacante inyecta código SQL malicioso en la consulta a la base de datos de una aplicación, permitiendo al atacante ejecutar acciones no autorizadas en la base de datos. Esta vulnerabilidad se produce cuando la aplicación no es válida y no autentìca correctamente la entrada del usuario, lo que permite a los atacantes manipular las consultas a la base de datos y obtener acceso a información confidencial o realizar acciones maliciosas.

Por ejemplo, considere un formulario de inicio de sesión que solicita un nombre de usuario y una contraseña. La aplicación puede utilizar la siguiente consulta SQL para comprobar si las credenciales proporcionadas son correctas:

SELECT * FROM users WHERE username = 'username' AND password = 'password';
Si un atacante introduce el siguiente nombre de usuario en el formulario de inicio de sesión:
' OR 1=1;--
La consulta SQL resultante sería:
SELECT * FROM users WHERE username = '' OR 1=1;--' AND password = 'password';

En este caso, el atacante ha inyectado con éxito una sentencia SQL maliciosa en la consulta que siempre devuelve verdadero, eludiendo así la comprobación de la contraseña y permitiéndole iniciar sesión en la aplicación como cualquier usuario.
Para evitar los ataques de inyección SQL, se deben utilizar consultas parametrizadas y sentencias preparadas, que separan la entrada del usuario de la consulta SQL y evitan que los atacantes inyecten su propio código SQL. Además, deben validar y desinfectar todas las entradas del usuario para asegurarse de que solo contienen los valores esperados y no incluyen ningún código malicioso.

### 2. Secuencias de comandos en sitios cruzados (XSS)

Es un tipo de vulnerabilidad que se produce cuando un atacante inyecta código malicioso en un sitio web que luego es ejecutado por el navegador de la víctima. El código malicioso puede utilizarse para robar información confidencial, como credenciales de inicio de sesión, o para realizar acciones no autorizadas en nombre de la víctima. Existen dos tipos principales de ataques XSS: XSS reflejado y XSS almacenado. El XSS reflejado se produce cuando el código inyectado se refleja al usuario en la respuesta del sitio web, mientras que el XSS almacenado se produce cuando el código inyectado se almacena en la base de datos del sitio web y se ejecuta cada vez que un usuario accede a la página afectada.

He aquí un ejemplo de un simple ataque XSS reflejado:
Supongamos que tiene un formulario de búsqueda en su sitio web que permite a los usuarios buscar artículos por título. La consulta de búsqueda se muestra en la página mediante JavaScript. El código del formulario de búsqueda podría tener este aspecto:

![Imagen.PNG](https://blogadmin.s3.amazonaws.com/Imagen_b1a1fd5a0c.PNG)
 
Un atacante podría inyectar código malicioso en el parámetro de consulta de búsqueda, de esta manera:
<script>alert('XSS!');</script>

La URL resultante sería la siguiente:
/search?q=<script>alert('XSS!');</script>
Cuando una víctima busca un artículo utilizando esta consulta, el código inyectado se ejecuta en su navegador, mostrando un cuadro de alerta con el mensaje "¡XSS!".

Para evitar los ataques XSS, los desarrolladores deben aplicar la validación de entrada y la codificación de salida. La validación de entrada garantiza que la entrada del usuario solo contenga los valores esperados, mientras que la codificación de salida garantiza que cualquier entrada del usuario que se muestre en una página web esté codificada correctamente para evitar la ejecución de código malicioso.

El equipo de expertos de Crazy Imagine está altamente capacitado para aplicar técnicas de codificación seguras y estándares de seguridad en cada proyecto. Además, la empresa también se preocupa por la facilidad de uso de sus sistemas y aplicaciones, lo que significa que los usuarios no técnicos también pueden usarlos sin problemas. En definitiva, Crazy Imagine es la elección ideal para empresas que buscan crear sistemas web y aplicaciones de alta calidad y seguridad, [contáctanos](https://crazyimagine.com/contact-us) si quieres llevar tus ideas al siguiente nivel en esta era tecnológica.



En la era digital actual, las aplicaciones web se han convertido en una parte indispensable de nuestras vidas. Desde apps de mensajería como WhatsApp web hasta plataformas de comercio electrónico como Amazon, estas han revolucionado nuestra forma de comunicarnos, trabajar y comprar. Gracias a su comodidad y a su funcionalidad cada vez mayor, ahora se utilizan para casi todas las tareas imaginables, desde el almacenamiento y la recuperación de información hasta la transmisión de videojuegos

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Prácticas de codificación segura para aplicaciones web

All of us know that the Coronovirus was one of the worst pandemics on the world in the last year. I got to say that social distancing and the fear of being infected could destroy the sanity of anyone.

So here I have some tips that I’m using to survive this unprecedented crisis:

* Find something at home to do, organize yourself, as a freelancer we have the immense opportunity to keep working from home, but in case you don’t have a job there is a lot of stuff that you can do like training or online education, you can write or even take some time to spend on managing your image.

* Organize your day, what I’m trying to say is you can put hours to do things for example in the morning breakfast-study, and in the afternoon work-exercise, try to avoid spaces with no activities that increase your anxiety

* Do exercise , is important to keep the body moving especially if you spend all day at home there is a lot of apps that can help you to stay on the shape and avoid future illnesses
I hope this short tips help you to keep your physical and mental shape, I know we will Overcome this virus, I wish you health, and please Stay Home, and Be Safe.


All of us know that the Coronovirus was one of the worst pandemics on the world in the last year. I got to say that social distancing and the fear of being infected could destroy the sanity of anyone.

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WHAT TO DO IN CORONAVIRUS TIME?

Creo que es una pregunta que muchos nos hacemos, sobre todo cuando aprendes a programar de forma autodidacta o en un Bootcamp, aprendes las bases de un lenguaje concreto, aprendes ciertas tecnologías, te encasillas con un framework durante unos años pero ¿luego?

Incluso para un universitario es una cuestión compleja, normalmente un plan de estudios te da unas pautas y competencias para salir al mercado con varias alternativas de conocimiento para una fácil adaptación de los requerimientos del proyecto, sin embargo, es cierto que aunque nos especialicemos en alguna de ellas, siempre tendremos huecos que cubrir a la hora de diseñar y desarrollar software.

Si sientes que has llegado a ese punto, puedo ofrecerte algunas recomendaciones, que me han ayudado a sentirme un profesional más completo con el paso del tiempo.

## Dejar de programar por un tiempo

mejorar el pragmatismo nos ayuda a construir mejor software, para ello, mejorar el criterio desde sus bases y tener puntos de vista de profesionales experimentados en la industria nos hará mejores profesionales, para ello, una lista de libros recomendados puede ser:

- El programador pragmático
- Habilidades blandas: El manual de vida del desarrollador de software
- Confesiones de un director de informática
- El mítico Hombre-Mes

## Mejorar en áreas avanzadas

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor www.DeepL.com/Translator

Creo que es una pregunta que muchos nos hacemos, sobre todo cuando aprendes a programar de forma autodidacta o en un Bootcamp, aprendes las bases de un lenguaje concreto, aprendes ciertas tecnologías, te encasillas con un framework durante unos años pero ¿luego?

Incluso para un universitario es una cuestión compleja, normalmente un plan de estudios te da unas pautas y competencias para salir al mercado con varias alternativas de conocimiento para una fácil adaptación de los requerimientos del proyecto, sin embargo, es cierto que aunque nos especialicemos en alguna de ellas, siempre tendremos huecos que cubrir a la hora de diseñar y desarrollar software.

Si sientes que has llegado a ese punto, puedo ofrecerte algunas recomendaciones, que me han ayudado a sentirme un profesional más completo con el paso del tiempo.

## Dejar de programar por un tiempo

mejorar el pragmatismo nos ayuda a construir mejor software, para ello, mejorar el criterio desde sus bases y tener puntos de vista de profesionales experimentados en la industria nos hará mejores profesionales, para ello, una lista de libros recomendados puede ser:

- El programador pragmático
- Habilidades blandas: El manual de vida del desarrollador de software
- Confesiones de un director de informática
- El mítico Hombre-Mes

## Mejorar en áreas avanzadas

Salir de las tareas que nos asignan en el día a día durante nuestros sprints para aprender nuevos conceptos que vayan más allá, el desarrollo de software no es sólo construir con código, también, como con cualquier otra disciplina, sino parte de un diseño, y el conocimiento para plantear buenas arquitecturas también es fundamental a la hora de escalar nuestro nivel como ingeniero de software, algunas áreas de conocimiento recomendadas para investigar son:

- Diseño de sistemas
- Pruebas
- Patrones de diseño
- Creación de documentación

## Volver al lado humano y al negocio

El software no se trata de ordenadores, ni de código, ni de complejos algoritmos, ni de ceros y unos, se trata de **personas**, el software es construido por personas, para resolver un problema concreto del mundo real que afecta o facilitará la vida a un grupo de personas, es comprado y consumido por personas, es rentable para un grupo de personas conocidas como inversores o propietarios del producto, en definitiva, el lado humano es un factor muy importante, por lo tanto, el aprendizaje de soft-skills como:

- Liderazgo
- Análisis de negocio
- Gestión de proyectos

son habilidades que nos ayudarán a alcanzar altos cargos no técnicos dentro de cualquier proyecto u organización.

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Estas fueron algunas recomendaciones, para cuando aparezca esa fatiga de código, cómo evitarla, y seguir mejorando y aprendiendo cosas nuevas cada día, lo importante es no dejar nunca de aprender y sentirse satisfecho con lo que se hace, no cansado.


Artículo de: Francisco Rubial

Creo que es una pregunta que muchos nos hacemos, sobre todo cuando aprendes a programar de forma autodidacta o en un Bootcamp, aprendes las bases de un lenguaje concreto, aprendes ciertas tecnologías, te encasillas con un framework durante unos años pero luego...

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SÉ CÓMO CODIFICAR, ¿QUÉ ES LO SIGUIENTE?

## Mejora de la experiencia del usuario
La IA tiene un gran impacto en la mejora de la experiencia del usuario en las aplicaciones móviles se puede utilizar para personalizar el contenido y las recomendaciones según los hábitos y preferencias de los usuarios. Por ejemplo, una aplicación de noticias la puede utilizar para analizar el historial de lectura de un usuario y recomendar artículos relacionados que puedan ser de interés.

También puede utilizarse para optimizar la interfaz de usuario y hacerla más fácil de usar. Por ejemplo, una aplicación de compra en línea puede utilizar la IA para analizar el comportamiento de los usuarios y ajustar la interfaz para que sea más fácil de navegar. Así mismo puede proporcionar recomendaciones en tiempo real sobre los productos que se ajustan a las necesidades y preferencias de los usuarios.

Otro ejemplo de cómo puede mejorar la experiencia del usuario en las aplicaciones móviles es a través de la implementación de chatbots o asistentes virtuales. Los chatbots pueden proporcionar una experiencia de atención al cliente más rápida y eficiente, lo que a su vez puede mejorar la satisfacción del usuario. Además, los asistentes virtuales pueden ayudar a los usuarios a navegar por la aplicación, encontrar información y realizar tareas de forma más eficiente.

## Aceleración del desarrollo de aplicaciones móviles
La aceleración del desarrollo de aplicaciones móviles es un tema clave en la industria de la tecnología, y la Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta importante para lograrlo, esta puede proporcionar una serie de beneficios que ayudan a los desarrolladores a crear y lanzar aplicaciones móviles de alta calidad de manera más rápida y eficientemente

Una forma en que la IA puede acelerar el desarrollo de aplicaciones móviles es a través de la automatización de tareas repetitivas y tediosas. Por ejemplo, se puede generar automáticamente código de programación y probar la aplicación, lo que permite a los desarrolladores ahorrar tiempo y enfocarse en tareas más importantes y creativas, como la mejora de la experiencia del usuario y la innovación.

Otro beneficio es su capacidad para integrarse con otros servicios y herramientas de desarrollo. Por ejemplo, se puede integrar con servicios de terceros para proporcionar nuevas capacidades y funcionalidades a la aplicación, lo que puede acelerar el proceso de desarrollo. Es importante mencionar que la IA no es una solución mágica que resuelve todos los problemas en el desarrollo de aplicaciones móviles. La IA requiere una inversión significativa de tiempo y recursos para implementarla correctamente y hacerla efectiva. Además, presenta algunos desafíos, como la necesidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos y la preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos de los usuarios.

## La seguridad aspecto crítico en el desarrollo de aplicaciones móviles
A continuación, se describen algunos de los beneficios que la IA puede proporcionar en términos de seguridad en el desarrollo de aplicaciones móviles:
1.	Detección de amenazas y vulnerabilidades: Puede detectar y analizar patrones de comportamiento de los usuarios y de los datos de la aplicación para identificar posibles amenazas y vulnerabilidades. Esto puede ayudar a los desarrolladores a tomar medidas preventivas y a proteger la aplicación y los datos del usuario.
2.	Análisis de comportamiento anómalo: Puede analizar el comportamiento del usuario y detectar patrones anómalos que puedan indicar un posible intento de fraude o de acceso no autorizado a la aplicación.
3.	Monitoreo en tiempo real: La IA puede monitorear en tiempo real la actividad de la aplicación y los datos del usuario para detectar y prevenir amenazas y vulnerabilidades en tiempo real. Esto puede mejorar la seguridad de la aplicación y prevenir posibles ataques y brechas de seguridad.
4.	Protección contra el malware: se puede detectar y bloquear el malware y otros tipos de software malicioso que puedan afectar la seguridad de la aplicación y los datos del usuario. Esto puede mejorar la protección contra amenazas y vulnerabilidades en la aplicación.

## Técnicas más comunes de IA aplicables en el desarrollo de aplicaciones móviles
Existen diversas técnicas que se pueden aplicar en el desarrollo de aplicaciones móviles para mejorar su funcionalidad y usabilidad. A continuación, se describen algunas de las técnicas más comunes:
1.	Aprendizaje automático (Machine Learning): Esta técnica permite a la aplicación aprender a través de la experiencia y el análisis de datos. El aprendizaje automático se puede utilizar para personalizar la experiencia del usuario, mejorar la precisión de la búsqueda, ofrecer recomendaciones de contenido y productos, y detectar patrones de uso y tendencias.
2.	Redes neuronales: Las redes neuronales son un modelo de IA inspirado en el cerebro humano que se utiliza en el análisis de datos complejos. Las redes neuronales pueden utilizarse para la detección de imágenes, la identificación de objetos y la clasificación de datos.
3.	Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): Esta técnica se utiliza para el análisis de texto y el reconocimiento de voz. El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para mejorar la experiencia del usuario en la interacción con la aplicación, a través de la comprensión y respuesta a preguntas, la traducción de idiomas y la generación de resúmenes de texto.
4.	Visión por computadora: Utiliza técnicas para analizar y comprender imágenes y videos. Puede utilizarse para la detección y seguimiento de objetos, el reconocimiento de rostros y el análisis de imágenes médicas.
5.	Sistemas de recomendación: Son algoritmos de IA que sugieren productos, servicios o contenido a los usuarios en función de sus preferencias y comportamiento pasado. En las aplicaciones móviles, los sistemas de recomendación pueden utilizarse para personalizar la experiencia del usuario y mejorar la retención y fidelidad del usuario.

La Inteligencia Artificial es una tecnología prometedora que está transformando rápidamente la industria de las aplicaciones móviles. Al aprovechar las técnicas, los desarrolladores pueden crear aplicaciones más eficientes, personalizadas y seguras que ofrezcan una experiencia de usuario mejorada, es por ello que puede ayudar a las empresas a comprender mejor las necesidades y preferencias de sus usuarios, lo que les permite adaptarse a sus expectativas.

Si bien la IA no es la solución para todos los desafíos, su impacto positivo en la industria es innegable. Se espera que siga siendo un componente clave del futuro del desarrollo de aplicaciones móviles, impulsando la innovación y mejorando la eficiencia en el proceso de desarrollo. Por lo tanto, los desarrolladores que estén dispuestos a aprender y aplicar técnicas de IA en su trabajo estarán mejor posicionados para tener éxito en un mercado cada vez más competitivo.


La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante en el desarrollo de aplicaciones móviles y se espera que sea una parte fundamental del futuro de la industria. La IA puede proporcionar a los desarrolladores una amplia variedad de herramientas y capacidades para crear aplicaciones móviles más avanzadas y personalizadas, lo que a su vez puede mejorar significativamente la experiencia del usuario

¿La Inteligencia Artificial es el futuro del desarrollo de aplicaciones móviles?

El síndrome del túnel carpiano es una patología que afecta al nervio mediano, que está comprimido por los demás tejidos subyacentes, tendones, ligamentos y huesos. Este síndrome puede provocar diferentes síntomas como hormigueo, calambres, dolor, pérdida de fuerza en la mano o el brazo y pérdida de sensibilidad en parte de las manos y en los dedos pulgar, índice, medio y anular. Algunas de las causas del síndrome del túnel carpiano no están muy claras, se suele asociar a trabajos continuos y repetitivos con las manos, o en casos en los que se someten a vibraciones o a algunas posiciones durante un largo periodo.

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Las personas que tienen un túnel carpiano pequeño, que puede ser hereditario, son más propensas a sufrir este síndrome.  Cualquier actividad que cause irritación o compresión del nervio mediano en el espacio del túnel carpiano puede provocar el síndrome del túnel carpiano. Una fractura, la inflamación de la capa externa de los tendones (tendinitis) debida a la artritis reumatoide, la diabetes que aumenta el riesgo de dañar el nervio, la obesidad y ciertas afecciones como la retención de líquidos, incluidos el embarazo y la menopausia. 

Este síndrome suele darse más en las mujeres que en los hombres, con edades comprendidas entre los 25 y los 55 años, una de las razones por las que se asocia al trabajo de oficina es la frecuencia con la que las secretarias sufren este síndrome. Actualmente, esta afección también puede verse en jugadores de juegos de ordenador, y desarrolladores de software debido a la gran cantidad de tiempo que pasan en sus ordenadores.

El tratamiento puede variar en función de la gravedad del caso. En los casos leves, puede tratarse con reposo, estiramientos y el uso de muñequeras para evitar malas posturas o infiltraciones. En los casos graves, se requiere una intervención quirúrgica para liberar la tensión del ligamento carpiano transversal.

Algunas recomendaciones cuando se trabaja mucho tiempo en el ordenador son:
1. Hacer descansos cada 2 horas de 5 a 10 minutos.
2. Realizar estiramientos de extensión y flexión de las muñecas con los brazos totalmente extendidos.
3. Mantener las manos calientes en ambientes fríos, el frío puede provocar rigidez y dolor.
4. Utilizar un ratón vertical, este ratón nos obliga a adoptar una postura más natural de nuestro brazo, muñeca y mano, lo que ayuda a reducir la fatiga en largos periodos de trabajo.

En caso de sospecha y/o síntomas, la mejor opción es siempre consultar a un especialista que le evaluará y le dará las mejores recomendaciones.

El síndrome del túnel carpiano es una patología que afecta al nervio mediano. Este síndrome puede provocar diferentes síntomas y pérdida de sensibilidad en parte de las manos. Estos son algunos 

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SÍNDROME DEL TÚNEL CARPIANO, ¿AFECTA AL TRABAJO CON EL ORDENADOR?

As technology advances, the demand for professionals in the technology sector grows. Full-stack developers and software engineers are two roles that are often used interchangeably but have distinct differences. In this article, we will discuss the similarities and differences between these two roles in the technology industry.
## What is a full-stack developer?
A full-stack developer is a versatile and highly skilled professional who can work in all areas of software development. A full-stack programmer can perform a wide variety of functions. Some of the tasks he or she may perform include:

**Web application development:** They may develop web applications from scratch or work on existing applications. This may include the development of single-page applications (SPA), e-commerce applications, and social networking applications, among others.

**Server-side development:** They are experts in server-side development. They can work with technologies such as Node.js, Ruby on Rails, Django, and Flask to build scalable and efficient applications.

**Database design and development:** They can also design and develop databases. They can work with technologies such as MySQL, MongoDB, and PostgreSQL to create efficient and scalable databases.

**Mobile development:** Some full-stack programmers can also develop mobile applications using technologies such as React Native or Flutter.

**Testing and debugging:** They are also responsible for testing and debugging their code to ensure that applications are stable and work correctly.
## What is a software engineer?
A software engineer is a professional who designs, develops, and maintains high-quality, scalable software. Their main function is to apply engineering principles in the software development process and to produce reliable, efficient, and secure applications.
The main functions of a software engineer include:

**Software analysis and design:** They must have skills to analyze customer requirements and design efficient and scalable solutions. To do so, they must have a deep knowledge of software analysis and design techniques, as well as experience in the use of modeling tools and methodologies.

**Software Development:** Must be able to write high-quality code using programming languages such as Java, Python, C++, and C#. In addition, one must be familiar with the use of frameworks and libraries that allow the construction of scalable and efficient applications.
Software testing: They must be experts in software testing. To make sure that the customer's requirements are met and to ensure that it is stable and reliable.

**Software maintenance:** A software engineer must be able to maintain the software and troubleshoot problems should they arise. This includes identifying and fixing bugs, updating versions, and maintaining documentation.

**Project Management:** Project management involves overseeing the process of developing a software system, including planning, budgeting, and project execution. 

**Team Collaboration:** Must have communication and teamwork skills and be able to work collaboratively with other developers, designers, and project managers.
## Similarities
Both full-stack developers and software engineers work in the software development industry and are involved in the design, creation, and maintenance of software applications. Both require a solid foundation in programming languages such as Java, Python, or C++. Both roles require an understanding of computer science fundamentals such as algorithms, data structures, and design patterns.
## Differences
The main difference between a full-stack developer and a software engineer lies in their job responsibilities. A full-stack developer is responsible for both the front-end and back-end development of a software application. This means they must have knowledge and experience in both client-side and server-side technologies. They are responsible for building the user interface, designing the application architecture, creating the database schema, and managing the server infrastructure.

On the other hand, a software engineer generally focuses on one aspect of the software development lifecycle. They may specialize in areas such as software design, coding, testing, or implementation. Software engineers often work on larger projects, collaborating with other specialists to create and maintain complex software applications.

Another key difference between the two roles is the level of expertise required. Full-stack developers are expected to have a wide range of knowledge and experience in multiple areas, while software engineers may have more specialized knowledge in a specific area of software development. Understanding the differences between these roles is important when deciding what career path to follow in the software development industry.

At Crazy Imagine, we realize the importance of having a skilled and dedicated team of full-stack developers and software engineers to work on our diverse range of projects. As a company, we are constantly looking for people who possess the technical skills and knowledge to help us bring our ideas to life. Our company culture encourages innovation, creativity, and collaboration, and we believe that having a team of talented people who are passionate about their work is key to our success.


A Full-Stack developer and a Software Engineer are the main roles to consider on any software development project, their knowledge of multiple technologies and their ability to work across the entire development lifecycle make them valuable resources for any software development team.

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Full-Stack Developers VS Software Engineer

Nowadays, artificial intelligence is one of the fastest advancing technological topics, we can already find it applied in several areas. 

For example: in the post-processing of photographs or video games, robotics, and of course, in programming.

GPT-3 from the company OpenAI is a model language capable of autocompleting texts or programming code, just by giving it a few commands it can generate the HTML and CSS code necessary to fulfill the proposed task: we can ask it to create a website with a few buttons, a title, and images, it can even create entire articles on a specific topic.

Another use that can be given to this type of technology is to help when creating a code in a programming language. The AI through an autocomplete can suggest code sentences that suit our requirements, as well as solve syntax and typing errors.

 One of the tools where you can test the use of GPT-3 today and see it in operation is GitHub Copilot, developed by GitHub and OpenAI, which is available as an extension of Visual Studio Code. Its function is to suggest auto-completion of lines of code. This tool is still under development and is not 100% but it demonstrates the capabilities and the future of artificial intelligence focused on programming. 

This scenario where IA is capable of programming raises the question of whether the role of the programmer will be replaced by a machine. In the short term, the most basic programming tasks will be done automatically, which will affect less experienced programmers or those in training. Since it will be faster and cheaper to use tools such as GPT-3. However, these technologies are not powerful enough to fully replace humans, so experienced programmers are still indispensable and will probably be in the future.


Article by: *Gabriel Cabrera*

Nowadays, artificial intelligence is one of the fastest advancing technological topics, we can already find it applied in several areas. 

USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PROGRAMMING

A medida que avanza la tecnología, crece la demanda de profesionales en el sector tecnológico. Los desarrolladores full-stack y los ingenieros de software son dos roles que a menudo se usan indistintamente, pero que tienen claras diferencias. En este artículo discutiremos las similitudes y diferencias entre estos dos roles en la industria de la tecnología.
## ¿Qué es un desarrollador full-stack?
Un desarrollador full-stack es un profesional versátil y altamente capacitado que puede trabajar en todas las áreas del desarrollo de software. Un programador full stack puede realizar una amplia variedad de funciones. Algunas de las tareas que puede realizar incluyen:

**Desarrollo de aplicaciones web**: Pueden desarrollar aplicaciones web desde cero o trabajar en aplicaciones existentes. Esto puede incluir el desarrollo de aplicaciones de una sola página (SPA), aplicaciones de comercio electrónico, aplicaciones de redes sociales, entre otros.

**Desarrollo del lado del servidor:** Son expertos en el desarrollo del lado del servidor. Pueden trabajar con tecnologías como Node.js, Ruby on Rails, Django y Flask para construir aplicaciones escalables y eficientes.

**Diseño y desarrollo de bases de datos:** Ellos también pueden diseñar y desarrollar bases de datos. Pueden trabajar con tecnologías como MySQL, MongoDB y PostgreSQL para crear bases de datos eficientes y escalables.

**Desarrollo móvil:** Algunos programadores full stack también pueden desarrollar aplicaciones móviles utilizando tecnologías como React Native o Flutter.

**Pruebas y depuración:** También son responsables de probar y depurar su código para asegurarse de que las aplicaciones sean estables y funcionen correctamente.
## ¿Qué es un ingeniero de software?
Un ingeniero de software es un profesional que diseña, desarrolla y mantiene software de alta calidad y escalable. Su función principal es aplicar principios de ingeniería en el proceso de desarrollo de software, con el objetivo de producir aplicaciones confiables, eficientes y seguras. Entre las principales funciones de un ingeniero de software se encuentran:

**Análisis y diseño de software:** Debe tener habilidades para analizar los requerimientos del cliente y diseñar soluciones eficientes y escalables. Para ello, deben tener un conocimiento profundo de técnicas de análisis y diseño de software, así como experiencia en el uso de herramientas y metodologías de modelado.

**Desarrollo de software:** Debe ser capaz de escribir código de alta calidad utilizando lenguajes de programación como Java, Python, C++ y C#. Además, debe estar familiarizado con el uso de frameworks y librerías que permiten la construcción de aplicaciones escalables y eficientes.

**Pruebas de software:** Deben ser expertos en pruebas de software. Para así asegurarse de que se cumplan los requerimientos del cliente y así garantizar de que sea estable y confiable.

**Mantenimiento de software:** Un ingeniero de software debe ser capaz de mantener el software y solucionar problemas en caso de que surjan. Esto incluye la identificación y solución de errores, la actualización de versiones y el mantenimiento de la documentación.

**Gestión de Proyectos:** La gestión de proyectos implica la supervisión del proceso de desarrollo de un sistema de software, incluida la planificación, el presupuesto y la ejecución del proyecto.

**Colaboración en equipo:** Debe tener habilidades de comunicación y trabajo en equipo y ser capaz de trabajar en colaboración con otros desarrolladores, diseñadores y gerentes de proyectos.
## Similitudes
Tanto los desarrolladores full-stack como los ingenieros de software trabajan en la industria del desarrollo de software y están involucrados en el diseño, la creación y el mantenimiento de aplicaciones de software. Ambos requieren una base sólida en lenguajes de programación como Java, Python o C++. Ambos roles requieren una comprensión de los fundamentos de la informática, como algoritmos, estructuras de datos y patrones de diseño.
## Diferencias
La principal diferencia entre un desarrollador full-stack y un ingeniero de software radica en sus responsabilidades laborales. Un desarrollador full-stack es responsable tanto del desarrollo front-end como del back-end de una aplicación de software. Esto significa que deben tener conocimientos y experiencia tanto en tecnologías del lado del cliente como del lado del servidor. Son responsables de construir la interfaz de usuario, diseñar la arquitectura de la aplicación, crear el esquema de la base de datos y administrar la infraestructura del servidor.

Por otra parte, un ingeniero de software generalmente se enfoca en un aspecto del ciclo de vida del desarrollo de software. Pueden especializarse en áreas como diseño de software, codificación, prueba o implementación. Los ingenieros de software a menudo trabajan en proyectos más grandes, colaborando con otros especialistas para crear y mantener aplicaciones de software complejas.

Tanto los desarrolladores full-stack como los ingenieros de software juegan un papel importante en la industria del desarrollo de software. Si bien comparten algunas similitudes, como una base sólida en lenguajes de programación y fundamentos de informática, sus responsabilidades laborales y nivel de experiencia difieren. Comprender las diferencias entre estos roles es importante al momento de decidir qué trayectoria profesional seguir en la industria del desarrollo de software.

En Crazy Imagine, somos conscientes de la importancia de contar con un equipo cualificado y dedicado de desarrolladores full-stack e ingenieros de software para trabajar en nuestra diversa gama de proyectos. Como empresa, buscamos constantemente personas que posean las habilidades técnicas y los conocimientos necesarios para ayudarnos a dar vida a nuestras ideas. Nuestra cultura empresarial fomenta la innovación, la creatividad y la colaboración, y creemos que contar con un equipo de personas con talento y apasionadas por su trabajo es la clave de nuestro éxito..


Un desarrollador Full-Stack y un Ingeniero de Software son los principales roles a tener en cuenta en cualquier proyecto de desarrollo de software, su conocimiento de múltiples tecnologías y su capacidad para trabajar a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo los convierten en recursos valiosos para cualquier equipo de desarrollo de software.

Desarrolladores Full-Stack VS Ingenieros de Software 

Como todos sabemos, la ciberdelincuencia es el pan de cada día. Estos hackers realizan explotaciones cada vez más complejas, que hacen más daño y son más difíciles de detectar. En resumen, los tipos de ciberataques no hacen más que aumentar en sofisticación. Afortunadamente, requieren recursos, conocimientos y tecnologías que no están al alcance del ciudadano medio.

Entre los delitos de ciberseguridad más destacados están el malware, el ransomware, los gusanos, los virus, los troyanos, los ataques DDoS, el rootkit, el phishing, el spyware y el adware.

¿Es aconsejable conectarse a una red wi-fi pública?

Los expertos consideran que no es aconsejable, ya que se enfrenta a la gran posibilidad de atentar contra la privacidad del usuario, una red wi-fi es el canal de acceso a Internet por el que pasan todos los datos entre el dispositivo del usuario y la red. si aun así quieres seguir adelante puedes seguir estos pasos antes de conectarte:

- Comprueba que se trata de una red legítima y no de una falsa.
- Una conexión VPN, siempre, en pocas palabras, crea una red privada en una red pública, por ejemplo, ocultando la ubicación, y las redes, y evita que el tráfico de datos sea fácilmente interceptado.
- Las conexiones a páginas web a través de HTTPS no son infalibles, pero son más seguras ya que utilizan el protocolo de seguridad SSL/TLS para cifrar los datos.
- No se puede introducir ni acceder a datos sensibles, como contraseñas o cuentas personales, laborales o bancarias.

**¿Aplicaciones para móviles?

A la hora de instalar aplicaciones móviles siempre hay que utilizar los mercados de aplicaciones convencionales, como Google Play y Appstore, ya que las aplicaciones de origen desconocido tienen una alta posibilidad de ser una vulnerabilidad en tu móvil.

Los ciberdelincuentes han perseguido los teléfonos móviles mucho antes de que se incrementara el uso de los smartphones para las transacciones bancarias, y ahora apuntan cada vez más a estos dispositivos para sus fechorías. Precisamente, la mayor amenaza para los dispositivos móviles son los troyanos bancarios, otro software malicioso que en principio parece inofensivo, pero que es muy peligroso y persigue a los bancos.

Los troyanos pueden instalarse en cualquier dispositivo visitando una página web infectada, descargando un archivo adjunto en un correo electrónico o incluso descargando una aplicación. Una vez que este virus se instala en el móvil, detecta cuando se utilizan los servicios en línea de un banco y, por lo tanto, captura los datos personales y bancarios.

**Evite guardar las contraseñas en el navegador.**

Hoy en día, para facilitar el uso de la tecnología, algunos navegadores ofrecen la posibilidad de recordar contraseñas y claves de acceso a diferentes servicios. Guardar las contraseñas en el navegador es lo más inseguro porque en el momento en que se infiltran en tu ordenador, lo primero que cogen son las cookies de navegación, y a través de ellas, pueden conseguir todas tus contraseñas.

¿Estás tomando todas las precauciones para evitar ser hackeado?

**¿Qué debes hacer si tus redes sociales son hackeadas?

La mejor manera de afrontar esta situación es cambiar tus contraseñas, avisar a tus contactos de lo sucedido, cambiar las contraseñas de las cuentas bancarias y utilizar la autenticación de doble factor siempre es bueno mantener tu ordenador y tu móvil actualizados.

De esta manera, podrás mantener más seguros tus equipos personales como ordenadores, móviles y equipos de trabajo, siguiendo estas recomendaciones podrás frenar la efectividad de estos ciberdelincuentes que están esperando un error para hacerse con tus datos.

Como todos sabemos, la ciberdelincuencia es el pan de cada día. Estos Hackers realizan exploits cada vez más complejos, que hacen más daño y son más difíciles de detectar.