$200 + IVA (no miembros)
Online
Duración
Fechas
Lunes y miércoles
Online
Duración
Cualquier información puede contactarse a nuestro correo electrónicos en el siguiente link
Instructor: Diego Quisi y Jordan Murillo
Horario: Lunes, miércoles y jueves de 19:00 a 21:00
Resumen:
Este curso introduce los fundamentos y las prácticas esenciales para el desarrollo de aplicaciones backend con Java y Spring Boot, integrando el uso estratégico de herramientas de inteligencia artificial para potenciar la productividad, la calidad del código y la documentación técnica. Los participantes aprenderán a construir APIs REST, organizar proyectos bajo arquitectura por capas, conectar servicios con bases de datos, aplicar validaciones, seguridad básica y pruebas, todo ello con apoyo de asistentes de IA para acelerar tareas de análisis, codificación, depuración y mejora continua. Al finalizar, los participantes contarán con las competencias necesarias para desarrollar servicios backend funcionales, mantenibles y alineados con buenas prácticas del ecosistema Spring.
Audiencia:
Dirigido a profesionales y técnicos de TI, desarrolladores, estudiantes de nivel superior y personas con experiencia previa en programación que deseen fortalecer sus capacidades en desarrollo backend con Java. Está orientado a quienes necesitan construir servicios web modernos, comprender la lógica de las APIs REST, integrar persistencia de datos y adoptar herramientas de IA generativa en su flujo de trabajo. Nivel de entrada: básico–intermedio; aplicación directa en entornos laborales y académicos con proyectos de software ejecutados en computador con acceso a internet.
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Competencias
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Desarrollar servicios backend con Java y Spring Boot, aplicando arquitectura por capas, persistencia, validaciones, seguridad básica y pruebas para construir APIs robustas y mantenibles con apoyo de herramientas de IA.
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Nombre Instructor: Jordan Murillo
Experiencia del instructor: Ingeniero en Sistemas, con más de 5 años de experiencia y enfoque en DevOps y MLOps para proyectos de inteligencia artificial. Ha gestionado el despliegue, mantenimiento y seguridad de servidores y servicios en producción, además de la administración de APIs y cuentas de plataformas de IA (OpenAI, Gemini) y la optimización de entornos de ejecución. Ha participado en proyectos con modelos de lenguaje y chatbots, integrando buenas prácticas de desarrollo y trabajo colaborativo. Actualmente se desempeña como Especialista en IA en CEDIA, apoyando la adopción de soluciones de IA en entornos reales.
Nombre Instructor: Diego Quisi
Experiencia del instructor: Ingeniero en Sistemas. Con más de 10 años de experiencia en docencia e investigación universitaria y más de 30 publicaciones indexadas en SCOPUS, ha liderado proyectos de inteligencia artificial, ciencia de datos y transformación digital en colaboración con universidades y empresas. Es especialista en el desarrollo de aplicaciones móviles multiplataforma, integrando metodologías ágiles y soluciones innovadoras que vinculan la academia con el sector productivo. Actualmente es Gerente de Inteligencia Artificial de CEDIA, impulsando la transformación digital a través de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM).
Estrategias de aprendizaje (alineadas a competencias)
• Metodología «AI-First»: Se prioriza el entendimiento lógico de la arquitectura backend, de los flujos HTTP y de la organización del proyecto sobre la memorización de sintaxis. El participante define el problema, la estructura y la lógica del servicio, mientras la IA asiste en la generación de esqueletos de código, documentación, pruebas y depuración.
• Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP): Desarrollo transversal del caso «SmartInventory API», simulando un entorno empresarial orientado a la construcción de un backend para gestión de productos, usuarios y operaciones básicas.
Evidencias de Desempeño:
• Portafolio Técnico: Colección de controladores, entidades, repositorios, servicios, pruebas y documentación generados durante las sesiones, evidenciando la evolución del aprendizaje.
• Proyecto Final: Presentación de una API REST funcional desarrollada con Spring Boot, persistencia de datos, validaciones, seguridad básica, documentación y pruebas.
Características:
Modalidad: Online (sesiones sincrónicas) + actividades virtuales autónomas.
Interacción y seguimiento:
• Videoconferencias en vivo para teoría, demostraciones de código y resolución de dudas.
• Canal de comunicación para soporte y anuncios (chat o foro) y tutorías breves según necesidad.
• Revisión de repositorios y retroalimentación sobre estructura del proyecto, endpoints, pruebas y documentación.
Objetivo General:
Al finalizar el curso, el participante será capaz de diseñar, desarrollar y validar aplicaciones backend con Java y Spring Boot, integrando herramientas de inteligencia artificial para acelerar la generación de código, la documentación, las pruebas y la depuración, aplicando buenas prácticas de arquitectura, persistencia, seguridad y calidad de software en entornos reales o simulados.
Requisitos Previos:
• Conocimientos previos: fundamentos de programación, preferiblemente en Java, lógica de programación, estructuras de control y nociones de programación orientada a objetos.
• Habilidades técnicas o prácticas: manejo básico de Git, uso de entorno de desarrollo y conocimientos sobre bases de datos relacionales y consumo de APIs.
• Recursos necesarios: computador con permisos de instalación, acceso estable a internet, JDK 17 o superior, IDE de desarrollo (IntelliJ IDEA, Eclipse o Visual Studio Code), Postman o herramienta equivalente y cuenta en GitHub.
Evaluación:
• Integradora: Evaluación del Proyecto Final presentada en la semana 4, valorando funcionalidad, estructura del backend, calidad técnica y claridad en la exposición.
• Formativa: Seguimiento continuo durante las sesiones prácticas, resolución de dudas en vivo y retroalimentación sobre el avance del proyecto.
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TEMA
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SUBTEMA
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Fundamentos de Backend e IA
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Rol del backend, arquitectura cliente-servidor, HTTP, JSON y ciclo de una petición web
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Uso de la IA en desarrollo backend: prompting, generación responsable de código y depuración asistida
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Introducción a Spring Boot
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Ecosistema Java backend, Spring Framework, Spring Boot, Spring Initializr y estructura del proyecto
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Controladores REST, rutas, parámetros, respuestas JSON y arquitectura por capas
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Persistencia de Datos
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Integración con bases de datos relacionales, entidades, repositorios y Spring Data JPA
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DTOs, validaciones, manejo de excepciones y buenas prácticas de diseño de APIs
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Seguridad y Calidad
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Introducción a Spring Security, autenticación, autorización y protección de endpoints
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Pruebas unitarias e integración de APIs con apoyo de IA para generación y mejora de casos de prueba
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Documentación con Swagger/OpenAPI, logging, depuración y refactorización asistida por IA
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Proyecto Final
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Desarrollo, presentación, revisión y retroalimentación del proyecto integrador backend
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