Roadmap de Estudio para el Desarrollador del Futuro

FASE 1: Fundamentos Reforzados (Base técnica sólida)

1. Estructuras de Datos y Algoritmos (DSA)

   • Big O notation y análisis de complejidad
   • Arrays, listas, colas, árboles, grafos
   • Algoritmos de búsqueda y ordenamiento
   • Programación dinámica y recursión

2. Patrones de Diseño

   • Patrones creacionales (Factory, Singleton, Builder)
   • Patrones estructurales (Adapter, Facade, Decorator)
   • Patrones de comportamiento (Observer, Strategy, Command)
   • Principios SOLID y otros importantes

3. Lectura y refactorización de código

• Identificar code smells y antipatrones
• Separación de responsabilidades
• Legibilidad > clever code

4. Sistemas Operativos y Redes
   • Procesos, hilos y concurrencia
   • Gestión de memoria
   • Protocolos TCP/IP, HTTP/HTTPS
   • DNS, load balancing, CDNs

FASE 2: Arquitectura y Diseño de Sistemas

5. Diseño de Software Escalable

   • Monolitos vs Microservicios: trade-offs
   • Event-driven architecture
   • CQRS y Event Sourcing
   • CAP Theorem y consistencia eventual
   • Load balancing, caching, queues

6. Bases de Datos

   • SQL avanzado (índices, optimización de queries, transacciones)
   • NoSQL (MongoDB, Redis, Cassandra)
   • Modelado de datos relacional vs no-relacional
   • Sharding, replicación y particionamiento

7. APIs y Comunicación entre Servicios

   • REST vs GraphQL vs gRPC
   • Autenticación y autorización (OAuth2, JWT)
   • Rate limiting y throttling
   • Versionado de APIs
   • Resiliencia con Circuit breakers, timeouts, fallbacks

FASE 3: Infraestructura y DevOps

8. Contenedores y Orquestación

   • Docker: imágenes, volúmenes, networking
   • Docker Compose
   • Kubernetes: pods, deployments, services
   • Helm charts

9. Cloud Computing

   • Servicios principales (compute, storage, networking)
   • Serverless (AWS Lambda, Azure Functions)
   • IaaS vs PaaS vs SaaS
   • Multi-cloud strategies

10. Infraestructura como Código (IaC)

    • Terraform y Pulumi básico y avanzado
    • CloudFormation / ARM templates
    • Ansible para configuración
    • GitOps workflows

11. CI/CD y Automatización

    • Pipelines de integración continua
    • Estrategias de despliegue (blue-green, canary, rolling)
    • Testing automatizado (unit, integration, e2e)
    • Feature flags

FASE 4: Seguridad y Observabilidad

12. Ciberseguridad para Desarrolladores

    • OWASP Top 10
    • Zero Trust Architecture
    • Inyección SQL, XSS, CSRF
    • Encriptación (en tránsito y en reposo)
    • Gestión de secretos y credenciales

13. Code Review y Análisis Estático

    • SonarQube, CodeQL
    • Detección de vulnerabilidades
    • Linters y formatters
    • Dependency scanning

14. Observabilidad y Monitoreo

    • Logs, métricas y trazas (pilares de observabilidad)
    • OpenTelemetry
    • Prometheus + Grafana
    • Sentry, Datadog, New Relic
    • SLIs, SLOs, SLAs y error budgets

FASE 5: Ingeniería de Datos

15. Pipelines de Datos

    • ETL vs ELT
    • Apache Spark, Airflow
    • Data warehousing vs data lakes
    • Stream processing (Kafka, Flink)

16. SQL y Python para Data Engineering

    • Window functions, CTEs
    • Pandas, NumPy
    • Data cleaning y transformación
    • Manejo de datos faltantes y outliers

FASE 6: Inteligencia Artificial y Colaboración con IA

17. Fundamentos de IA/ML

    • Diferencia entre ML, Deep Learning, LLMs
    • Conceptos: entrenamiento, inferencia, fine-tuning
    • Sesgos algorítmicos y ética en IA
    • Alucinaciones y limitaciones de los LLMs

18. Ingeniería de Prompts

    • Técnicas de prompting (zero-shot, few-shot, chain-of-thought)
    • Optimización de prompts para código
    • Uso efectivo de GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude
    • Debugging de código generado por IA

19. Integración de IA en Aplicaciones

    • APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.)
    • RAG (Retrieval Augmented Generation)
    • Vector databases (Pinecone, Weaviate, Chroma)
    • MCP (Model Context Protocol) y servidores de contexto
    • Fine-tuning vs embeddings vs prompting

FASE 7: Producto y Negocio

20. Product Thinking

    • Frameworks: Jobs-to-be-Done, Lean Canvas
    • Métricas de producto (DAU, retention, churn)
    • A/B testing y experimentación
    • User research y análisis de comportamiento

21. UX/UI para Desarrolladores

    • Principios de diseño centrado en el usuario
    • Psicología del usuario
    • Prototipado rápido (Figma, wireframes)
    • Accesibilidad (WCAG, ARIA)

22. Análisis de Impacto Financiero

    • ROI de decisiones técnicas
    • Cost optimization en cloud
    • Priorización basada en valor
    • Technical debt vs velocidad

FASE 8: Habilidades Blandas y Liderazgo

23. Comunicación Técnica

    • Documentación efectiva (ADRs, RFCs)
    • Presentaciones técnicas
    • Traducción de tecnicismos a lenguaje de negocio
    • Technical writing

24. Liderazgo y Mentoría

    • Code reviews constructivos
    • Pair programming y mob programming
    • Delegación efectiva
    • Gestión de conflictos técnicos

25. Estimación y Gestión de Proyectos

    • Metodologías ágiles (Scrum, Kanban)
    • Estimación (story points, planning poker)
    • Gestión de riesgos técnicos
    • Comunicación de incertidumbre

FASE 9: Meta-aprendizaje

26. Aprendizaje Continuo

    • Técnicas de estudio efectivas (Feynman, spaced repetition)
    • Construcción de proyectos personales
    • Lectura de código fuente de proyectos open source
    • Networking y comunidades técnicas

27. Adaptabilidad

    • Manejo del síndrome del impostor
    • Balance entre profundidad y amplitud
    • Evaluación crítica de nuevas tecnologías
    • Mantener curiosidad (“mentalidad junior”) con cautela (“experiencia senior”)

Recomendación de ruta: Empieza fortaleciendo las fases 1-2 (fundamentos), luego avanza a las fases 3-4 (infraestructura y seguridad) que son críticas hoy. Paralelamente, incorpora la Fase 6 (IA) que es urgente. Las fases 7-8 desarróllalas gradualmente mientras trabajas, y la Fase 9 mantenla como práctica constante durante toda tu carrera.