TechFriday_Clean Code en un proyecto real de datos

Aprende cómo desarrollar bajo la filosofía clean code con una clase práctica en un proyecto real de datos.

TechFriday_Clean Code en un proyecto real de datos

Derivado del trabajo de Rubén Gutierrez, data engineer en OpenSistemas, revisamos un proyecto que ha adoptado los principios del clean code para lograr un desarrollo eficaz y sostenible. En este curso, nos enfocamos en abordar directamente conceptos prácticos en un entorno de proyecto real, dejando de lado el exceso de detalles y centrando nuestra atención en técnicas concretas que promueven la calidad del código y la mantenibilidad a largo plazo.

¿Qué aprenderás en esta clase práctica sobre clean code?

Qué es clean code: Si aun puedes mejorar algo en tu código, es que aun no has terminado. Filosofía de mejora continua que no colisiona con las entregas del trabajo.

Dos principios de clean code en Big Data: Estructurar y reutilizar.

Aspectos Clave del Clean Code en el Desarrollo de Software

En nuestra exploración de otros aspectos relevantes del clean code, surgen algunas interrogantes importantes. ¿Deberíamos eliminar la ruta del HDFS al final del checkpoint? ¿Es necesario realizar pruebas exhaustivas o podemos prescindir de ellas en entornos de producción en comparación con los entornos de prueba? Estas cuestiones nos llevan a reflexionar sobre las mejores prácticas en el desarrollo de software, destacando la importancia de mantener un código limpio y fácil de mantener.

Clean Code: Más Allá de lo Básico

En nuestra exploración de otros aspectos relevantes del clean code, surgen algunas interrogantes importantes. ¿Cómo podemos aplicar los principios del clean code y la refactorización para mejorar la calidad y mantenibilidad del software?

Además, nos preguntamos sobre las herramientas de testing y el porcentaje de coverage: ¿son realmente necesarios en todos los casos para garantizar la calidad del código?. Estas dudas nos llevan a profundizar en la importancia de mantener un código limpio y bien estructurado, así como en la elección adecuada de herramientas y prácticas de testing para asegurar la fiabilidad del software.

Clean code en un proyecto real de datos

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