Referencias y lecturas recomendadas
La bibliografía se organiza por tema para que cada lectura tenga una función clara dentro del recorrido. No se pretende que el lector consulte todas las obras al comenzar: funcionan como respaldo académico y como puertas de profundización.
Resolución de problemas, algoritmos y estructuras
- Pólya, George — How to Solve It.
- Wirth, Niklaus — Algorithms + Data Structures = Programs.
- Knuth, Donald E. — The Art of Computer Programming.
- Cormen, Leiserson, Rivest & Stein — Introduction to Algorithms.
- Kernighan, Brian W. & Ritchie, Dennis M. — The C Programming Language.
Diseño, orientación a objetos y código comprensible
- Gamma, Helm, Johnson & Vlissides — Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software.
- Fowler, Martin — Refactoring: Improving the Design of Existing Code.
- Martin, Robert C. — Clean Code.
- Hunt, Andrew & Thomas, David — The Pragmatic Programmer.
- McConnell, Steve — Code Complete.
Pruebas y calidad
- Beck, Kent — Test Driven Development: By Example.
- Crispin, Lisa & Gregory, Janet — Agile Testing.
Versionado y colaboración
- Chacon, Scott & Straub, Ben — Pro Git.
- Hunt, Andrew & Thomas, David — The Pragmatic Programmer.
Persistencia, datos y aplicaciones
- Kleppmann, Martin — Designing Data-Intensive Applications.
- Date, C. J. — An Introduction to Database Systems.
- Fowler, Martin — Patterns of Enterprise Application Architecture.
Datos, interpretación y conocimiento
- Provost, Foster & Fawcett, Tom — Data Science for Business.
- Spiegelhalter, David — The Art of Statistics.
IA, aprendizaje y criterio profesional
- Mollick, Ethan — Co-Intelligence.
- NIST — AI Risk Management Framework.
- Hunt, Andrew & Thomas, David — The Pragmatic Programmer.
🔎 Cómo usar estas referencias
Las referencias no reemplazan el desarrollo pedagógico del libro. Algunas ayudan a profundizar fundamentos; otras permiten observar cómo esas ideas se aplican en software profesional. Cada capítulo selecciona sólo las obras más relacionadas con su tema.