Aprende a programar en Python como un espía, como lo hacen los de la NSA

En internet podrás encontrar un sin número recursos formativos para aprender a desarrollar en Python, uno de los lenguajes de programación que está de moda. Varias compañías como Microsoft y Google, ofrecen cursos para que podamos aprender Python gratuitamente.

Pero, te has preguntado como aprenden los programadores de la NSA (Agencia Nacional de Seguridad) de los Estados Unidos, pues ahora tenemos la oportunidad de aprender como ellos aprenden, Python a nivel espía.


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Gracias a la transparencia

La verdad no es que una de las principales agencias de inteligencia de EE.UU. haya decidido contribuir a elevar el nivel formativo de los programadores de todo el mundo, sino que se ha visto obligada a desclasificar su material académico interno como resultado de una petición amparada en la Ley de Libertad de Información.

Esta ley garantiza la transparencia de gran parte de la información en manos de las agencias públicas estadounidenses, por lógica, siempre y cuando no estén en juego la seguridad nacional o datos privados de los ciudadanos.

Fue un programador llamado Chris Swenson quien, después de haber presentado su solicitud para acceder a los materiales de capacitación en Python de la NSA, a cambio recibió 400 páginas del curso que la agencia había bautizado como “COMP 3321“. Chris Swenson inmediatamente escaneó los documentos, los convirtió en texto haciendo uso del OCR y subió el material resultante a Digital Oceans Spaces y al Internet Archive, desde donde puedes descargarlo a tu PC.

Si lo quieres en PDF, aquí puedes descargártelo.

Lo que podrás ver en el material es el curso completo de dos semanas, con 10 módulos por semana, cada uno de una extensión de 45-90 minutos. El material incluye sugerencias docentes que permiten estructurar el curso en un taller intensivo de 3 días o en una sesión a la semana durante varios meses.

A nivel de contenidos, el curso es básicamente una introducción al lenguaje, en el que los estudiantes usan la versión 4.4.0 de la distribución Ananconda3 de Python, y en la que se abordan las razones de su popularidad: la facilidad de su aprendizaje por parte de novatos en la programación, y su papel preponderante en áreas en auge como la automatización o la ciencia de datos.


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