Lenguajes y Fundamentos de Programación · LNG-200

Scala desde cero

Objetos y funciones en el mismo lenguaje, con el kernel Almond para practicar sin montar un proyecto.

Bajo demanda Iniciación 8 módulos · 39 clases

Formato asíncrono Desarrollo, Ingeniería / Industria Scala, JupyterLab

DESARROLLO DATOS JUPYTER

Lo que aprenderás

Declarar valores inmutables y funciones, y aprovechar la inferencia de tipos de Scala.
Modelar datos con case classes, objetos y traits, y recorrerlos con coincidencia de patrones.
Transformar colecciones inmutables con map, flatMap, filter y fold.
Representar la ausencia y el fallo con Option, Either y Try en lugar de nulos.
Definir clases genéricas y funciones de orden superior con parámetros de tipo.
Compilar y ejecutar un proyecto con sbt y organizar el código en paquetes.
Escribir comprensiones for como forma legible de encadenar transformaciones.

Contenido del curso

8 módulos · 39 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Presentación y entorno 4 clases

Qué es Scala y dónde se usa hoy
Primera celda en JupyterLab con Almond
Expresiones frente a instrucciones
sbt y la estructura de un proyecto

Módulo 2 · Valores, tipos y funciones 5 clases

val, var e inmutabilidad por defecto
Tipos básicos e inferencia
Definir funciones y funciones anónimas
Parámetros con nombre y valores por defecto
Funciones de orden superior

Módulo 3 · Clases, objetos y traits 5 clases

Clases y constructores
case classes e igualdad estructural
object, companion object y apply
Traits y composición de comportamiento
Herencia y clases selladas

Módulo 4 · Coincidencia de patrones 5 clases

match sobre valores y tipos
Desestructurar case classes
Guardas y patrones anidados
Extractores con unapply
Exhaustividad con jerarquías selladas

Módulo 5 · Colecciones 5 clases

List, Vector, Set y Map inmutables
map, flatMap y filter
fold, reduce y agregaciones
Comprensiones for y su traducción
Colecciones mutables: cuándo se justifican

Módulo 6 · Ausencia y error 5 clases

Option en lugar de null
Either para resultados con causa
Try y excepciones encapsuladas
Encadenar operaciones que pueden fallar
Validación de datos de entrada

Módulo 7 · Genéricos y del cuaderno al proyecto 5 clases

Parámetros de tipo en clases y métodos
Restricciones de tipo básicas
Implícitos y parámetros dados: primera aproximación
Proyecto sbt: compilar y ejecutar
Pruebas con ScalaTest o MUnit

Módulo 8 · Caso práctico: procesado de un fichero de datos 5 clases

Modelo de datos con case classes
Lectura y validación línea a línea
Transformaciones y agregados
Informe de errores acumulados
Entrega: proyecto sbt con pruebas

Requisitos

Haber programado antes en algún lenguaje, preferiblemente Java o Python.
Basta con un navegador: se practica en JupyterLab con el kernel Almond.
Para el bloque de proyectos conviene un JDK y sbt instalados en el equipo.

Descripción

Scala reúne en un solo lenguaje la orientación a objetos y la programación funcional, y esa mezcla es su fuerza y también la causa de que asuste al principio: el mismo problema se puede resolver de varias maneras y no está claro cuál es la idiomática. Además, montar un proyecto con sbt antes de escribir la primera línea desanima a cualquiera.

Aquí se empieza en cuaderno con el kernel Almond, escribiendo expresiones y viendo el resultado sin configurar nada. El recorrido cubre valores inmutables, case classes, traits, coincidencia de patrones, colecciones y el tratamiento del fallo con Option y Either, siempre con el criterio idiomático explicado. El bloque final traslada el trabajo a un proyecto sbt con pruebas.

Al terminar se puede leer código Scala de proyectos reales y escribir el propio con un estilo coherente. Es el paso previo al curso de Scala funcional y para ingeniería de datos, donde entra Spark, y también una buena preparación para cualquier trabajo con procesamiento distribuido, donde Scala sigue siendo el lenguaje de referencia.

¿Para quién es este curso?

Desarrolladores Java que se incorporan a un proyecto de datos escrito en Scala.
Ingeniería de datos que trabajará con Spark y necesita el lenguaje antes que el framework.
Programadores que quieren aprender programación funcional sin abandonar la máquina virtual de Java.