• Los participantes dominarán habilidades técnicas críticas en el mercado actual, como programación paralela (OpenMP, MPI) y optimización en C/C++, diferenciándose en un sector tecnológico cada vez más competitivo.
• Es una oportunidad única de interactuar y recibir mentoría directa de investigadores y profesionales de instituciones de clase mundial como AMD, Argonne National Laboratory, entre otros.
• El formato "hands-on" (talleres prácticos) garantiza que los asistentes no solo aprendan la teoría, sino que adquieran experiencia real implementando soluciones en entornos de computación de alto rendimiento.
• Acceso a conocimiento de vanguardia sobre la convergencia entre HPC e Inteligencia Artificial, preparando a los asistentes para los desafíos futuros en ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Posibilidad de trabajar y experimentar con herramientas y entornos de software avanzados que suelen estar restringidos a centros de investigación especializados.

• Escritura y gestión de código optimizado en C/C++ y herramientas de compilación.
• Implementación de soluciones escalables en memoria compartida y distribuida.
• Capacidad de diagnóstico de rendimiento y eficiencia energética de algoritmos.
• Integración HPC-IA: Aplicación de sistemas de computación de alto rendimiento para acelerar el entrenamiento de modelos de Machine Learning.
• Manejo de Datos Masivos: Uso de herramientas para el procesamiento eficiente de Big Data científico.

El evento está diseñado para perfiles con base técnica que requieren escalar sus capacidades computacionales.

• Profesionales, investigadores o estudiantes en formación con conocimientos previos básicos en lógica de programación (independientemente del lenguaje), que se enfrentan a limitaciones de rendimiento en sus proyectos actuales. Son personas que ya saben resolver problemas mediante código secuencial, pero necesitan dar el salto hacia la computación paralela porque sus análisis de datos o simulaciones tardan demasiado tiempo o consumen demasiados recursos. No son necesariamente expertos en arquitectura de hardware o C++, pero tienen una fuerte disposición técnica y lógica matemática para aprender a optimizar procesos. Buscan pasar de la "programación funcional" a la "programación eficiente y escalable".
• Campos de estudio:C Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Física, Química Computacional, Matemáticas Aplicadas, Estadística, Ingeniería Electrónica, Bioinformática y Ciencia de Datos.
• Cargos (Sector Académico): Estudiantes de pregrado (ciclos avanzados), Estudiantes de Maestría y Doctorado, Asistentes de Investigación, Docentes universitarios en áreas STEM.
• Cargos (Sector Empresarial): Desarrolladores de Software (Backend/C++), Ingenieros de Machine Learning, Científicos de Datos, Ingenieros de Investigación y Desarrollo (I+D), Analistas de Big Data, Ingenieros de Simulación Numérica.

El curso se desarrollará de manera presencial en la Universidad del Rosario. Los conferencistas se conectarán vía acceso remoto para del desarrollo de las clases. Por lo anterior, la novena Escuela de Verano CyberColombia se desarrollará bajo un modelo pedagógico de aprendizaje activo y experimental (Learning by Doing), diseñado para cerrar la brecha entre los conceptos abstractos de la supercomputación y su implementación técnica real. La dinámica del curso se estructura en un formato intensivo tipo "Bootcamp", equilibrando la carga académica de la siguiente manera:

1. Las sesiones iniciarán con exposiciones magistrales a cargo de expertos internacionales (AMD, Argonne National Laboratory), enfocadas en establecer el marco conceptual necesario: arquitecturas de hardware, modelos de memoria y sintaxis avanzada de C/C++. Estas sesiones no son meramente informativas, sino que utilizan el análisis de casos de estudio reales para demostrar la relevancia de la teoría en la solución de problemas científicos e industriales actuales.

2. El núcleo metodológico del curso es la práctica. Inmediatamente después de la teoría, los participantes se involucrarán en laboratorios guiados donde deberán escribir, compilar, depurar y ejecutar código.

Se fomentará el trabajo individual para asegurar la adquisición de competencias de codificación (C++, OpenMP, MPI), complementado con ejercicios de programación por pares (pair programming). Esta estrategia simula el entorno laboral real de los centros de investigación, donde la colaboración es vital para la resolución de errores complejos y la optimización de algoritmos.

Los estudiantes interactuarán con entornos de desarrollo reales (Linux/Unix), enfrentándose a desafíos técnicos auténticos como condiciones de carrera, gestión de memoria y paralelización de tareas.

Actividades de evaluación:
Proyecto integrador: Paralelización de funciones en C++ bajo el estándar OpenMP, con un peso del 100%.

Se requieren conocimientos básicos en programación de computadores. Lenguajes estructurados, puede ser cualquiera de los siguientes: C/C++, Python, Java, Rust, ya que el curso se enfoca en la optimización y escalabilidad de código, no en los fundamentos básicos de la computación. Adicionalmente, si bien el curso se dictará en español, se requiere un nivel intermedio del idioma inglés para el desarrollo de los contenidos del curso y trabajar con el material del mismo
• Se requiere dominio de algoritmos básicos, estructuras de datos (arreglos, matrices), ciclos y condicionales. Aunque el curso incluye tutoriales de C/C++, no está diseñado para personas sin experiencia previa en programación; los asistentes deben sentirse cómodos escribiendo y leyendo código.
• Se requiere familiaridad básica con el uso de la terminal de comandos (navegación de directorios, creación de archivos, ejecución de scripts), ya que los entornos de HPC operan casi exclusivamente sobre esta plataforma.
• Se requiere una comprensión de conceptos de álgebra lineal (operaciones con vectores y matrices) facilitará la comprensión de los ejercicios de paralelismo de datos.