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Costo $15
Curso Front-end y consumo de AI con HTML, CSS y JavaScript
Este curso de Front-end y consumo de API con HTML, CSS y JavaScript transformará tu manera de crear sitios web, llevándote más allá del diseño para adentrarte en la funcionalidad interactiva y dinámica de las aplicaciones web modernas. A través de este ampliado camino de aprendizaje, no solo profundizaremos en HTML (HyperText Markup Language) y CSS (Cascading Style Sheets), sino que también incorporaremos JavaScript, el lenguaje de programación que potencia la interactividad en la web. Además, aprenderás cómo las aplicaciones web consumen datos de API (Application Programming Interfaces) para crear experiencias ricas y personalizadas.
Experimentarás con prácticas interactivas en entornos de desarrollo y, como un valor añadido, aprenderás a subir tu sitio web a diversas plataformas cloud de forma gratuita, libre de publicidad, para lanzar tus proyectos a todo público y construir tu propio portafolio de proyectos.
Objetivos del Curso:
1. Introducción al Desarrollo Web
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¿Qué es el desarrollo web? Diferencias entre front-end y back-end.
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Navegadores, editores y flujo de trabajo de un desarrollador.
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Estructura de un sitio web moderno.
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Cómo funciona internet (breve vista: servidores, dominios, cliente/servidor).
2. Fundamentos de HTML y CSS
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Estructura básica de un documento HTML.
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Etiquetas esenciales: texto, enlaces, imágenes, listas.
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Introducción a CSS: selectores, propiedades, unidades.
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Vinculación de HTML y CSS (en línea, interna y externa).
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Buenas prácticas de semántica web.
3. Estructura Avanzada con HTML5 y Estilos con CSS3
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Nuevas etiquetas semánticas de HTML5:
<header>,<main>,<article>,<section>,<footer>. -
Uso correcto de estructuras y jerarquía de contenidos.
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Box model, posicionamiento, flexbox y grid.
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Animaciones y transiciones básicas en CSS.
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Accesibilidad y SEO técnico básico.
4. Diseño Responsivo y Framework Bootstrap
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Mobile-first: diseño adaptable para móviles, tablets y desktop.
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Media queries y breakpoints.
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Introducción a Bootstrap 5: instalación y ventajas.
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Sistema de grid, componentes (navbar, cards, botones) y utilidades.
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Personalización de estilos Bootstrap con CSS propio.
5. Formularios Web Modernos con HTML y CSS
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Estructura básica de un formulario (
<form>,<input>,<textarea>,<select>,<button>). -
Validaciones nativas en HTML5.
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Estilización de formularios con CSS y Bootstrap.
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Buenas prácticas de accesibilidad (uso de
label,placeholder, etc.). -
Manejo de eventos en formularios (preview a lo que se hace con JS).
6. Introducción a la Programación con JavaScript
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Fundamentos: variables, tipos de datos, operadores, condicionales, bucles.
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Funciones y eventos del DOM.
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Manipulación del DOM: acceder y modificar contenido, atributos, clases.
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Buenas prácticas de organización del código JS.
7. Interactividad Web: JS y Consumo de APIs
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Peticiones HTTP y el rol de las APIs en la web moderna.
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Uso de
fetch()y JSON. -
Async/await, promesas y manejo de errores.
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Renderizado dinámico de datos (ejemplo: cargar usuarios, clima o noticias).
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Proyecto práctico: consumir una API pública y mostrar datos en el DOM.
8. Proyecto Final y Publicación Web
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Planificación y diseño del proyecto (maquetación y estructura).
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Integración completa de HTML, CSS y JS en una mini aplicación web.
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Consumo real de una API externa.
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Optimización de código y estructura de carpetas.
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Publicación gratuita con GitHub Pages o Netlify.
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Evaluación final y sugerencias de mejora.
9. Bonus: Opcionales: Despliegues en Cloud
- Tipos de Nubes.
- Creación de Máquinas Virtuales.
- Servidores Low-cost.
- Terminología Cloud.
- Google Apps.
- Azure Static Webs.

Al finalizar, no solo habrás fortalecido tus habilidades en diseño web, sino que también estarás equipado para crear aplicaciones web interactivas y dinámicas que consumen datos de APIs. ¡Prepárate para llevar tus habilidades de diseño web al siguiente nivel con HTML, CSS y JavaScript!
Recursos de Aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos tutoriales y referencias externas.
- Quizzes interactivos para comprobar tu aprendizaje.
- Proyectos prácticos y estudios de caso.
- Certificado descargable en PDF al completar el curso.
- Acceso de por vida al curso.
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Fundamentos de Docker: una introducción para desarrolladores
En Academia Desarrollo Web entendemos que las tecnologías modernas exigen desarrolladores capaces de construir, desplegar y escalar aplicaciones de forma ágil. Por eso, hemos creado este Curso Básico de Docker, pensado para quienes desean dar el primer paso en el mundo de la contenerización. Aprenderás desde cero cómo funciona Docker, cómo construir tus propias imágenes, trabajar con volúmenes, redes, y organizar proyectos reales con Docker Compose. Es el punto de partida ideal para dominar una de las herramientas más utilizadas en el desarrollo y despliegue de software profesional.
Curso Docker Básico – Temario
1. Introducción al curso
Presentación del curso, objetivos y metodología de enseñanza. Se explicará qué es Docker, por qué es importante en el desarrollo moderno y qué habilidades se adquirirán al finalizar. También se abordarán los requisitos previos y la instalación de Docker en distintos sistemas operativos.
2. Contenedores con Docker
Se explicará qué es un contenedor, en qué se diferencia de una máquina virtual y cómo Docker los gestiona. Los estudiantes aprenderán a ejecutar contenedores, listar, detener y eliminar contenedores usando comandos básicos. Se harán prácticas usando imágenes populares (como nginx, alpine o ubuntu).
3. Construcción de imágenes
Aquí se enseñará cómo crear imágenes personalizadas usando Dockerfile. Se explicarán las instrucciones básicas (FROM, COPY, RUN, CMD, etc.) y cómo optimizar una imagen. También se abordará el concepto de capas, caché de construcción y buenas prácticas en la creación de imágenes.
4. Volúmenes
Se explicará cómo Docker maneja el almacenamiento persistente. Los estudiantes aprenderán a crear y montar volúmenes para que los datos persistan incluso cuando los contenedores se eliminan. Se abordarán diferencias entre volúmenes, bind mounts y tmpfs.
5. Redes
Se enseñará cómo Docker gestiona las redes internas y cómo los contenedores se comunican entre sí. Se cubrirán los tipos de redes disponibles (bridge, host, none) y cómo crear redes personalizadas. También se practicarán ejemplos de contenedores que interactúan a través de una red.
6. Docker Compose
Introducción a Docker Compose como herramienta para definir y ejecutar aplicaciones multicontenedor. Se aprenderá a escribir archivos docker-compose.yml, levantar múltiples servicios, y gestionar todo el stack de forma simple con comandos como up, down y logs.
7. Proyecto final
Aplicación práctica para consolidar lo aprendido. Los estudiantes construirán una aplicación completa (por ejemplo, una app web con base de datos) utilizando imágenes personalizadas, volúmenes, redes y Docker Compose. Servirá para integrar todos los conceptos en un entorno realista.Este curso está diseñado para que aprendas haciendo, con ejemplos prácticos y un proyecto final que consolidará tus conocimientos. No importa si nunca has usado Docker antes: al finalizar, tendrás las bases para integrarlo en tus propios proyectos o entornos de trabajo.

👉 ¡Inscríbete ahora y comienza a dominar una herramienta clave para el desarrollo web moderno con la guía de Academia Desarrollo Web!
Recursos de Aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos tutoriales y referencias externas.
- Quizzes interactivos para comprobar tu aprendizaje.
- Proyectos prácticos y estudios de caso.
- Certificado descargable en PDF al completar el curso.
- Acceso de por vida al curso.
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Python Essentials
Descripción del Curso:
Este curso te introduce en el mundo de la programación en Python, cubriendo una amplia gama de fundamentos esenciales. Desde la lógica básica de programación hasta el manejo avanzado de datos, este programa está diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para explorar y manipular información con Python, abarcando los conceptos clave con un enfoque estructurado.Módulos y Temas Principales:
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¿Por qué Debería Aprender a Escribir Programas?
- Comprender la importancia de la programación en la resolución de problemas.
- Explorar casos prácticos de aplicación de la programación en la vida cotidiana.
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Variables, Expresiones y Sentencias:
- Introducción a la sintaxis de Python.
- Manipulación de variables y operadores.
- Construcción de sentencias y expresiones efectivas.
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Ejecución Condicional:
- Implementación de estructuras de control de flujo.
- Uso de declaraciones condicionales para tomar decisiones.
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Funciones:
- Definición y uso de funciones en Python.
- Creación de funciones reutilizables y modularización del código.
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Iteración:
- Entender y aplicar bucles (loops) en Python.
- Iteración sobre secuencias y colecciones de datos.
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Cadenas, Ficheros:
- Manipulación efectiva de cadenas de texto.
- Lectura y escritura de archivos en Python.
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Listas, Diccionarios y Tuplas:
- Trabajar con estructuras de datos fundamentales en Python.
- Aplicar listas, diccionarios y tuplas en la manipulación de datos.
Metodología del Curso:
El curso se basa en la combinación de:
- Lecciones teóricas y videos explicativos.
- Ejercicios prácticos y desafíos de programación.
- Proyectos basados en casos de estudio reales.
Objetivos del Curso:
Al completar este curso, los participantes podrán:
- Escribir programas en Python desde cero.
- Aplicar conceptos fundamentales de programación en Python.
- Manejar eficientemente datos utilizando las estructuras de datos de Python.
Requisitos Previos:
No se requiere experiencia previa en programación, pero tener conocimientos básicos de informática será beneficioso.
Dirigido a:
- Principiantes en programación.
- Estudiantes y profesionales que deseen ampliar sus habilidades en Python.
- Cualquier persona interesada en la resolución de problemas mediante la programación.
Este curso ofrece una introducción completa y práctica a la programación en Python, desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de manipulación de datos, preparándote para enfrentar desafíos de programación de manera efectiva.

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.
Costo $19
Fundamentos de Programación Orientada a Objetos
¡Bienvenido al emocionante mundo de la programación! Este curso, "Fundamentos de Programación Orientada a Objetos", te sumergirá en los aspectos esenciales de la programación y te proporcionará las herramientas necesarias para comprender y utilizar la Programación Orientada a Objetos (POO). A lo largo de este curso exploraremos desde la fascinante historia de la programación hasta los conceptos más avanzados de la POO, y cómo ha evolucionado desde lenguajes como C y C++ hasta Java.
Contenido del Curso:
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Historia de la programación: Comenzaremos nuestro viaje explorando los orígenes y la evolución de la programación, entendiendo cómo ha dado forma al mundo digital en el que vivimos.
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Tipos de lenguajes de programación: Analizaremos los diversos lenguajes de programación y su papel en el desarrollo de software, desde los clásicos hasta las tecnologías emergentes.
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Aplicaciones cliente-servidor: Profundizaremos en la dinámica cliente-servidor, esencial para entender cómo interactúan las aplicaciones en entornos conectados.
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Memoria y variables: Desentrañaremos los conceptos de memoria y variables, pilares fundamentales para el funcionamiento de cualquier programa.
Programación estructurada en C y C++. Conoceremos la teoría orientada a mejorar la claridad, calidad y tiempo de desarrollo utilizando únicamente subrutinas o funciones.
Programación Orientada a Objetos en Java. Es el paradigma de programación que utiliza objetos para crear aplicaciones.
... y así sucesivamente, explorando desde los aspectos más básicos hasta temas más avanzados como la Programación Orientada a Objetos, el manejo de errores y la depuración del código.
Tendrás a disposición en cada lección vinculos a los contenidos necesarios para abordar los temas principales en vodeo y documentos PDF que podrás descargar.
Características del Curso:
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Accesible: Este curso está diseñado para ser accesible para todos. .
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Certificado: Creemos en la importancia del aprendizaje por sí mismo y el desarrollo de habilidades prácticas. Así que luego de completar los módulos podrás realizar dos evaluaciones para acceder a tu certificado.
Acceso de por vida al curso.

¿Estás listo para sumergirte en el fascinante universo de la programación? ¡Comencemos juntos este viaje!
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Introducción al Curso: Diseño y Programación con Django
¡Bienvenido al fascinante mundo del desarrollo web con Django! Este curso, "Diseño y Programación con Django", te llevará a través de un viaje completo desde los conceptos fundamentales hasta la implementación avanzada de aplicaciones web robustas.
Descubre cómo construir sitios web potentes y dinámicos utilizando el marco web Django, diseñado para la eficiencia y la elegancia en el desarrollo.
📚 Contenido del Curso:
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Introducción a Django: Exploremos los principios fundamentales de Django y cómo este marco facilita el desarrollo web.
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Puesta en Marcha de un Entorno de Desarrollo de Django: Aprenderás a configurar un entorno de desarrollo eficiente para Django, garantizando una experiencia de programación fluida.
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Tutorial de Django: Sitio Web "Biblioteca Local": Ingresaremos en un tutorial detallado para crear un sitio web de una biblioteca local, aplicando los conceptos aprendidos en un proyecto práctico.
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Creación del Esqueleto de un Sitio Web: Comenzaremos desde cero, creando la estructura inicial de un sitio web Django, estableciendo las bases para un desarrollo organizado.
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Administración de Django: Descubre cómo utilizar la potente interfaz de administración de Django para gestionar y actualizar tu aplicación.
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Creación de Tu Página de Inicio: Diseña y configura la página de inicio de tu sitio web, mostrando contenido relevante y atractivo.
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Listas Genéricas y Vistas de Detalle: Implementa listas y vistas detalladas de manera eficiente, proporcionando una experiencia de usuario mejorada.
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Framework de Sesiones: Aprende sobre la gestión de sesiones en Django, vital para mantener la coherencia y la seguridad en tu aplicación.
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Autenticación, Trabajo con Formularios y Permisos de Usuario: Explora la autenticación de usuarios, el manejo de formularios y la gestión de permisos para crear aplicaciones web más interactivas y seguras.
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Probando una Aplicación Web Django: Descubre las mejores prácticas para probar tu aplicación web, garantizando su rendimiento y robustez.
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Desplegando Django a Producción: Conoce los pasos cruciales para llevar tu aplicación Django a un entorno de producción.
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Seguridad de las Aplicaciones Web Django: Exploraremos las mejores prácticas de seguridad para proteger tu aplicación y los datos sensibles de los usuarios.
📌Pythonanywhere y MySQL:
Este curso ofrece la oportunidad de utilizar la plataforma Pythonanywhere de forma gratuita para desarrollar y alojar tu proyecto con Django, integrándolo con una base de datos MySQL.

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.
¡Prepárate para transformar tu habilidad en desarrollo web con Django!
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Certificación Python Programming Language
Adéntrate en el núcleo de la programación con nuestra Certificación en Python, un camino educativo diseñado para aquellos que buscan dominar uno de los lenguajes de programación más influyentes y versátiles en el mundo del desarrollo de software. Esta certificación está enfocada en evaluar y potenciar tu comprensión de Python, desde sus conceptos fundamentales hasta sus aplicaciones avanzadas.
Mediante 30 preguntas cuidadosamente seleccionadas, pondremos a prueba tu habilidad para desarrollar soluciones eficaces y avanzadas utilizando Python. Este examen abarca todo, desde la sintaxis básica y estructuras de datos, pasando por la programación orientada a objetos, hasta la gestión de entornos virtuales y el desarrollo de aplicaciones web y de escritorio.
Prepárate para demostrar tus conocimientos y habilidades en Python, y da un paso significativo en tu carrera como desarrollador de software con nuestra certificación. Este es tu momento para brillar en el ámbito de la programación y establecerte como un experto en Python.
Recursos de estudio recomendados
Para quienes deseen prepararse antes del examen, sugerimos las siguientes referencias:
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📘 Python for Everybody – Dr. Charles Severance
Libro de texto gratuito en español, ideal para quienes se inician en la programación con Python. Descargar libro en español -
🌐 The Hitchhiker’s Guide to Python (en inglés)
Una guía comunitaria muy completa sobre buenas prácticas y herramientas en el ecosistema de Python. Ir a la guía -
🐍 Documentación oficial de Python
Referencia fundamental y siempre actualizada. Ir a la documentación
Certificación Django Framework
Adéntrate en el mundo del desarrollo web con nuestra Certificación en Django Framework. Diseñada para aquellos que buscan dominar uno de los frameworks más potentes y versátiles para el desarrollo de aplicaciones web, esta certificación pone a prueba tu comprensión de los aspectos fundamentales de Django.
A través de 30 preguntas detalladas, evaluaremos tu habilidad para diseñar e implementar soluciones web eficientes y efectivas utilizando Django. Desde la gestión de modelos y vistas hasta la implementación de autenticaciones y la administración de contenido dinámico, esta certificación abarca los componentes esenciales que todo desarrollador Django debe dominar.
Prepárate para demostrar tu expertise y dar un paso adelante en tu carrera como desarrollador web con nuestra certificación.

Costo gratuito
Inglés: Certificación de Nivel
Academia Desarrollo Web, en asocio con EF SET, te permite realizar tu prueba de ingles de forma gratuita para certificar tu nivel de conocimeinto y destreza en este idioma.EF SET es un examen de certificación desarrollado para alinearse con el Marco Común Europeo de Referencia (MCER), un estándar reconocido internacionalmente. El EF SET evalúa de forma fiable todo el rango del MCER, desde pre-A1 hasta C2.
Únete a nosotros y comienza tu viaje hacia la fluidez en inglés. Este curso no solo te enseñará las bases, sino que también te proporcionará una certificación de nivel que respaldará tu progreso.
¡Embarca en esta emocionante aventura lingüística ahora!
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Tecnología de Servidores Web para Desarrolladores
Sumérgete en el fascinante mundo de la administración de servidores web con nuestro curso "Tecnología de Servidores Web para Desarrolladores".
Este programa intensivo está diseñado para personas con conocimientos básicos en desarrollo web que desean dar un paso más allá y convertirse en expertos en la gestión de servidores de internet.
📚Contenido del Curso:
Sistemas Operativos para Servidores:
- Diferencias entre sistemas operativos de escritorio y de servidor.
- Introducción a distribuciones Linux más usadas en servidores (Ubuntu Server, compatibles con Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Debian).
- Conceptos básicos de terminal y comandos esenciales en Linux.
- Introducción a entornos en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
- Instalación de Apache y Nginx en Linux.
- Configuración básica de virtual hosts.
- Gestión de servicios con
systemctl. - Servir contenido estático y dinámico.
- Configuración básica de HTTPS con Let’s Encrypt.
Bases de Datos:
- Instalación de MariaDB/MySQL y PostgreSQL.
- Diferencias entre bases de datos SQL y NoSQL.
- Creación de usuarios y asignación de permisos.
- Conexión básica a una base de datos desde un lenguaje de programación (PHP/Python/Java/Node).
- Usuarios, grupos y permisos en Linux.
- Acceso seguro por SSH y configuración de claves públicas/privadas.
- Configuración básica de firewall con
ufwofirewalld. - Conceptos básicos de SELinux/AppArmor.
- Prácticas de endurecimiento básico del servidor y reducir la superficie de ataque.
- Introducción a la Automatización del Despliegue en Linux – Uso de scripts y comandos para despliegues simples en entornos de producción o staging.
- Pipeline básico con Jenkins – Creación de un pipeline sencillo para compilar, probar y desplegar código automáticamente.Flujos de trabajo con GitHub Actions – Configuración de workflows para integrar y desplegar proyectos desde repositorios en la nube.
- Flujos de trabajo con GitHub Actions – Configuración de workflows para integrar y desplegar proyectos desde repositorios en la nube.
Nuestro enfoque práctico te permitirá adquirir las habilidades necesarias para crear tus propios servidores de producción, ya sea en un VPS (Servidor Privado Virtual) o en la nube.
Requisitos Previos:
- Conocimientos básicos de desarrollo web.
- Experiencia previa en desarrollo web es altamente recomendada.
📌Objetivos del Curso:
Al finalizar este curso, estarás listo para:
- Desplegar tus aplicaciones web de manera efectiva y segura en entornos de producción.
- Gestionar servidores web y bases de datos con confianza.
- Fortalecer y ampliar tus conocimientos en la administración de servidores web.

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.
¡Inscríbete ahora!
Este curso es una oportunidad única para fortalecer y ampliar tus conocimientos en el mundo de la administración de servidores web. ¡Prepárate para llevar tus habilidades de desarrollo web al siguiente nivel y dominar la tecnología que impulsa la infraestructura de internet! ¡Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia la maestría en la tecnología de servidores web!
📢Costo Gratuito
Introducción a Redes
El propósito fundamental de este curso es proporcionar una comprensión básica del diseño técnico y la arquitectura de Internet. Si bien el público objetivo son programadores y soportistas técnicos, el contenido está diseñado para ser accesible para lectores de todos los niveles, incluso aquellos sin experiencia previa en temas técnicos o conocimientos matemáticos. Internet, con su diseño increíblemente hermoso, merece ser comprendido por cualquier persona que lo utilice.
A lo largo de cada capítulo, exploraremos los elementos fundamentales que componen la arquitectura de Internet. Cada tema, desde la arquitectura de red hasta la capa de transporte seguro, se presenta de manera clara y accesible, sin depender de conocimientos técnicos previos. Este curso no solo busca enseñar, sino también inspirar una apreciación por el diseño intrincado de la red global.
📚Contenidos del Curso:
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- Perspectiva general del curso y la importancia del diseño técnico en Internet.
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- Exploración de la estructura general que sustenta la conectividad global.
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La Capa de Acceso al Medio:
- Detalles sobre cómo los dispositivos se conectan físicamente a la red.
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- Comprender el protocolo IP y su papel en la comunicación entre dispositivos.
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El Sistema de Nombres de Dominio:
- Exploración de la infraestructura que traduce nombres de dominio a direcciones IP.
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- Análisis de los protocolos de transporte que facilitan la transferencia de datos.
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- Examinar las aplicaciones y servicios que los usuarios experimentan directamente.
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- Considerar la importancia de la seguridad en la transmisión de datos.
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El Modelo OSI:
- Introducción al Modelo de Interconexión de Sistemas Abiertos y su relevancia.
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- Recapitulación de los conceptos clave y reflexiones finales.
📌Evaluacióny Certificación:
Cada capítulo incluye preguntas al final para evaluar la comprensión del contenido. Estas preguntas se presentan como cuestionarios en línea dentro del curso y son necesarias para acceder al certificado final.
Aunque este curso no se centra específicamente en certificaciones como Network+ o CCNA, se espera que sirva como un sólido punto de partida para aquellos estudiantes interesados en dichas certificaciones.

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.
¡Inicia pronto!
Este curso de Machine Learning con Scikit-Learn guía paso a paso desde los fundamentos hasta la construcción de modelos listos para producción. Comienza con una introducción clara a los conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado, el uso de datasets y la exploración de datos. Luego profundiza en las técnicas de preparación y transformación de variables, validación y evaluación de modelos, para dar paso a los algoritmos clásicos de regresión, clasificación y clustering. Finalmente, se integran estos conocimientos con pipelines y persistencia de modelos, mostrando cómo llevar el flujo completo de Machine Learning a un entorno práctico y reproducible.
Sección 1: Fundamentos del Machine Learning
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Introducción al Machine Learning
Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado, generalización, idea de dataset. -
Primer modelo en Scikit-Learn
Flujofit → predict → scorecon un dataset simple. -
Exploración y datasets
Cómo cargar datasets de scikit-learn (iris,digits,make_blobs) y externos (CSV, TXT). -
Overfitting y underfitting
Ejemplos visuales con regresión polinómica.
Sección 2: Preparación de Datos
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Simple Imputer (valores faltantes).
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Escalamiento de números (normalización, estandarización).
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Discretización (binning de variables continuas).
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Codificación de categorías (one-hot, ordinal).
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DictVectorizer (estructuras tipo diccionario → matriz).
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Feature Hashing (hashing trick para variables categóricas).
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Trabajando con texto (vectorización de texto, Bag of Words, TF-IDF).
Sección 3: Validación y Métricas
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Train-Test Split (particiones simples).
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Cross-Validation (validación cruzada).
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Hyper-parameter Tuning (GridSearchCV, RandomizedSearchCV).
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Metrics (clasificación, regresión, métricas especiales).
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Visualizaciones (curvas ROC, learning curves, etc.).
Sección 4: Modelos Supervisados
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Regresión Lineal
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Ridge y Lasso (regularización).
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Regresión Logística (clasificación binaria).
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Support Vector Classifier (SVC).
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Random Forest (clasificación y regresión).
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Nearest Neighbors (KNN).
Sección 5: Modelos No Supervisados
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KMeans (clustering).
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DBSCAN (clustering basado en densidad).
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Principal Component Analysis (PCA) (reducción de dimensionalidad).
Sección 6: Integración y Producción
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Pipelines (transformers + estimators).
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Pipelines – Parte 2 (composición más compleja).
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Persistencia de modelos (
joblib,pickle).
¿A quién va dirigido este curso?
Este curso está diseñado para programadores que deseen fortalecer sus habilidades en análisis de grandes volúmenes de datos, incluyendo estudiantes que buscan una carrera en el campo, profesionales de diversas áreas (como tecnología, finanzas, marketing o salud) que deseen mejorar sus habilidades analíticas y de toma de decisiones, e incluso expertos que quieran especializarse en el uso del Big Data para predicciones y la optimización de procesos empresariales.
Requisitos
Conocimientos básicos de lenguajes de programación (como Python) y Cuadernos Jupyter, serán muy beneficiosos para seguir el ritmo del curso.
No es un curso para principiantes absolutos. Se espera que los participantes tengan familiaridad con conceptos de programación como variables, bucles y estructuras de control.
Es para ti si...
Ya eres un programador o analista de datos de nivel básico a intermedio que busca dominar la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
Buscas profundizar tus conocimientos en estructuras de datos, algoritmos y técnicas de manipulación de datos con Python y modelos especializados.
El curso te proporcionará las herramientas necesarias para enfrentar desafíos de análisis complejos y preparar tus habilidades para entornos profesionales donde se requieran cálculos avanzados con Machine Learning

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.
$19
Construyendo Aplicaciones de IA con LangChain
En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser un concepto futurista a convertirse en una herramienta cotidiana y estratégica para empresas, instituciones y gobiernos. Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), como GPT, han impulsado una revolución en la forma en que interactuamos con la información, automatizamos procesos y creamos soluciones digitales. Su capacidad para comprender, generar y razonar en lenguaje natural abre posibilidades antes inimaginables, acelerando la innovación en áreas como atención al cliente, análisis de datos, educación, investigación y creación de contenido. Este avance ha motivado una adopción sin precedentes, donde organizaciones de todos los tamaños integran IA para optimizar operaciones y ganar ventaja competitiva.
En este contexto surge LangChain, un framework diseñado para simplificar y potenciar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLMs. LangChain ofrece una arquitectura modular que facilita conectar modelos de lenguaje con datos, APIs y flujos de trabajo, permitiendo crear asistentes inteligentes, sistemas de análisis avanzado o agentes autónomos de manera más ágil y escalable. Su enfoque “construir haciendo” lo convierte en una herramienta ideal para desarrolladores y profesionales que buscan prototipar rápido, integrar múltiples fuentes de información y desplegar soluciones listas para producción. En un mundo donde la adopción de IA crece de forma exponencial, dominar frameworks como LangChain no es solo una ventaja: es una necesidad para liderar la próxima ola de innovación.
Objetivo final: Desarrollar una aplicación que consulte un modelo de lenguaje personalizable, integre RAG con documentos y bases de datos, y pueda hacer consultas web.
📚 Contenido del curso
Módulo 1 – Fundamentos de la IA con LLMs
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Qué son y cómo funcionan los LLMs
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Breve historia y estado actual de la IA generativa.
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Ejemplos reales de uso en empresas y gobiernos.
-
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Ecosistema y frameworks
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¿Por qué LangChain? Casos de uso y ventajas.
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Alternativas y complementos: LlamaIndex, Haystack.
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Mini práctica: ejecutar tu primera llamada a un LLM (ej. OpenAI o modelo local).
Módulo 2 – Primeros pasos con LangChain
-
Instalación y configuración rápida.
-
Conceptos clave: Chains, Prompts, Tools, Agents.
-
Conectar un modelo: GPT, LLaMA o similar.
Mini práctica: crear un asistente simple que responda a preguntas personalizadas.
Módulo 3 – Construyendo herramientas personalizadas
-
¿Qué es una Tool en LangChain y para qué sirve?
-
Crear una herramienta personalizada para un caso práctico.
Mini práctica: agregar una herramienta que realice operaciones simples (ej. cálculo o búsqueda interna).
Módulo 4 – Integrando RAG (Retrieval-Augmented Generation)
-
Concepto y ventajas de RAG.
-
Ingesta y vectorización de documentos.
-
Uso de VectorStores (ej. Chroma, FAISS) y Retrievers.
Mini práctica: crear un chatbot que consulte documentos propios.
Módulo 5 – Conectando a bases de datos y la web
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Consulta y lectura de datos desde una base SQL o NoSQL.
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Uso de herramientas de búsqueda web en LangChain.
Mini práctica: permitir que el modelo responda usando datos en vivo de la web y la BD.
Módulo 6 – Proyecto final
Objetivo: Construir una aplicación que:
-
Use un modelo de lenguaje personalizable.
-
Integre RAG con documentos propios.
-
Consulte datos en una base de datos.
-
Obtenga información actualizada desde la web.
Entrega:
-
Código del proyecto.
-
Breve demo funcional (local o en la nube).
¿A quién va dirigido este curso?
Este curso está diseñado para programadores que deseen fortalecer sus habilidades en Python, aprovechando su experiencia previa para construir una base sólida.
Requisitos
Conocimientos básicos de lenguajes de programación, como Python,JavaScript y Git, serán muy beneficiosos para seguir el ritmo del curso.
No es un curso para principiantes absolutos. Se espera que los participantes tengan familiaridad con conceptos de programación como variables, bucles y estructuras de control.
Es para ti si...
Ya eres un programador de nivel básico a intermedio que busca dominar Python.
Buscas profundizar tus conocimientos en estructuras de datos, algoritmos y técnicas de manipulación de datos con Python.
El curso te proporcionará las herramientas necesarias para enfrentar desafíos de programación más complejos y preparar tus habilidades para entornos profesionales.

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.
Costo Introductorio $19
Machine Learning: Aprendizaje Automático Simplificado
Comenzaremos con una introducción al aprendizaje automático, donde exploraremos los conceptos básicos y las diferencias fundamentales entre el aprendizaje supervisado, no supervisado, y de refuerzo. Este conocimiento base nos permitirá entender cómo las máquinas aprenden de los datos para tomar decisiones o hacer predicciones.
Seguidamente, nos adentraremos en las librerías esenciales de Python para Machine Learning, tales como NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, entre otras. Estas herramientas son cruciales para el manejo de datos, la visualización y la construcción de modelos de aprendizaje automático. Les enseñaremos cómo utilizar estas librerías para manipular datos y crear modelos predictivos eficientes.
A medida que avanzamos, profundizaremos en los componentes del aprendizaje automático y los pasos principales en el proceso de aprendizaje automático. Esto incluye la definición de problemas, la construcción de un conjunto de datos, el entrenamiento de modelos, el aprendizaje ampliado, y la inferencia del modelo. Cada uno de estos pasos es vital para el éxito de cualquier proyecto de ML, y les proporcionaremos las habilidades necesarias para navegar por ellos con confianza.
Además, abordaremos la importancia de Kaggle como plataforma para practicar y aplicar sus habilidades en Machine Learning a través de competiciones y conjuntos de datos reales. Les mostraremos las características generales de Kaggle y cómo pueden usarlo para mejorar sus habilidades y construir un portafolio impresionante.
Por último, pero no menos importante, aplicaremos todo lo aprendido en dos proyectos prácticos. El primero se centrará en el Iris Dataset, donde practicarán la clasificación de especies de plantas basándose en medidas morfológicas. El segundo proyecto nos llevará a través del famoso Titanic Dataset, donde trabajaremos en predecir la supervivencia de los pasajeros, un desafío clásico en el aprendizaje de máquina.
Al final de este curso, estarán equipados con el conocimiento y las habilidades prácticas para abordar problemas de aprendizaje automático y llevar a cabo sus propios proyectos. Estamos emocionados de comenzar este viaje de aprendizaje con ustedes. ¡Bienvenidos a bordo!
Temario:
- Introducción al aprendizaje automático
- Librerías Esenciales de Python para Machine Learning
- Componentes del aprendizaje automático
- Pasos principales en el proceso de aprendizaje automático
- Definición de problemas
- Construyendo un conjunto de datos
- Entrenamiento de modelado
- Aprendizaje ampliado
- Inferencia del modelo
- Kaggle: Características generales
- Proyecto 1: Iris Dataset
- Proyecto 2: Titanic - Machine Learning from Disaster
Requisitos Previos:
Para asegurarte que como participantes puedas aprovechar al máximo el curso "Machine Learning: Aprendizaje Automático Simplificado", es importante que puedas cumplir con algunos requisitos básicos. Estos criterios no solo te ayudará a seguir el ritmo del curso, sino también a comprender mejor los conceptos y aplicar las técnicas aprendidas de manera efectiva. Los requisitos básicos para cursarlo son:
Conocimientos previos de programación: Es fundamental tener una comprensión básica de programación, preferiblemente en Python, ya que es el lenguaje más utilizado en el campo del aprendizaje automático. Esto incluye familiaridad con conceptos de programación como variables, bucles, funciones, estructuras de datos básicas (listas, diccionarios) y manejo de archivos.
Comprensión básica de matemáticas y estadística: Aunque el curso está diseñado para ser accesible, tener una base en álgebra, cálculo y estadística básica es crucial para entender los algoritmos de aprendizaje automático y cómo funcionan. Conceptos como arreglos (arrays), medias y medianas, probabilidad y distribuciones son frecuentemente utilizados.
Capacidad para instalar software: Los estudiantes necesitarán tener acceso a una computadora donde puedan instalar el software necesario, como Python y varias librerías de aprendizaje automático (por ejemplo, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow). Esto implica tener permisos de administrador en la máquina o contar con el apoyo de un administrador de sistemas.
Habilidades básicas de manejo de datos: Dado que el aprendizaje automático involucra trabajar con grandes volúmenes de datos, es útil tener conocimientos sobre cómo manejar, procesar y visualizar datos. Aunque estos temas se cubrirán en el curso, una comprensión básica previa puede ser muy beneficiosa.
Motivación y tiempo para aprender: El aprendizaje automático es un campo amplio y en constante evolución. Los estudiantes deben estar motivados para seguir aprendiendo fuera de las lecciones y dedicar tiempo suficiente para practicar y experimentar con los conceptos y técnicas enseñados.
Conexión a Internet: Ya que el curso puede incluir recursos en línea, ejercicios prácticos en plataformas como Kaggle, y descarga de conjuntos de datos y software, es necesario tener una conexión a Internet estable.
Cumplir con estos requisitos básicos permitirá a los estudiantes navegar por el curso con mayor facilidad y éxito, aprovechando al máximo las oportunidades de aprendizaje que ofrece el campo del aprendizaje automático.
¿Quién puede participar en este curso?:
"Machine Learning: Aprendizaje Automático Simplificado" está diseñado para atraer a una amplia gama de participantes con diferentes niveles de experiencia y antecedentes.
Principiantes en tecnología: Personas que tienen interés en entrar en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, pero que tal vez no tengan una base sólida en programación o matemáticas. El curso está diseñado para ser accesible y proporcionar los fundamentos necesarios.
Profesionales de TI: Desarrolladores de software, ingenieros de sistemas y profesionales de TI que buscan expandir sus habilidades hacia el aprendizaje automático. Este curso les permitirá agregar valor a sus roles actuales o explorar nuevas oportunidades de carrera en el ámbito de la inteligencia artificial.
Estudiantes de ciencia y ingeniería: Alumnos de pregrado o posgrado en campos como ciencias de la computación, matemáticas, estadística, ingeniería y áreas relacionadas que deseen complementar su educación formal con habilidades prácticas en aprendizaje automático.
Analistas de datos y científicos de datos: Profesionales que ya trabajan con datos y desean profundizar sus conocimientos en técnicas avanzadas de modelado y aprendizaje automático para mejorar su análisis y capacidad de predicción.
Emprendedores y líderes de negocio: Personas interesadas en comprender cómo el aprendizaje automático puede ser aplicado para resolver problemas reales en la industria, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y crear nuevas oportunidades de negocio.
Educadores y académicos: Docentes y académicos que deseen actualizarse sobre las últimas tendencias y tecnologías en el campo del aprendizaje automático para incorporar estos conocimientos en sus programas educativos o investigaciones.
Aficionados a la tecnología: Individuos con una pasión por la tecnología y la innovación que buscan entender cómo el aprendizaje automático está transformando el mundo, incluso si no tienen intención de convertirse en expertos en el campo.
Este curso es ideal para cualquiera que desee comprender los principios básicos del aprendizaje automático, aprender a aplicar técnicas de ML utilizando Python, y adquirir habilidades prácticas a través de proyectos y ejemplos reales.

Recursos de aprendizaje:
- Lecciones descargables en PDF.
- Videos y referencias externas.
- Quizzes de comprobación de aprendizaje.
- Certificado descargable en PDF.
- Acceso de por vida al curso.





