Python para Backend
Entorno profesional, Python y estructura de proyecto · Funciones, tipado, errores y módulos · POO, dataclasses y patrones para servicios
FORMACIÓN PROFESIONAL · 5 MESESBackend moderno
Backend moderno
potenciado con IA.
Aprendé a construir APIs, microservicios, arquitecturas distribuidas y servicios que integran Machine Learning, LLM, RAG, agentes y automatización.
5meses
60clases
3×por semana
USD 13por mes*
STACK PROFESIONAL
No aprendés herramientas aisladas.
Aprendés qué problema resuelve cada tecnología, cuándo usarla y cómo conectarla con el resto del sistema.
PythonFastAPIPydanticRESTSQLPostgreSQLMySQLNoSQLOAuth2JWTWebSocketsMicroserviciosAPI GatewaygRPCRedisKafkaRabbitMQPytestGitHub ActionsNginxDockerPrometheusGrafanaMachine LearningTensorFlowLLMEmbeddingsVector DBRAGAgentsn8nOpenCVYOLO
PROGRAMA COMPLETO
20 semanas · 60 clases
Una progresión desde Python backend hasta sistemas distribuidos con Machine Learning e IA Generativa.
FastAPI + Pydantic
Primera API con FastAPI · Pydantic: schemas y validación · Dependencias, routers y OpenAPI
Diseño REST profesional
Recursos, endpoints y status codes · Filtros, paginación y manejo de errores · Versionado, contratos y documentación
SQL y PostgreSQL
Modelo relacional y SQL esencial · JOIN, agregaciones, CTE y ventanas · PostgreSQL aplicado a una API
Persistencia moderna
SQLAlchemy y repositorios · Migraciones y transacciones · NoSQL: cuándo usarlo y patrones híbridos
Seguridad de APIs
Hashing, registro y login · OAuth2 y JWT · Roles, permisos y hardening
Async y tiempo real
async/await en FastAPI · Background tasks y concurrencia · WebSockets y eventos en tiempo real
Microservicios
De monolito modular a microservicios · Service boundaries y contratos · API Gateway y resiliencia
gRPC
Protocol Buffers · Servicios gRPC entre microservicios · REST externo + gRPC interno
Redis
Caching y TTL · Sesiones, rate limiting e idempotencia · Patrones de performance con Redis
Kafka y Event Driven
Conceptos: topics, partitions, producers · Consumers, groups y offsets · Arquitectura event-driven y casos reales
RabbitMQ y procesamiento
Queues, exchanges y routing · Workers y tareas desacopladas · Kafka vs RabbitMQ: diseño práctico
Testing y calidad
Pytest para servicios backend · Tests de APIs y base de datos · Mocks, integración y calidad continua
DevOps Backend
Docker para desarrollo y producción · Nginx y reverse proxy · CI/CD con GitHub Actions
Observabilidad
Logging estructurado y trazabilidad · Métricas con Prometheus · Dashboards y alertas con Grafana
Machine Learning para Backend
Pipeline ML: features, training y evaluación · Clasificación, regresión y clustering · TensorFlow/Keras y redes neuronales
Serving de modelos ML
Serialización y versionado de modelos · Endpoint de predicción con FastAPI · Batch inference vs real-time inference
LLM e IA Generativa
LLM, tokens y contexto · Prompt Engineering y salidas estructuradas · Tool Calling / Function Calling
Embeddings y RAG
Embeddings y búsqueda semántica · Bases vectoriales y retrieval · RAG completo integrado al backend
Agentes + Proyecto Final
Agentes, multiagente y n8n · Multimodal: documentos, OpenCV y YOLO · Proyecto final: Backend AI de producción
PORTFOLIO
Proyectos que demuestran arquitectura.
API empresarial segura
FastAPI + PostgreSQL + JWT + roles + testing + documentación.
Plataforma distribuida
Gateway + microservicios + gRPC + Redis + Kafka/RabbitMQ + observabilidad.
Backend AI final
RAG + embeddings + agentes + tool calling + modelo ML servido por API + automatización n8n.
CAMPUS VIRTUAL
La formación continúa fuera de la clase en vivo.
Cada alumno tiene un espacio de trabajo para estudiar, practicar y construir su portfolio.
Aula por semanas
60 clases con teoría, video, código guiado y ejercicios prácticos.
Agenda en vivo
Meet/Zoom con fechas, horarios y accesos publicados desde administración.
Evaluaciones
Quizzes repetibles, mejor puntuación y seguimiento del promedio.
Portfolio
Entregas con GitHub, revisión docente, feedback y nota.
Biblioteca
Documentación, repositorios, datasets, videos y material complementario.
Certificación
Certificado PDF con código único al completar recorrido y evaluaciones.
CUPO OBJETIVO: 50 PERSONAS
Formación accesible, con tecnología de nivel profesional.
El valor se mantiene con un cupo mínimo de 50 participantes.
USD 13/mes
Registrar interés
Registrar interés
PREGUNTAS FRECUENTES
Antes de empezar
¿Es solamente un curso de FastAPI?
No. FastAPI es una pieza del recorrido. El objetivo es diseñar backends profesionales distribuidos e integrar IA, ML, RAG y agentes.
¿Se trabaja con proyectos?
Sí. Cada bloque incorpora prácticas y el recorrido termina con un Backend AI integrador preparado para GitHub y portfolio.
¿Cómo es la cursada?
5 meses, 3 encuentros por semana, con material organizado por semanas y seguimiento desde la plataforma.
¿Necesito dominar todas estas tecnologías antes?
No. La formación avanza progresivamente, comenzando por Python y fundamentos backend.