Ed Za

[Miguel Ángel Durán @midudev]

Si quieres aprender Python, SQL o Machine Learning, Kaggle tiene cursos gratuitos y con certificado.

Lo mejor es que van al grano desde cero. Te lo explican sin asumir que ya sabes. Perfectos para arrancar.

Duran solo unas pocas horas. Así puedes rápidamente aprender algo nuevo sin necesidad de invertir demasiado tiempo.

Puedes encontrarlos en la web de Kaggle, en la sección "Learn". No pongo el enlace porque ya sabes cómo se pone esta red social.

[Manisha Mishra @manishamishra24]

Learn AI for free directly from top companies.

1 - Anthropic:
https://t.co/dNqNcxEzUr

2 - Google:
https://t.co/CjJlWf9uPB

3 - Meta:
https://t.co/o5Em5HiIMu

4 - NVIDIA:
https://t.co/zxswNmOw6r

5 - Microsoft:
https://t.co/O3bCUzm2Xv

6 - OpenAI:
https://t.co/qqxdElNm5j

7 - IBM:
https://t.co/SlOeRvKq5P

8 - AWS:
https://t.co/N3TGaGM8Cc

9 - https://t.co/2ZGq3Bn54S:
https://t.co/MwtW2w4pgu

10 - Hugging Face:
https://t.co/ZC3OLTh4Mp

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Must bookmark for future reference.

[Fazt @FaztTech]

Así se programa en 2026 👇

Durante años "programar con IA" significó:
VS Code + autocompletado + copiar y pegar desde un chat.

Eso ya no es el centro del flujo.

Hoy el cambio real no es escribir código más rápido,
es delegar trabajo completo a la IA.

🧠 El nuevo stack mental se ve así:
→ Autocompletado (Copilot, Tabnine, Supermaven)
Útil, pero solo acelera tus dedos.

→ Editores con agentes (Cursor, Windsurf, Kiro, Trae, Zed, Antigravity)
La IA no sugiere: edita archivos, entiende el repo y ejecuta tareas.

→ Agentes en terminal (Claude Code, Gemini CLI, Codex, OpenCode, Aider)
Más rápidos, menos ruido visual, ideales para flujos largos y repetitivos.

→ Modelos como eje real
No eliges un editor, eliges un modelo + cómo lo operas.

→ Terminales modernas (Warp, Ghostty, Kitty, Alacritty, WezTerm)
Cuando trabajas con agentes, la terminal deja de ser un detalle.

→ MCP (Model Context Protocol)
El estándar que permite a la IA usar herramientas reales:
bases de datos, APIs, pagos, cloud, docs, Slack, Gmail, navegadores.

Aquí pasa el verdadero salto:
la IA deja de “sugerir” y empieza a actuar.

→ Navegador controlado por IA
Playwright MCP, Chrome DevTools MCP.
QA real, reproducción de bugs, automatización web.

→ Convenciones nuevas
https://t.co/9MzLzm56RE para reglas comunes
llms.txt para que los modelos entiendan tu web.

→ Testing y análisis
Semgrep, TestSprite y QA automatizado con agentes.

Aunque estas herramientas NO estan enfocadas en vibe coding, porque aqui si necesitas tener conocimientos tecnicos en algun punto.

Esto sirve para prototipos reales y que quieras desarrollar rápido.

Esto es programar con IA de verdad:
arquitectura, automatización, despliegues, sistemas reales.

El rol del dev ya no es escribir todo,
es orquestar agentes, modelos y reglas.
Y No se trata de tener más herramienas IA sino de saber orquestarlas y controlarlas.

He creado un video resumen de todo esto 👉 https://t.co/W9nivyEs2O

[Yash @_Ai_Yash_]

Stop wasting hours trying to learn AI.

One list.
Zero confusion.
No fluff.

I’ve already done the hard work for you 👇

📄 Complete AI Learning Document
https://t.co/xPKm9nTr2t

What’s inside:

📹 Videos
LLMs, Agentic AI, real-world breakdowns (Stanford + more)

🗂️ GitHub Repos
GenAI agents, prompt engineering, hands-on LLMs, beginner → advanced

🗺️ Guides & Whitepapers
Google, Anthropic, practical agent design

🧑🏫 Courses
Hugging Face, MCP, Vector DBs, end-to-end agent systems

📚 Books
From fundamentals to LLM engineering

📜 Research Papers
ReAct, Generative Agents, Toolformer, and more

📩 Newsletters
Stay updated without doomscrolling

Everything is curated, sequenced, and practical.
No random bookmarks. No hype.

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➕ Follow @_Ai_Yash_ for more on AI Agents & real-world GenAI

[RoxsRoss @RoxsRoss]

Claude 101 es uno de los mejores cursos gratuitos para aprender a trabajar con IA en serio.Desde prompts hasta conectar herramientas y automatizar tu flujo diario.

Si trabajás en tech, lo necesitás. 🔥
https://t.co/xUPGk79OWL

#Claude #AI #DevOps #Automation #RoxsOps

[Brais Moure @MoureDev]

He creado una guía de fundamentos de SQL y bases de datos para descargar en pdf.

→ 25 páginas
→ Más de 50 comandos de manera rápida y sencilla
→ Sentencias, cláusulas, sintaxis y ejemplos reales

La tienes gratis aquí ↓
https://t.co/kgnXFHqmzc

[Brais Moure @MoureDev]

Microsoft ha lanzado su certificado profesional de Python!

📚 Desde fundamentos a desarrollo de proyectos
🗓️ 4 meses, 6 cursos y 84 horas en material
💼 Sin experiencia previa y pensada para dar el salto al mundo laboral

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Y una cosa importante ↓

[Miguel Ángel Durán @midudev]

¿Quieres aprender IA a base de proyectos reales?
Este repositorio tiene 29 proyectos con IA Generativa, Machine Learning y Deep Learning.

Con todo el código disponible de cada uno. Es oro:
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[Google en español @googleespanol]

🧠✨ ¿Quieres aprender a usar la IA de Google y sacarle provecho de verdad?

Te compartimos un curso corto donde aprenderás a:

🔹Escribir prompts que den mejores resultados
🔹Trabajar con texto e imágenes usando IA
🔹Usar Vertex AI Studio sin necesidad de programar
🔹Aplicar IA generativa a casos reales

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[Vicent Gadea | IA @vicentgadea]

Google ha publicado un documento que va mucho más allá de los prompts.

Se llama The AI Agent Handbook.

Un playbook abierto de 46 páginas sobre cómo diseñar y usar agentes de IA con objetivos claros, límites definidos y responsabilidades explícitas. Aunque nace en un contexto claramente enterprise, hay varias ideas que conectan directamente con uno de los grandes retos que tenemos ahora mismo en educación.

Durante buena parte de 2025 se ha repetido que este iba a ser “el año de los agentes”. Sin embargo, en las formaciones que he impartido estos meses el patrón ha sido bastante claro. Mucho interés por la IA generativa, pero un desconocimiento casi total de qué es realmente un agente, cómo funciona y qué implica diseñarlo bien. Probablemente ese salto llegue en 2026, cuando el concepto empiece a aterrizar de verdad en los centros educativos.

Y ahí es donde este documento resulta útil.

Cuando hablamos de agentes, empiezan a aparecer preguntas que no podemos esquivar. Quién define el objetivo. Qué decisiones se delegan. Qué parte del juicio sigue siendo humana. Cómo se supervisa el proceso. Y cómo se evalúa todo eso sin reducirlo a un resultado final.

El documento propone distintas formas de uso de agentes. Algunas, bien adaptadas, encajan especialmente en contextos educativos. Agentes como apoyo a la planificación docente o para aliviar gestiones burocráticas. Agentes que ayudan a estructurar proyectos sin resolverlos. Agentes que acompañan procesos de investigación guiando fuentes y criterios. Agentes que revisan coherencia, evidencias o alineación con rúbricas sin sustituir la decisión final. O agentes que devuelven feedback formativo continuo, no calificaciones automáticas.

Un ejemplo práctico lo aclara mejor:
Un agente que no responde al alumno, sino que le obliga a justificar decisiones, contrastar fuentes y revisar su propio proceso antes de avanzar. La IA no decide. Acompaña, estructura y tensiona el razonamiento.

Ahí está el cambio de foco. El criterio deja de estar en la herramienta y pasa al contexto que diseñamos alrededor. Y eso tiene implicaciones directas para evaluación, integridad académica y diseño pedagógico.

Si quieres acceder al documento completo de Google, comenta AGENTE y te paso el enlace directo.

#IA #Educación #AgentesIA #Evaluación #EdTech #DiseñoEducativo

[Python Coding @clcoding]

6 Python Books You Can Download for FREE!

https://t.co/w0uBvFF63s

[Brais Moure @MoureDev]

Si quieres aprender programación en 2026, yo te ayudo.

Aquí tienes mis recursos principales para conseguirlo:
Cursos gratis → https://t.co/PAPYA0nMGZ
Guías en PDF → https://t.co/X8n2OWEEbT
Newsletter → https://t.co/mjsPABk590
Comunidad → https://t.co/XKZLMvPIAI
Academia → https://t.co/kYXLjSxuMZ

Este es tu año!

[Tom Dörr @tom_doerr]

Resources for web application firewalls from a security perspective

https://t.co/VNMjYrEfYV

[GitHub Projects Community @GithubProjects]

Master essential linux commands with an open-source ebook and cli tool

[Python Developer @PythonDvz]

SQL in 30 Days

SQL isn’t just about queries — it’s the foundation of every data-driven decision in today’s world. Whether you’re analyzing trends, building reports, or connecting databases with tools like Python and Excel, SQL makes it possible.

This 30-day roadmap takes you step by step:
• Foundations: Learn the basics of RDBMS, SELECT statements, filtering, and aggregation.
• Intermediate: Dive into joins, subqueries, case statements, and unions.
• Advanced: Explore indexing, performance tuning, CTEs, window functions, and transactions.
• Real Applications: Work on cleaning data, writing analytical queries, and connecting SQL with business tools.

By Day 30, you’ll not only write queries but also design, test, and present insights like a true data professional.

💡 Whether you’re aiming for analytics, business intelligence, or data science — this plan builds the foundation for career growth.

[VirtudMental @VirtudMental]

Proteccion Infantil.

Para que tus hijos detecten mentirosos y manipuladores antes de que sea tarde...

--Hilo--

[Real Python @realpython]

🐍📰 In this tutorial, you'll learn how to create and manage your Python projects using uv, a high-speed Python package and project manager written in Rust.

#python https://t.co/CmUUEgBIfw

[Miguel Ángel | GptZone @MiguelMaestroIA]

Esta IA acaba de dejar obsoleto a PowerPoint.

Crea presentaciones en segundos y ya la están usando miles de profesionales.

Te explico cómo funciona (y por qué deberías probarla ya)