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Abajo te dejo los cursos y recursos que más valen la pena ahora mismo:
🧑🏫 Curso de Fundamentos de Datos con certificado de Google.
→ Introducción al análisis de datos
→ Ciclo de vida del dato
→ SQL, visualización, ...
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¡Datos, datos, por todos lados!
¡Aprende Python con la Universidad de Helsinki!
✓ Con certificado oficial
✓ Desde cero hasta nivel avanzado
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ESTE REPOSITORIO TE ENSEÑA INGENIERÍA DE IA DESDE CERO
Y es completamente gratis.
→ 435 lecciones
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→ Python, TypeScript, Rust
→ agentes, LLMs y MCP
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🚨ULTIMA HORA: Alguien acaba de publicar el curso de 5 horas de Python más completo para IA que existe en internet.
00:00:00 Introducción: Aprende Python para IA
00:01:42 Descripción general del curso
00:03:58 Instalación de Python
00:04:05 Instalar Python en Windows
00:05:10 Instalar Python en Mac
00:06:53 Instalación de VS Code
00:08:34 Configuración de VS Code (Extensiones)
00:12:08 Personalización de VS Code
00:13:31 Crear tu primer proyecto
00:16:18 Crear un espacio de trabajo en VS Code
00:18:02 Tu primer archivo Python (https://t.co/xFvUCVALjP)
00:20:10 Ejecutar código Python
00:26:23 Ejercicio y resumen
00:29:26 Recursos del curso y comunidad
00:31:07 Entender los entornos de Python
00:33:15 Entender los paquetes de Python y Pip
00:34:00 Crear entornos virtuales (venv)
00:37:34 Nota sobre Anaconda
00:38:32 Instalar paquetes de Python (pip install)
00:42:51 Usar paquetes de Python (Import)
00:44:29 Python interactivo con Jupyter
00:48:30 Resumen completo de configuración y ejercicio
00:51:36 ¿Qué es la programación?
00:55:19 Sintaxis de Python y PEP8
00:58:00 Entender y depurar errores
01:01:33 Variables
01:06:03 Comentarios
01:09:48 Introducción a los tipos de datos
01:10:12 Números (enteros y decimales)
01:13:36 Cadenas de texto (Strings)
01:19:39 Formato de cadenas (F strings)
01:21:49 Métodos de cadenas
01:26:35 Booleanos
01:31:02 Operadores (aritméticos, de comparación y lógicos)
01:39:19 Asignaciones abreviadas (+=)
01:40:24 Introducción al flujo de control
01:41:35 Condicionales (if, elif, else)
01:47:11 Bucles (For y range())
01:52:13 Introducción a las estructuras de datos
01:53:32 Listas
01:59:10 Diccionarios
02:00:23 Tuplas
02:01:37 Conjuntos (Sets)
02:05:51 Funciones (definir y llamar)
02:15:02 Parámetros y argumentos de funciones
02:22:42 Alcance de variables (global vs local)
02:28:50 Retornar valores desde funciones
02:37:37 Herramientas externas (módulos y paquetes)
02:40:48 Importar módulos y funciones integradas
02:47:56 Resumen de métodos de importación
02:48:48 Instalar paquetes y requirements.txt
02:56:04 Trabajar con APIs (ejemplo con Requests)
03:06:20 Trabajar con datos (Pandas y Matplotlib)
03:10:46 Leer y guardar archivos de datos
03:14:50 Introducción a Python práctico
03:16:47 Estructura y organización de proyectos
03:22:02 Entender las rutas de archivos
03:26:37 Trabajar con diferentes tipos de archivos
03:34:05 Organizar el código en módulos
03:39:39 Manejo de errores (Try/Except)
03:45:31 Introducción a las clases (POO)
03:49:09 Crear tu primera clase (__init__, self)
03:57:04 Atributos de clase vs instancias
04:00:10 Métodos de clase
04:05:23 Herencia de clases
04:07:32 Cuándo usar clases vs funciones
04:09:44 Introducción a Git y GitHub
04:12:31 Fundamentos de Git
04:15:41 Instalar Git
04:16:46 Flujo de trabajo básico con Git
04:18:41 Crear cuenta en GitHub y autenticación
04:22:37 Clonar repositorios de GitHub
04:28:12 Crear repositorios y .gitignore
04:36:12 Usar Git con la interfaz de VS Code
04:44:05 Variables de entorno y secretos (.env)
04:52:13 Usar el paquete python-dotenv
04:55:03 Introducción a Ruff (linter y formateador)
04:56:13 Configurar Ruff en VS Code
04:57:23 Ruff en acción
05:01:10 Introducción a Uv (gestor de paquetes moderno)
05:02:07 Instalar Uv
05:02:30 Usar Uv (uv init, add, sync)
05:09:01 Ejercicio completo de flujo de trabajo en Python
05:11:13 Cierre del curso y próximos pasos
Desde cero hasta construir agentes con APIs reales, entornos virtuales, Git, clases y manejo de errores.
🚨 ÚLTIMA HORA: El muro de pago del aprendizaje en IA acaba de ser destruido.
Mientras la mayoría de los cursos de IA cuestan entre 200 $ y 2000 $,
Anthropic acaba de lanzar algo enorme.
👉 13 cursos de IA.
👉 Certificados incluidos.
👉 100 % GRATIS.
Sin suscripciones.
Sin costes ocultos.
Solo habilidades prácticas de IA que cualquiera puede aprender.
Aquí tienes la lista completa. Sigue el roadmap 👇
Para desarrolladores
1️⃣ Introduction To Agent Skills
https://t.co/YUT4BQ9iMM
2️⃣ Claude With Google Cloud Vertex AI
https://t.co/QMCmKj7yOw
3️⃣ Claude Code In Action
https://t.co/bP7aMJRFYq
4️⃣ Introduction To Model Context Protocol
https://t.co/R4pUZ7zz6w
5️⃣ Model Context Protocol: Advanced Topics
https://t.co/1Jt7tKWh4U
6️⃣ Claude With Amazon Bedrock
https://t.co/FaK96tiKHJ
7️⃣ Building With The Claude API
https://t.co/NDblUi1ksd
Para cualquiera que esté empezando con IA
8️⃣ Claude 101
https://t.co/XtZMK2ordb
9️⃣ AI Fluency: Framework & Foundations
https://t.co/9XCnzkCILu
Para educadores e instituciones
1️⃣0️⃣ Teaching AI Fluency
https://t.co/rF2jHpG8Ey
1️⃣1️⃣ AI Fluency For Educators
https://t.co/c0nqSjcI8l
1️⃣2️⃣ AI Fluency For Students
https://t.co/ROmyOqGtqi
1️⃣3️⃣ AI Fluency For Nonprofits
https://t.co/zUUsy7Zwvi
Anthropic también lanzó tutoriales gratuitos en Jupyter Notebook en GitHub cubriendo:
• Fundamentos de API
• Prompt Engineering
�� Prompting en casos reales
• Evaluaciones
• Uso de herramientas
Cada curso es:
✔ A tu ritmo
✔ Gratis
✔ Certificado incluido
Si estás aprendiendo IA o construyendo productos con IA, guarda esto ahora mismo.
PewDiePie ha lanzado su propio ChatGPT gratis y de código abierto (y ya lleva casi 50K de estrellas en GitHub).
Una app de IA que se ejecuta en tu propia máquina con modelos locales de manera simple, privada y segura.
Es mucho más que un chat, ya que puedes utilizar agentes para realizar investigaciones, revisar tu email, soporta MCP, skills, memoria y diferentes tools para realizar tareas reales en tu máquina.
Para Windows, Mac y Linux.
→ https://t.co/E3XNLo8Wtw
Lecciones laborales aprendidas:
- No convertirse en alguien importante
- No hacer las cosas demasiado bien porque eso significa más laburo
- Nunca decir que te gusta algo (solo dormir)
Cuando inviertes en bolsa y ganas dinero te toca pagar impuestos.
Te cuento cuáles son estos impuestos y cómo reducirlos.
Hacienda no quiere que sepas esto (pero tú deberías saberlo).
Vamos con el hilo🧵
He descubierto una de las formas más potentes de utilizar NotebookLM: dejar de verlo como “un sitio donde subir PDFs” y empezar a usarlo como un auténtico copiloto de aprendizaje, investigación y creación de contenido.
La mayoría de personas solo le piden resúmenes…
Pero ahí fuera hay un potencial brutal si sabes hacer las preguntas correctas.
Por eso he recopilado y adaptado estos 20 prompts para NotebookLM en español, pensados para:
✅ estudiar más rápido
✅ preparar clases o formaciones
✅ investigar mejor
✅ detectar huecos de conocimiento
✅ convertir información compleja en contenido útil
✅ generar ideas y planes accionables
✅ crear apuntes, flashcards y cuestionarios automáticamente
Algunos de mis favoritos son:
- “Explícame este material como si fuera principiante”
- “Identifica preguntas sin responder y áreas débiles”
- “Actúa como el mayor experto del mundo en este tema”
- “Convierte estas ideas en un sistema práctico aplicable”
- “Crea un plan de acción basado en este contenido”
Y la realidad es que esto no sirve solo para estudiantes.
También funciona increíblemente bien para:
- empresas
- docentes
- consultores
- investigadores
- creadores de contenido
- profesionales que trabajan con IA
La clave no está solo en la herramienta.
Está en aprender a conversar con ella de forma estratégica.
Porque una buena IA con malos prompts… da resultados mediocres.
Pero una buena IA con contexto y preguntas inteligentes… multiplica tu productividad.