Hola! Soy Juan 👋 y este repositorio es mi forma de centralizar todo lo que voy aprendiendo, explicando y compartiendo sobre tecnología: desde Python y análisis de datos hasta DevOps, IA y más.
Si te gusta aprender de forma práctica, visual y con materiales claros, este repo es para ti!
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Cada sección agrupa los materiales por temática, y dentro encontrarás PDFs descargables organizados por carpetas. Este repositorio está pensado para acompañarte en tu camino de aprendizaje o para consultar cuando lo necesites.
De cero a héroe en Python: Domina los pilares del desarrollo profesional con recursos que combinan fundamentos sólidos, métodos de testing y control de versiones para construir aplicaciones robustas.
- Python (general) – Fundamentos del lenguaje, sintaxis y conceptos clave para comenzar.
- Buenas prácticas en Python – Convenciones, patrones y estilos recomendados para código limpio.
- Automatización con Python – Técnicas para automatizar tareas repetitivas y flujos de trabajo.
- Testing en Python – Conceptos de pruebas unitarias e integración para código confiable.
- Pytest – Framework popular para testing en Python, con ejemplos prácticos.
- IDEs – Entornos de desarrollo integrados para programar de forma eficiente.
- Git y GitHub – Control de versiones y colaboración en proyectos de software.
- Exercism – Mejora tus habilidades con ejercicios prácticos y mentorización.
- Real Python – Tutoriales y artículos bien explicados sobre Python, desde básico a avanzado.
El arte de domar datos salvajes: Convierte información caótica en activos valiosos a través de técnicas de extracción, limpieza y almacenamiento, dominando bases de datos, APIs y web scraping desde cero.
- Bases de datos – Fundamentos de SQL, NoSQL y diseño de sistemas de almacenamiento.
- Obtención de datos – Métodos y fuentes para adquirir datos de diversas procedencias.
- Limpieza de datos con Python – Técnicas para preprocesar y transformar datos desordenados.
- Web Scraping – Extracción automática de información de sitios web con Python.
- APIs – Consumo y creación de interfaces de programación para intercambio de datos.
- Apache Airflow – Orquesta flujos de trabajo complejos de datos de forma programada y escalable.
- Apache Kafka – Sistema distribuido de mensajería en tiempo real para procesar grandes volúmenes de datos.
- Apache Spark – Motor rápido de procesamiento de datos en paralelo para análisis a gran escala.
- SQLBolt – Lecciones interactivas para aprender SQL desde cero.
- DrawSQL – Crea y comparte diagramas de bases de datos de forma visual.
- Kaggle Datasets – Miles de datasets gratuitos para practicar.
- DB-Fiddle – Entorno online para probar consultas SQL.
- Public APIs – Directorio de APIs gratuitas para practicar.
- Awesome Public Datasets – Listado enorme de datasets clasificados por tema.
- Datahub – Plataforma para explorar, compartir y encontrar datasets en línea de forma abierta.
Transformando números en narrativas: Descubre cómo extraer insights significativos y comunicarlos visualmente con herramientas como Python, Power BI y técnicas avanzadas de visualización que convierten datos en decisiones.
- Python en análisis de datos – Numpy, Pandas y bibliotecas esenciales para análisis.
- Tipos de gráficos – Guía sobre cuándo usar cada tipo de visualización según tus datos.
- Visualización de datos con Python – Matplotlib, Seaborn y Plotly para crear gráficos efectivos.
- Herramientas en análisis de datos – Comparativa de tecnologías para procesar y analizar datos.
- Herramientas de visualización – Software y plataformas para crear dashboards y reportes visuales.
- Power BI – Introducción a la herramienta de Microsoft para business intelligence.
- Tableau – Introducción a la herramienta de Salesforce para business intelligence.
- Storytelling – Como contar historias con los datos.
- DAX en Power BI – Lenguaje de fórmulas para cálculos avanzados en Power BI.
- Data Viz Project – Catálogo visual de tipos de visualizaciones.
- ColorBrewer – Selección de paletas de colores para mapas y visualizaciones.
- From Data to Viz – Guía para elegir la mejor visualización según el tipo de datos.
De la teoría a la innovación práctica: Adentrarte en el fascinante mundo de los algoritmos inteligentes con recursos que explican desde los fundamentos de ML hasta aplicaciones avanzadas de deep learning y LLMs.
- Machine Learning – Fundamentos, algoritmos y metodología para crear modelos predictivos.
- Proyectos de ML – Ideas y guías paso a paso para implementar soluciones de ML prácticas.
- Deep Learning – Redes neuronales, frameworks y aplicaciones avanzadas de IA.
- Herramientas de IA - Parte 1 – Ecosistema de librerías y plataformas para desarrollo de IA.
- Herramientas de IA - Parte 2 – Aplicaciones específicas y casos de uso de tecnologías de IA.
- LLMs – De la predicción de palabras, a la IA conversacional.
- Prompt Engineering – El arte de hablar con la IA para obtener mejores resultados.
- RAG – Como darle a la IA acceso a info específica.
- Dataquest – Aprende análisis y gestión de datos con ejercicios interactivos.
- Kaggle Learn – Cursos gratuitos de ML, visualización y más.
- Google Colab – Notebooks con GPUs/TPUs gratuitas.
- ML Playground – Visualiza algoritmos de ML en acción.
- TensorFlow Playground – Experimenta con redes neuronales interactivamente en tu navegador.
- Fast.ai – Curso gratuito y práctico de deep learning.
- AI Demos by Hugging Face – Explora modelos de IA aplicados en vivo.
- Papers with Code – Encuentra papers de IA junto con su código.
Tu brújula en el universo tech: Mapas de ruta diseñados para guiarte paso a paso desde los conceptos básicos hasta la especialización avanzada, con caminos claros para convertirte en profesional de datos o desarrollo.
- Roadmap to Python – Ruta de aprendizaje desde principiante hasta desarrollador Python avanzado.
- Roadmap to Data Analyst – Habilidades y tecnologías para convertirte en analista de datos.
- Roadmap to Data Scientist – Camino completo hacia el perfil técnico de científico de datos.
- Roadmap to Data Engineer – Etapas clave para convertirte en ingeniero de datos.
- Roadmap to BI Analyst – Guía completa para especializarte como analista de inteligencia de negocio.
- Roadmap to Machine Learning Engineer – Pasos claros para convertirte en ML Engineer.
- Roadmap to AI Engineer – Una ruta clara para ser AI Engineer.
- Roadmap to DevOps Engineer – Itinerario completo para dominar el mundo DevOps.
- GitHub Skills – Aprende GitHub con ejercicios interactivos.
- ML YouTube Courses – Colección de cursos completos en YouTube.
- Data Science Learning Path – Ruta de aprendizaje con tutoriales prácticos.
- Roadmap.sh – Mapas de aprendizaje interactivos para distintas carreras tech.
Del código local al mundo real: Materializa tus proyectos con herramientas que facilitan el desarrollo web, despliegue en la nube y contenerización, permitiéndote compartir tus creaciones con usuarios reales.
- Desarrollo Web con Python – Django y Flask para construcción de páginas web.
- Streamlit – Crea aplicaciones web de datos interactivas con Python y mínimo código.
- Docker – Contenedores para empaquetar, distribuir y ejecutar aplicaciones.
- Kubernetes – Orquesta contenedores para desplegar, escalar y gestionar apps automáticamente.
- CI/CD – Automatiza tests, builds y despliegues para ganar tiempo y evitar errores.
- Jenkins – Herramienta de automatización open source para integración y entrega continua (CI/CD).
- GitHub Actions – Herramienta de automatización open source para integración y entrega continua (CI/CD).
- Terraform – Infraestructura como código para gestionar recursos cloud de forma declarativa y reproducible.
- DevOps – Cultura, prácticas y herramientas para integración y despliegue continuo.
- Bash – Introducción al Bash Scripting.
- Streamlit Gallery – Inspiración con ejemplos de apps.
- Render – Despliegue sencillo para aplicaciones web y APIs.
- Play with Docker – Entorno online para probar Docker.
- Replit – IDE online para desarrollo y despliegue rápido.
- PythonAnywhere – Despliega apps de Python en la nube fácilmente.
- Heroku – Plataforma gratuita (con limitaciones) para desplegar aplicaciones web.
- Railway – Alternativa moderna para despliegues simples con GitHub y Docker.
Navegando el ecosistema profesional: Prepárate para brillar en entrevistas técnicas, conoce a fondo los diversos roles en datos y adquiere las habilidades interpersonales necesarias para prosperar en equipos ágiles.
- Roles en Datos – Descripción de perfiles profesionales en el ecosistema de datos.
- Metodología Ágil – Scrum, Kanban y enfoques iterativos para gestionar proyectos de datos.
- Hacker Rank – Ejercicios técnicos para entrevistas.
- Blind75 – Problemas de entrevista más frecuentes.
- Tech Interview Handbook – Guías para entrevistas técnicas.
- AngelList – Bolsa de trabajo especializada en startups.
- Interview Cake – Ejercicios de entrevistas técnicas con explicaciones paso a paso.
- DataLemur – Preguntas de entrevistas para roles en datos con práctica interactiva.
- Levels.fyi – Comparador de roles, niveles y sueldos en empresas tech.
Herramientas que potencian tu creatividad: Complementa tu caja de herramientas con recursos para visualizar código, crear diagramas profesionales, mantenerte actualizado y experimentar con proyectos divertidos como videojuegos.
- Pygame – Desarrollo de videojuegos 2D con Python para proyectos divertidos.
- Git Diagram – Visualiza flujos de Git con diagramas automáticos.
- Git Summarize – Resume la historia de tus commits en segundos.
- Draw.io – Crea diagramas técnicos, flujos y mapas mentales de forma visual.
- Daily Dev – Agregador de noticias para programadores.
- Regex101 – Construye y prueba expresiones regulares.
- Carbon – Crea y comparte imágenes bonitas de tu código.
- Notion Templates – Plantillas para organizar proyectos y conocimientos.
- 100 Days of Code – Reto para practicar programación de forma constante.
- DataSciencePortfol.io – Crea un portafolio visual y profesional de tus proyectos de ciencia de datos.
Tu plan de vuelo personalizado: Itinerarios diseñados para llevarte desde principiante hasta profesional, combinando los recursos del repositorio de forma estructurada y progresiva.
Desde fundamentos de Python hasta visualizaciones profesionales con Power BI, pasando por análisis de datos y metodologías ágiles.
Machine Learning, Deep Learning y despliegue de modelos predictivos para resolver problemas complejos con datos.
Desarrollo web completo con Python, desde APIs hasta aplicaciones desplegadas con Docker y buenas prácticas.
Automatización, infraestructura como código, contenerización y orquestación de sistemas distribuidos.
Diseño de arquitecturas de datos escalables, pipelines ETL/ELT, big data y tecnologías de streaming para gestionar datos a gran escala.
Desarrollo de sistemas de IA end-to-end, desde investigación hasta producción, incluyendo LLMs, computer vision y MLOps avanzado.
Transformación de datos empresariales en insights estratégicos con Power BI, Tableau y storytelling avanzado para la toma de decisiones ejecutivas.
💡 Consejo: Cada ruta incluye recursos específicos del repositorio y proyectos prácticos para consolidar el aprendizaje.
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