Ecosistema Backend Python Developer

Guía de Estructuras de Datos y Algoritmos con Python

Guía completa de estructuras de datos y algoritmos implementados en Python: arrays, stacks, queues, linked lists, trees, hash tables, sorting, searching y Big O Notation. Más de 25 algoritmos documentados con su complejidad, implementados desde cero. Es el diferenciador del path: el 95% de los cursos de backend no cubren esto, y es justo lo que se pregunta en entrevistas técnicas.

48 lecciones

Guía de Python para Desarrollo Backend

Esta guía te enseña las habilidades de Python que todo backend developer necesita: OOP avanzado, type hints con mypy, async/await, decorators, context managers, generators, manejo profesional de errores, logging y testing básico. 5 módulos progresivos con proyectos prácticos aplicados a backend.

40 lecciones

Guía de Git y GitHub

Domina el control de versiones con Git y el desarrollo colaborativo con GitHub, desde tu primer commit hasta pipelines de CI/CD en producción. Esta guía te lleva paso a paso por todo lo que necesitas para trabajar profesionalmente con Git: flujo local, branches, resolución de conflictos, Pull Requests, workflows de equipo, automatización con hooks y GitHub Actions, y recuperación de errores. Diseñada para developers de cualquier lenguaje que quieren dejar de tenerle miedo a Git y empezar a usarlo con confianza en equipos reales.

104 lecciones

Guía de REST APIs y Fundamentos de HTTP

Esta guía te enseña el protocolo HTTP y los principios REST que usan todas las APIs web. Antes de construir APIs con FastAPI, necesitas entender qué es una request, qué es una response, cómo funcionan los status codes y cómo diseñar APIs que escalen.

32 lecciones

Guía de Fundamentos de FastAPI

Esta guía te enseña FastAPI desde la instalación hasta construir un CRUD API completo. Aprenderás path operations, manejo de parámetros, validación con Pydantic, error handling profesional y configuración de CORS. Es el core del path Backend Python Developer.

52 lecciones

Guía de Funciones Avanzadas de FastAPI

Esta guía lleva tu conocimiento de FastAPI al siguiente nivel: dependency injection para código DRY y testeable, APIRouter para apps modulares, WebSockets para comunicación real-time, background tasks, file uploads y middleware custom.

30 lecciones

Guía de PostgreSQL y SQLAlchemy

Aprende PostgreSQL desde la instalación hasta queries optimizadas, modela tus datos con SQLAlchemy ORM, gestiona el schema con Alembic, e integra todo de forma async con FastAPI. Esta guía reemplaza los datos en memoria por persistencia real y profesional, exactamente como se usa en producción. Diseñada para desarrolladores que ya construyeron APIs con FastAPI y necesitan dar el siguiente paso: una base de datos relacional bien diseñada que escale.

48 lecciones

Guía de Autenticación y Autorización

Esta guía te enseña a implementar autenticación y autorización completa: password hashing, JWT tokens, OAuth2 flows, RBAC con roles y permisos, security headers, y la integración nativa de FastAPI Security.

48 lecciones

Guía de Redis y Estrategias de Caché

Domina Redis como capa de caching profesional para tus APIs con FastAPI. Aprenderás los 5 data types con criterio (no solo strings), los 3 patterns de caching fundamentales (cache-aside, write-through, write-behind), rate limiting con sliding window y sorted sets, session storage que complementa JWT, Pub/Sub para eventos asíncronos, e integración async con FastAPI usando `redis.asyncio` (el cliente oficial — no la librería deprecada `aioredis`). Es una guía intermedia que cierra el bloque de infraestructura backend del Path Backend Python Developer antes de Testing.

25 lecciones

Guía de Testing de Aplicaciones Backend

Aprende testing backend completo: pytest fundamentals, fixtures, mocking con unittest.mock y pytest-mock, integration testing con test databases y factories, E2E testing con FastAPI TestClient, coverage con pytest-cov, TDD workflow, y CI con GitHub Actions. Construye un test suite production-grade con 80%+ coverage.

48 lecciones

Guía de Rendimiento de Bases de Datos y Optimización de Queries

Lleva tus APIs FastAPI de "funciona" a "escala" con performance tuning real de PostgreSQL. Esta guía profundiza en lectura completa de query plans con EXPLAIN ANALYZE, indexing avanzado (composite, covering, partial, expression, GIN), eliminación del problema N+1 en SQLAlchemy con `joinedload`/`selectinload`, profiling con `pg_stat_statements` y `auto_explain`, connection pooling con PgBouncer, autovacuum tuning, y refactor de los anti-patterns que rompen al escalar (OFFSET grande, COUNT(*) en tablas masivas, over-indexing). Diseñada para backend Python devs que ya completaron PostgreSQL & SQLAlchemy y necesitan llevar sus apps al siguiente nivel — y prepararse para entrevistas técnicas senior.

64 lecciones

Guía de Patrones SQL para APIs en Producción

Lleva tus APIs FastAPI de "funciona en dev" a SaaS multi-tenant que escala con los patterns SQL que toda app en producción necesita. Esta guía cubre cursor pagination (17x más rápido que OFFSET en pages profundas), soft deletes con índices parciales que no destruyen performance, audit logs con triggers PostgreSQL e history tables, multi-tenancy con Row-Level Security, zero-downtime migrations con expand-contract y Alembic, optimistic locking con SQLAlchemy, schema versioning backward-compatible y bulk operations con COPY. Diseñada para backend Python devs senior que ya completaron PostgreSQL & SQLAlchemy y Database Performance, y necesitan los patterns que separan a un dev que sabe optimizar queries de uno que sabe diseñar sistemas que escalan en producción multi-tenant.

64 lecciones

Guía de PostgreSQL Avanzado para Backend

Saca a PostgreSQL del modo "tabla relacional con índices" y úsalo a fondo como motor de aplicaciones backend serias. Esta guía cubre los features avanzados que el dev senior necesita cuando el motor estándar se queda corto: JSONB profundo con operadores y GIN indexes, full-text search en español como reemplazo viable de Elasticsearch, partitioning nativo para tablas masivas (>10M filas), materialized views para construir analytics in-DB, advisory locks que reemplazan a Redis para coordinación distribuida, savepoints para nested transactions con SQLAlchemy, extensiones útiles (`pg_trgm`, `citext`, `uuid-ossp`, `hstore`) con decision matrix de cuándo usar cada una, y CTEs recursivas para jerarquías (categorías anidadas, org charts) y grafos. Cierra el sub-track Data Layer del path Backend Python con un proyecto final integrador: refactorizar el Blog API con todos los features y medir con benchmarks.

64 lecciones

Guía de CI/CD para Backend en Python

Domina CI/CD aplicado a backend Python con FastAPI: GitHub Actions workflows, testing automation con Pytest + coverage, linting con Ruff/Black/mypy, pre-commit hooks, deployment automation a Railway/Render/Fly.io, environment management (dev/staging/prod), secrets handling, database migrations con Alembic en CI, y estrategias de rollback con blue-green y canary deployments. Construye un pipeline production-ready que automatiza desde el commit hasta producción.

40 lecciones

Guía de Fundamentos de Docker

Domina Docker aplicado a aplicaciones AI: construye imágenes optimizadas, containeriza apps FastAPI + LLM, orquesta stacks multi-servicio con Docker Compose (API + ChromaDB + Redis), y aplica best practices de producción incluyendo multi-stage builds, secrets management y health checks. 8 módulos progresivos que te llevan de tu primer container a un stack AI production-ready con un solo comando. La puerta de entrada a producción en el AI Engineering Path.

64 lecciones

Guía de Monitoreo y Observabilidad

Domina la observabilidad de sistemas AI en producción con OpenTelemetry, el estándar de la industria en 2026. Aprende a instrumentar aplicaciones LLM con traces de prompts, embeddings y tool calls, crear dashboards para latency y cost, diseñar estrategias de alerting, implementar monitoring AI-específico (calidad de prompts, uso de tokens, model drift) y debuggear issues de producción como hallucinations y cost spikes. Integración con LangSmith y backends de monitoring.

64 lecciones