Temario
El curso avanza de abajo arriba: primero, cómo viajan los datos por internet; al final, cómo se construye un backend para agentes de IA. Cada fase se apoya en las anteriores, así que te recomendamos seguirlas en orden.
fase-0Cómo funciona internet 9 de 9 lecciones
Cliente-servidor, protocolos, capas de red, IP, TCP, DNS y TLS: por dónde viajan los datos antes de que escribas una línea de backend.
fase-1Terminal, Linux y SSH 1 de 10 lecciones
Donde vive casi todo backend: la shell, los permisos, los procesos, las variables de entorno y cómo entrar en un servidor remoto.
fase-2HTTP a fondo(Próximamente)
El protocolo de la web visto desde quien responde: métodos, códigos de estado, cabeceras, cookies, CORS y caché.
fase-3Tu primer servidor(Próximamente)
Node.js y TypeScript: un servidor HTTP sin framework, después con uno, validación de entrada, errores, logs y el event loop.
fase-4Diseño de APIs(Próximamente)
REST bien hecho, OpenAPI y cuándo usar GraphQL, gRPC, WebSockets, Server-Sent Events o webhooks.
fase-5Bases de datos(Próximamente)
SQL con PostgreSQL, modelado, índices, transacciones, migraciones, ORMs y cuándo tiene sentido NoSQL.
fase-6Autenticación, autorización y seguridad(Próximamente)
Contraseñas, sesiones y JWT, OAuth y OpenID Connect, roles y permisos, y el OWASP Top 10.
fase-7Docker y contenedores(Próximamente)
El fin del «en mi máquina funciona»: imágenes, contenedores, Dockerfile, volúmenes, redes y Docker Compose.
fase-8Despliegue e infraestructura(Próximamente)
Tu propio servidor: VPS, reverse proxy, dominio y HTTPS, CI/CD, modelos de cloud e infraestructura como código.
fase-9Arquitectura y escalado(Próximamente)
Colas y trabajos en segundo plano, caché, escalado horizontal, monolito frente a microservicios y sistemas distribuidos.
fase-10Calidad y observabilidad(Próximamente)
Tests unitarios, de integración y end-to-end; logs, métricas y trazas; health checks y gestión de incidentes.
fase-11Backend para IA y agentes(Próximamente)
APIs de modelos desde el servidor, streaming, tool use, MCP, búsqueda semántica con embeddings y RAG, e IA en producción.