Backend Python

La carrera Backend Python está diseñada para formar desarrolladores backend Python capaces de abordar cualquier proyecto web. La ventaja diferencial de esta carrera es que cubre los tres grandes frameworks web de Python: FastAPI (moderno, asíncrono y de alto rendimiento), Django (baterías incluidas, ideal para proyectos enterprise) y Flask (ligero y flexible para microservicios y prototipos). Dominar los tres te permite elegir la herramienta adecuada para cada contexto.

La carrera sigue una progresión lógica: se parte de los fundamentos de Python como lenguaje, se consolida el patrón de capa de datos con SQLAlchemy, se avanza por los tres frameworks web, se profundiza en persistencia con SQL, MongoDB y Redis para caché y colas, y se cierra con Docker para la contenerización y Git para el trabajo en equipo.

A lo largo de varios cursos certificados, la carrera proporciona un dominio integral del desarrollo backend con Python.

• Desarrolladores que se inician en el backend y eligen Python como su lenguaje principal por su claridad y versatilidad.
• Programadores Python que ya conocen el lenguaje y quieren especializarse en desarrollo web con los frameworks profesionales.
• Científicos de datos e ingenieros de IA que necesitan construir APIs y aplicaciones web para exponer sus modelos y análisis.
• Desarrolladores de otros lenguajes (Java, PHP, JavaScript) que quieren incorporar Python a su perfil profesional.
• Freelancers y emprendedores técnicos que buscan un stack ágil para desarrollar productos web completos con rapidez.

1. Certificado completo de Python

Base imprescindible de toda la carrera. Se aprende desde la sintaxis fundamental hasta la programación orientada a objetos, programación funcional, sistema de tipos, manejo de errores, estructuras de datos avanzadas, módulos, testing y las mejores prácticas del lenguaje. Este curso garantiza la fluidez necesaria para abordar los tres frameworks web con soltura.

2. Certificado completo de FastAPI

El framework web moderno de Python, diseñado para construir APIs de alto rendimiento. Se aprende a crear APIs REST con validación automática mediante Pydantic, documentación OpenAPI generada automáticamente, programación asíncrona con async/await, inyección de dependencias, autenticación y testing. FastAPI es la elección preferente para nuevos proyectos de API en el ecosistema Python.

3. Certificado completo de SQLAlchemy

El ORM y toolkit de SQL de referencia en Python, utilizado de forma masiva en proyectos FastAPI y Flask. Se cubren el mapeo de modelos, relaciones, consultas declarativas, sesiones, migraciones con Alembic y el patrón repository. Dominar SQLAlchemy es indispensable para construir capas de datos profesionales en Python.

4. Certificado completo de Django

El framework web baterías incluidas de Python, referencia en aplicaciones empresariales. Se cubren el ORM de Django, sistema de administración automático, formularios, autenticación, middleware, Django REST Framework para APIs, templates, signals, testing y la arquitectura completa de proyectos Django. Django es la opción dominante en proyectos que necesitan un ecosistema maduro y completo.

5. Certificado completo de Flask

El microframework de Python, ideal para microservicios, prototipos y aplicaciones donde se necesita máximo control. Se aprende enrutamiento, templates con Jinja2, formularios, extensiones, blueprints, integración con bases de datos, testing y despliegue. Flask destaca por su flexibilidad y sigue siendo muy utilizado en la industria.

6. Certificado completo de SQL

El lenguaje de bases de datos relacionales imprescindible para cualquier desarrollador backend. Se abordan desde los fundamentos de consultas SELECT hasta joins complejos, subconsultas, funciones de agregación, índices, optimización de rendimiento, transacciones y el diseño de esquemas. SQL es transversal a los tres frameworks de la carrera: FastAPI con SQLAlchemy, Django con su ORM y Flask con extensiones de base de datos.

7. Certificado completo de MongoDB

La base de datos NoSQL orientada a documentos más utilizada del mercado. Se aprende el modelo de datos basado en documentos JSON, operaciones CRUD, consultas avanzadas, agregaciones, índices, replicación y la integración con aplicaciones Python. MongoDB complementa a SQL cubriendo los casos de uso donde el esquema flexible y el rendimiento con datos no estructurados son prioritarios.

8. Certificado completo de Redis

Base de datos en memoria y broker de mensajería imprescindible en aplicaciones Python modernas. Se cubren caché de consultas, sesiones, colas con Celery o RQ, rate limiting, estructuras de datos y pub/sub. Redis es el aliado natural de FastAPI y Django para mejorar el rendimiento y habilitar tareas en background.

9. Certificado completo de Docker

La herramienta de contenerización estándar de la industria. Se aprende a crear imágenes Docker para aplicaciones Python, gestionar contenedores, Docker Compose para entornos multiservicio con bases de datos, redes, volúmenes y las mejores prácticas para empaquetar y distribuir aplicaciones FastAPI, Django y Flask listas para producción.

10. Certificado completo de Git

La herramienta de control de versiones imprescindible en cualquier equipo de desarrollo. Se cubren desde los fundamentos de repositorios hasta ramas, merges, resolución de conflictos, flujos de trabajo colaborativos (Git Flow, GitHub Flow) y el uso profesional de GitHub. Git es transversal a toda la carrera y a cualquier proyecto real.

Al completar esta carrera, serás capaz de:

• Programar en Python con nivel profesional, dominando OOP, programación funcional, sistema de tipos y testing.
• Construir APIs de alto rendimiento con FastAPI, aprovechando la validación automática, la documentación OpenAPI y la programación asíncrona.
• Desarrollar aplicaciones web completas con Django, utilizando su ORM, sistema de administración, autenticación y Django REST Framework.
• Crear microservicios y aplicaciones ligeras con Flask, eligiendo las extensiones adecuadas para cada caso.
• Diseñar y consultar bases de datos relacionales con SQL y bases de datos NoSQL con MongoDB según los requisitos del proyecto.
• Contenerizar aplicaciones Python con Docker y gestionar entornos de desarrollo y producción con Docker Compose.
• Colaborar eficazmente en equipos de desarrollo utilizando Git y flujos de trabajo profesionales.
• Elegir el framework Python más adecuado (FastAPI, Django o Flask) para cada tipo de proyecto y contexto empresarial.

• Lenguaje: Python 3.12 / 3.13. Type hints completos, pattern matching, Async I/O.
• Frameworks web: FastAPI 0.115+, Django 5.1, Flask 3.1.
• ORM: SQLAlchemy 2.0 (con async), Django ORM, Alembic.
• Validación: Pydantic 2.x.
• Bases de datos: PostgreSQL 16, MySQL 8, SQLite 3.46, MongoDB 7.
• Caché y colas: Redis 7, Celery 5.4, RQ, ARQ.
• Testing: pytest 8, pytest-asyncio, factory-boy, faker, httpx.
• Tooling: uv, Ruff, mypy 1.x, Black, pre-commit.
• Contenedores: Docker 24, Docker Compose v2, Kubernetes 1.30.
• Observabilidad: structlog, OpenTelemetry, Sentry, Prometheus.
• Despliegue: Gunicorn + Uvicorn workers, AWS ECS / Lambda, Azure Container Apps, GCP Cloud Run.