Go
Aprende la estructura recomendada de proyectos Go: cuándo usar cmd/, internal/ y pkg/. Incluye un árbol de archivos, ejemplos de código y los resultados esperados de construcción y pruebas.
Go
Aprendé a configurar un entorno de Go moderno. Olvidate del viejo GOPATH, dominá Go Modules, aprendé a usar go install y configurá tu PATH correctamente para desarrollar como un profesional.
Astro
Descubrí cómo Astro procesa Markdown de forma nativa, extrae frontmatter y lo hace tipable en TypeScript. Veremos ejemplos de frontmatter simple y complejo, componentes Astro que usan esos datos y la salida HTML resultante paso a paso.
Git
Aprende a usar `git status` y `git diff` para inspeccionar cambios en el directorio de trabajo, tanto sin stagear como staged. Este tutorial cubre comandos, salidas esperadas y mejores prácticas con ejemplos paso a paso.
Python
Aprendé a configurar tu entorno de desarrollo para Django de forma profesional. Te enseñamos a usar el método clásico con venv y la ultra rápida herramienta uv para evitar conflictos de dependencias.
Python
Descubrí por qué la mentalidad de 'baterías incluidas' de Django es lo opuesto a la filosofía de 'baterías no incluidas' de FastAPI, con ejemplos reales de blogs, microservicios IoT y plataformas SaaS híbridas.
Spring Boot
Aprende a usar Spring Initializr para crear un proyecto Spring Boot list-ready. Cubre generation steps, dependency selection, and a complete REST API example with runnable code and expected outputs.
Shell
Aprende a usar cd . .. ~ - y cd sin argumentos con ejemplos prácticos y bloques de código ejecutables en bash. Dominá la navegación en shell de forma rápida y segura.
Arquitectura de Datos
Explorá Apache Kafka desde cero y descubrí por qué es una plataforma de streaming de eventos distribuida, inmutable y de solo agregado, muy diferente a una cola de mensajes tradicional. Aprendé sus componentes clave, casos de uso y mejores prácticas con ejemplos en Python.
Machine Learning
MLOps es la disciplina que permite desplegar y mantener modelos de Machine Learning en producción de forma confiable y escalable, extendiendo DevOps para cubrir los desafíos únicos de los datos y los modelos. Aprendé por qué es esencial, cómo funciona su ciclo de vida y sus diferencias con DevOps.
Recibí los nuevos posts en tu correo. Sin spam.