Información del curso

Aprende a publicar tus proyectos de IA en GitHub como lo haría un profesional: Git desde cero en Windows, una cuenta segura con correo privado y 2FA, un README de perfil que cuenta quién eres sin inflar nada, un repositorio con estructura clara y README honesto (limitaciones y pendientes incluidos), pruebas sin red con pytest, calidad con ruff y pull requests, integración continua con GitHub Actions y una primera release enlazada desde tu portfolio. Todo sobre un servidor MCP real que consulta el BOE. Cada tema tiene teoría, práctica real paso a paso y cuestionario.

Duración estimada: 12 horas. Nivel: intermedio. Requisitos: saber lo básico de Python y de la terminal (curso E1), Windows 10 u 11 y una cuenta de GitHub gratuita. Diploma acreditativo incluido al aprobar el examen final.

8 temas · 16 lecciones · 40 preguntas de práctica · examen final

Temario

1. Git y GitHub: pensar en versiones — Qué guarda Git, qué aporta GitHub y cómo hacer tu primer repositorio en Windows.
   • Repositorio, commit, rama y remoto
   • Instalar Git y tu primer repositorio
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
2. Tu cuenta profesional — Perfil completo, correo privado en los commits, 2FA con códigos de recuperación a buen recaudo y GitHub CLI conectado.
   • Perfil, correo privado y claves
   • 2FA, códigos de recuperación y GitHub CLI
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
3. El README de perfil — Qué debe contar tu portada de GitHub y cómo publicarla en Markdown sin trampas.
   • Qué cuenta un buen perfil
   • Crear el repo de perfil y escribirlo en Markdown
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
4. Un repositorio que se entiende — Estructura mínima de un proyecto Python, README honesto con limitaciones y pendientes, licencia y política de seguridad.
   • Estructura mínima y README honesto
   • Montar mcp-boe desde cero
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
5. Pruebas sin red con pytest — Pruebas deterministas con fixtures grabadas y monkeypatch, incluida la del servidor MCP en memoria.
   • Por qué las pruebas no deben tocar internet
   • Escribir y ejecutar las pruebas
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
6. Calidad: ruff y revisión por pull request — Lint y formato con ruff, y el ciclo rama → pull request → revisión → fusión, también cuando trabajas solo.
   • Lint, formato y revisión
   • Configurar ruff y hacer tu primer pull request
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
7. Integración continua con GitHub Actions — Un workflow que instala, pasa ruff y ejecuta pytest en Python 3.11 y 3.12 con cada cambio, con su badge en el README.
   • Qué es un workflow
   • Crear ci.yml y ver el run verde
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
8. Proyecto final: publicar tu portfolio — Lista de comprobación antes de hacer público el proyecto, release v0.1.0, enlace desde el perfil y hábitos para mantenerlo vivo.
   • Lista de comprobación antes de hacerlo público
   • Publicar, etiquetar y enlazar
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)

Cómo se aprueba y qué obtienes

• Cada lección: teoría, práctica paso a paso (en vídeo cuando esté publicado) y comprobación.
• Cuestionario por tema y examen final: se aprueba con un 7 sobre 10 y puedes repetirlo.
• Insignia verificable al completar el curso, para compartir en LinkedIn.
• Diploma acreditativo en PDF con código de verificación: incluido en el curso. No es una titulación oficial.

🔒 Curso de pago: 99 € (diploma acreditativo incluido). Comprar este curso · o toda la academia por 149 €/año. El acceso se abre solo en cuanto se confirma el pago.