7 cursos gratis para aprender software e IA desde cero, en orden
Hay cientos de cursos y casi todos empiezan por lo mismo. Estos siete van en orden: cada uno arranca donde acaba el anterior, ninguno repite al otro y los siete se pueden hacer gratis. Salen de comparar unas 300 páginas de guías, rutas y foros en castellano y en inglés. Los siete cursos son gratis enteros; lo único de pago son dos certificados opcionales (el de edX en CS50 y el de PortSwigger en seguridad), la clave de API que piden los ejercicios del último y Google Cloud en el de Kubernetes, que se cubre con los 300 $ de crédito que dan a las cuentas nuevas.
Con dos horas al día, cinco días a la semana, hacer los siete te lleva entre 12 y 18 meses (de 520 a 770 horas). Las horas de CS50, Full Stack Open y DevOps with Kubernetes salen de sus webs; las de los otros cuatro son mi cálculo a partir de lo que dura el material.
| Paso | Curso | Qué aprendes | Horas | Gratis | En castellano |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  CS50 | Programar de verdad: C, Python, SQL y web | 110-220 | Sí, con certificado gratis | Clases dobladas |
| 2 |  Full Stack Open | Hacer y desplegar una app web con React y Node | 120-160 | Sí, con certificado gratis | Casi entero |
| 3 |  Web Security Academy | Atacar y proteger apps web: inyección SQL, XSS, CSRF y más | 60-100 | Sí, sin certificado | No |
| 4 |  DevOps with Kubernetes | Subir apps a la nube con Kubernetes, CI/CD y escalado | 100 | Sí, con certificado gratis | No |
| 5 |  MLU de Amazon | Machine learning clásico, con gráficos interactivos | 20-30 | Sí, sin certificado | No |
| 6 |  fast.ai | Deep learning: entrenar y desplegar modelos | 80-100 | Sí, sin certificado | No |
| 7 |  Generative AI for Beginners | Construir con LLMs: prompts, RAG y agentes | 30-60 | Sí, sin certificado | Sí |
1. CS50, para aprender a programar (110-220 horas)
El curso de introducción a la informática de Harvard, y el primero en casi todas las rutas que he mirado. Son 11 semanas: empiezas con Scratch, pasas a C para entender qué hace la memoria por debajo, luego algoritmos y estructuras de datos, Python, SQL, HTML, CSS y JavaScript, y una app web con Flask. Tiene además una clase de IA (redes neuronales, LLMs, alucinaciones) y acabas con un proyecto tuyo.
Es gratis. Si apruebas todos los ejercicios con un 70 % y entregas el proyecto final, Harvard te da su certificado gratis; el certificado verificado de edX cuesta 219 $. Las clases están dobladas al castellano, son entre 110 y 220 horas (de 10 a 20 por cada una de las 11 semanas) y el plazo de la edición actual acaba el 30 de junio de 2027.
Las semanas 4 y 5, las de memoria en C, son donde más gente abandona. Si te atascas ahí, pregúntale al pato de CS50.ai, el tutor con IA del propio curso, antes de dejarlo. cs50.harvard.edu/x ↗
2. Full Stack Open, para hacer apps web (120-160 horas)
El curso de la Universidad de Helsinki para construir aplicaciones web modernas. CS50 te enseña a programar y aquí haces una app como las de verdad: React para lo que se ve, Node y Express para el servidor, bases de datos, tests, TypeScript, GraphQL, integración continua y contenedores. En la parte 3 ya la subes a internet con Fly.io o Render.
Es gratis y da certificado y créditos ECTS de la Universidad de Helsinki. Está traducido casi entero al castellano (la parte de integración continua sigue solo en inglés) y cada parte lleva entre 15 y 20 horas, así que las ocho principales (de la 0 a la 7) suman entre 120 y 160. Da por hecho que ya sabes programar, que es justo lo que te deja CS50. fullstackopen.com/es ↗
3. Web Security Academy, para que no te hackeen la app (60-100 horas)
La academia gratuita de PortSwigger, la empresa que hace Burp Suite, la herramienta que usan los pentesters para auditar webs. Cada tema explica un tipo de ataque y luego te da laboratorios, webs vulnerables de verdad que tienes que romper tú: inyección SQL (16 laboratorios), XSS (30), CSRF (8), control de acceso, autenticación, OAuth, JWT, SSRF, subida de archivos, ataques a APIs y GraphQL, y desde hace poco ataques a apps con LLMs. Son más de 30 temas y se añaden según salen ataques nuevos.
Es 100 % gratis y está siempre abierta: te creas una cuenta y guarda tu progreso. Los laboratorios se hacen con Burp Suite Community, que también es gratis. No da certificado; el suyo (Burp Suite Certified Practitioner) es de pago y opcional. Está solo en inglés y no da horas, así que las 60-100 son mi cálculo para los temas de nivel básico e intermedio. Va después de Full Stack Open porque ya sabes cómo está hecha una app web y aquí aprendes a romperla, y antes de subirla a la nube. portswigger.net/web-security ↗
4. DevOps with Kubernetes, para subir tus apps a la nube y escalarlas (100 horas)
El siguiente curso de la Universidad de Helsinki, que desde 2024 lleva Matti Luukkainen, el mismo profesor de Full Stack Open. Montas un clúster de Kubernetes en tu ordenador con k3d y despliegas en él tus aplicaciones con deployments, services, ingress y gateway. Después las subes a Google Kubernetes Engine, haces que escalen solas según la carga, las vigilas con Prometheus y Grafana y automatizas los despliegues con GitOps. Acaba con service mesh, recursos personalizados de Kubernetes (CRDs) y cómo funciona todo por dentro.
Es gratis y da certificado y 5 créditos ECTS si entregas al menos 30 de sus 55 ejercicios; la nota sube con los que hagas. El propio curso calcula unas 100 horas, está solo en inglés y la edición actual cierra el 31 de enero de 2027. Pide saber Docker y desarrollo web, justo lo que te deja Full Stack Open con su parte de contenedores. Google Kubernetes Engine es de pago, pero las cuentas nuevas de Google Cloud traen 300 $ de crédito, y el resto del curso funciona en tu ordenador. devopswithkubernetes.com ↗
5. Machine Learning University de Amazon (20-30 horas)
Lo que Amazon usaba para formar a sus propios ingenieros, abierto a todo el mundo. Tiene tres piezas que se complementan. MLU Explain son 14 artículos interactivos donde mueves los datos y ves qué le pasa al modelo: regresión lineal y logística, árboles de decisión, random forest, redes neuronales, precisión y recall, la curva ROC o el equilibrio entre sesgo y varianza. En YouTube está el curso «Machine Learning through Application» (17 vídeos, casi 4 horas), y en GitHub los notebooks con ejercicios y un proyecto final.
Es gratis, pero no da certificado y está solo en inglés. Necesitas Python, porque los ejercicios van con scikit-learn, y los notebooks se ejecutan gratis en SageMaker Studio Lab o en Google Colab. Ojo con la nota de prensa de 2022 que circula: los cursos de YouTube que nombra ya no existen, los de ahora son los del canal oficial. Entre vídeos, artículos y notebooks calculo entre 20 y 30 horas. MLU Explain ↗ · Canal de YouTube ↗
6. fast.ai, para el deep learning (80-100 horas)
Practical Deep Learning for Coders va al revés que la mayoría: primero entrenas un modelo que funciona y luego entiendes por qué. En 9 lecciones de hora y media haces modelos de imagen, de texto y de datos tabulares con PyTorch, y los publicas para que otros los usen. MLU te explica los conceptos con gráficos y aquí los programas, así que no se pisan.
Es gratis, no da certificado y está en inglés con subtítulos. Pide alrededor de un año programando y matemáticas de bachillerato; lo demás lo explica sobre la marcha, y los notebooks se ejecutan gratis en Google Colab o en Kaggle sin tener una tarjeta gráfica. Son 13 horas y media de vídeo, y contando la práctica de cada lección calculo entre 80 y 100 horas. course.fast.ai ↗
7. Generative AI for Beginners, para construir con IA (30-60 horas)
El curso de Microsoft en GitHub para hacer aplicaciones con modelos de lenguaje. Son 21 lecciones que van del primer prompt a lo que se usa en producción: llamar a funciones desde el modelo, RAG con bases de datos vectoriales para que responda con tus documentos, y agentes. El código va en Python y en TypeScript, y no te ata a ningún framework.
El curso es gratis y está traducido al castellano, pero no da certificado y para los ejercicios necesitas una clave de API de OpenAI o de Azure, que se paga según lo que gastes. Si después quieres un certificado, el curso de agentes de Hugging Face es gratis y lo da. Calculo entre 30 y 60 horas, según cuánto te pares en los ejercicios. github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners ↗
Y las matemáticas
No les he dado un hueco porque ninguno de estos cursos te pide más que álgebra y algo de estadística, y fast.ai te enseña el resto por el camino. Para los pasos 5 y 6, la serie de redes neuronales de 3Blue1Brown, que llega hasta los transformers, se ve en una tarde y deja todo mucho más claro. Si te falta base, Khan Academy lo repasa gratis y en castellano.