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Plan de Estudio Completo: Python y Go para Desarrolladores Profesionales

Objetivo General: Expandir tus habilidades de desarrollo con Python y Go, enfocándote en áreas de alta demanda como IA/ML, microservicios de alto rendimiento y Cloud-Native, aplicando consistentemente buenas prácticas, testing, arquitectura limpia y despliegue en la nube. Disponibilidad de Estudio:

  • Lunes a Viernes: 1 hora diaria
  • Sábados y Domingos: 2-3 horas por día Filosofía del Plan:
  • Práctica Activa: La mayor parte del tiempo se dedicará a la codificación.
  • Aprendizaje Reflexivo: No solo el "qué", sino el "cómo" y el "por qué".
  • Construcción de Portafolio: Cada bloque culmina en mini-proyectos o contribuciones a uno mayor.
  • Revisión Espaciada: Consolidación regular para una mejor retención.
  • Integración de Pilares: Buenas prácticas (testing, manejo de errores, calidad de código) y despliegue se aplicarán desde el inicio.

Herramientas Clave

  • IDE/Editor: VS Code (con las extensiones de Python y Go).
  • Control de Versiones: Git y GitHub (indispensable para todos los proyectos y ejercicios).
  • Terminal/CLI: Familiaridad con la línea de comandos (Bash/Zsh).
  • Contenedores: Docker.
  • Recursos Online: Documentación oficial, cursos (Platzi, Coursera, Udemy), tutoriales interactivos, libros, YouTube (Corey Schafer, TechWorld with Nana, Just for Func).
  • Plataformas de Práctica: LeetCode, HackerRank, Codewars.

Estructura del Ciclo de Estudio (Semanal)

Lunes a Viernes (1 hora diaria)

  • Primeros 10-15 minutos: Revisión rápida de notas del día anterior o un concepto clave. Introducción a un nuevo concepto teórico y a una buena práctica asociada.
  • Siguientes 45-50 minutos: ¡Código, Código, Código! Aplicar el concepto inmediatamente, resolver ejercicios, escribir tests unitarios y aplicar la buena práctica del día. Tomar notas detalladas y hacer commits regulares a Git.

Sábados y Domingos (2-3 horas por día)

  • Enfoque en Proyectos y Práctica Intensiva: Aplicar lo aprendido en un mini-proyecto o un ejercicio más grande. Abordar problemas de codificación más complejos. Leer documentación en profundidad, experimentar con librerías, y empezar a pensar en la arquitectura limpia y el despliegue de la aplicación. Realizar una revisión semanal.

Fases y Bloques de Estudio

Fase 1: Fundamentos Esenciales y Calidad de Código (Semanas 1-4)

Semana 1: Python - Fundamentos y Estructuras de Datos

  • Objetivo: Adquirir una comprensión sólida de la sintaxis básica de Python, tipos de datos fundamentales, estructuras de control de flujo, funciones y las principales estructuras de datos. Empezar a aplicar manejo de excepciones y tests unitarios.
  • Conceptos Clave: Variables, operadores, condicionales (if/elif/else), bucles (for/while), funciones (parámetros, retorno, *args, **kwargs), try/except. Listas, tuplas.
  • Buenas Prácticas: PEP 8 (linting con flake8, formateo con Black), manejo básico de try/except para entradas de usuario. Versionado con Git.
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Programa de Gestión de Contactos (CLI) con funciones, diccionarios, manejo de errores y tests unitarios básicos.

Semana 2: Python - POO, Módulos y Testing Unitario

  • Objetivo: Comprender POO, modularidad y la importancia del testing unitario en Python.
  • Conceptos Clave: Clases, objetos, atributos, métodos, herencia, encapsulación. Creación y uso de módulos/paquetes. Manejo de archivos (lectura/escritura).
  • Buenas Prácticas: Testing unitario con unittest o pytest (introducción a asserts, setup/teardown). Organización del código en módulos.
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Extender el gestor de contactos para que guarde/cargue datos desde un archivo (.txt o .csv) y añadir cobertura de tests para las funciones de archivo.

Semana 3: Go - Fundamentos y Tipos Básicos

  • Objetivo: Sentar las bases en Go: sintaxis, tipos, control de flujo y el sistema de módulos Go.
  • Conceptos Clave: Variables, constantes, tipos primitivos (int, string, bool, float), if/else, for (único bucle de Go), funciones, punteros. Arrays, Slices y Maps.
  • Buenas Prácticas: go fmt para formateo, golint para linter. Manejo de errores idiomático (retornar error).
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Utilidad de línea de comandos en Go para procesamiento de texto básico (ej. contar palabras, invertir cadenas) con manejo de errores adecuado.

Semana 4: Go - Estructuras, Interfaces y Concurrencia Básica

  • Objetivo: Entender structs, interfaces y el pilar fundamental de Go: la concurrencia con Goroutines y Channels.
  • Conceptos Clave: Structs, métodos, interfaces (implementación implícita). Goroutines y Channels (conceptos básicos, comunicación). Context (context package).
  • Buenas Prácticas: Diseño de interfaces (interface{}), uso efectivo de Goroutines y Channels para comunicación segura. Pruebas unitarias para funciones concurrentes (básico).
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Un programa Go que simule un "worker pool" simple usando Goroutines y Channels para procesar tareas en paralelo.

Fase 2: Consolidación y Aplicación (Semana 5)

Semana 5: Consolidación y Micro-Proyecto "Políglota"

  • Objetivo: Reforzar todos los fundamentos de Python y Go y construir un proyecto que demuestre la interoperabilidad entre ambos.
  • Actividades Principales:
    • Revisión Activa (L-Mi): Repasar notas, resolver problemas desafiantes de codificación en ambos lenguajes. Identificar y reforzar puntos débiles.
    • Micro-Proyecto "Políglota" (J-D):
      • Ejemplo de Proyecto: Una API REST en Go que exponga un endpoint simple (ej. GET /saludo). Luego, un script de Python que consuma esa API, procese la respuesta y realice alguna operación adicional (ej. visualización, guardado en archivo).
      • Requerimientos: Ambos componentes deben tener tests, manejo de errores y seguir buenas prácticas de código. Contenerizar ambos servicios con Docker.
  • Portafolio: Este proyecto es clave para tu portafolio, mostrando tu habilidad con múltiples lenguajes y herramientas.

Fase 3: Especialización Inicial y Desarrollo Web/APIs (Semanas 6-10)

Semana 6: Python - Desarrollo Web con FastAPI y Bases de Datos

  • Objetivo: Construir APIs RESTful eficientes con FastAPI y conectar a bases de datos.
  • Conceptos Clave: FastAPI (Path/Query/Body Parameters, Pydantic), ORM (SQLAlchemy o Tortoise ORM), Bases de datos relacionales (PostgreSQL/SQLite). Autenticación básica (OAuth2/JWT).
  • Buenas Prácticas: Arquitectura Limpia (MVC/Hexagonal light) para APIs (separación de capas: routers, servicios, repositorios, esquemas). Inyección de Dependencias. Manejo de errores en APIs (HTTP status codes, JSON de error). Logging efectivo.
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): API REST CRUD para un recurso (ej. productos, usuarios) que persista datos en una base de datos. Incluir tests de integración para la API.

Semana 7: Python - Integración de IA/ML y MLOps Básico

  • Objetivo: Integrar un modelo de Machine Learning básico en una API y entender los conceptos de MLOps.
  • Conceptos Clave: Pandas (repaso), Scikit-learn (entrenar y usar un modelo simple: regresión/clasificación). Serialización/deserialización de modelos (pickle, joblib).
  • Buenas Prácticas: Versionado de modelos (conceptual, o una herramienta simple como MLflow). Despliegue de modelos como servicio (FastAPI).
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Extender tu API del Bloque 6 para incluir un endpoint que use un modelo ML sencillo (ej. clasificador de spam, predictor de precios simple).

Semana 8: Go - Desarrollo Web (net/http / Gin) y Patrones de Concurrencia

  • Objetivo: Construir servidores web eficientes en Go y profundizar en patrones de concurrencia.
  • Conceptos Clave: Servidores HTTP con net/http (rutas, middleware). Opcional: Framework ligero como Gin. Conexión a bases de datos (PostgreSQL/MySQL con database/sql y drivers). Patrones de concurrencia avanzados (ej. "fan-out/fan-in", "errgroup").
  • Buenas Prácticas: Manejo de errores robusto en servicios web. Diseño de APIs Go. Uso correcto de context para timeouts y cancelaciones. Testing de handlers HTTP.
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Un microservicio Go que exponga una API REST, se conecte a una base de datos y use Goroutines para manejar solicitudes concurrentes o tareas en segundo plano.

Semana 9: Go - gRPC y Observabilidad Básica

  • Objetivo: Entender y aplicar gRPC para comunicación entre servicios y añadir observabilidad.
  • Conceptos Clave: Protocol Buffers, gRPC (definición de servicios, generación de código, implementación de cliente/servidor).
  • Buenas Prácticas: Logging estructurado (ej. Zerolog, Zap). Introducción a métricas (Prometheus client library) y tracing (OpenTelemetry, conceptual).
  • Mini-Proyecto (Fin de semana): Convertir tu microservicio Go del Bloque 8 para usar gRPC para la comunicación interna, o crear un cliente Go para un servicio gRPC público. Añadir logging y métricas básicas.

Semana 10: Despliegue en la Nube y CI/CD (Python y Go)

  • Objetivo: Aprender a desplegar tus aplicaciones contenerizadas en la nube y automatizar el proceso con CI/CD.
  • Conceptos Clave:
    • Docker: Profundización (Dockerfile optimizado, docker-compose).
    • Google Cloud Run / AWS Fargate / Azure Container Instances: Despliegue de servicios contenerizados.
    • Kubernetes (Conceptos Básicos): Pods, Deployments, Services, Ingress. (No se espera dominio, solo familiarización).
    • CI/CD: GitHub Actions / GitLab CI (automatización de build, test y deploy).
  • Buenas Prácticas: Infraestructura como Código (IaC) - Introducción conceptual a Terraform/Pulumi. Pipeline de CI/CD robusto.
  • Proyecto (Fin de semana): Tomar la API de Python con ML (o el microservicio de Go) y desplegarla en Google Cloud Run (o una alternativa equivalente en AWS/Azure) usando un pipeline de CI/CD de GitHub Actions. Este es un proyecto estelar para tu portafolio.

Fase 4: Consolidación Final y Proyecto Integrador Avanzado (Semana 11+)

Semana 11+: Proyecto Integrador "Full Stack Políglota"

  • Objetivo: Combinar todas las habilidades adquiridas en un proyecto ambicioso que integre Java/Spring Boot con Python y Go, aplicando todas las buenas prácticas y estrategias de despliegue.
  • Actividades Principales:
    • Diseño de Arquitectura: Planifica una arquitectura de microservicios o distribuida donde cada lenguaje (Java, Python, Go) juegue un rol clave. Piensa en la comunicación entre ellos (REST, gRPC, colas de mensajes).
    • Implementación: Desarrolla los componentes principales en cada lenguaje.
    • Despliegue Completo: Despliega todo el sistema en un entorno Cloud (preferiblemente Kubernetes gestionado) con pipelines de CI/CD.
    • Observabilidad: Implementa logging centralizado, métricas (Prometheus/Grafana) y tracing (OpenTelemetry) a través de todos tus servicios.
  • Ejemplos de Proyecto:
    • Plataforma de E-commerce con Microservicios:
      • Core de Negocio/Gestión de Órdenes: Java/Spring Boot.
      • Motor de Recomendaciones/Análisis de Datos: Python (FastAPI + ML).
      • Servicio de Notificaciones/Gateway de Alto Rendimiento: Go (concurrente).
      • Frontend: Angular/React (tu base).
      • Infraestructura: Docker y Kubernetes.
    • Sistema de Monitoreo Personalizado:
      • Agentes de Recolección de Datos: Scripts en Python/Go.
      • API de Ingesta de Datos (Alto Rendimiento): Go.
      • Procesamiento y Almacenamiento de Datos: Python (Pandas) + Base de Datos (ej. PostgreSQL/MongoDB).
      • Dashboard de Visualización: Angular/React.
      • Despliegue: Cloud.
  • Portafolio: Este proyecto será la pieza central de tu portafolio, demostrando una competencia integral en desarrollo profesional políglota y Cloud-Native.

Consejos para la Retención y el Éxito

  • Consistencia: Es la clave. 1 hora diaria constante es más efectiva que 7 horas un día y nada el resto.
  • Documenta Todo: Tus notas, tus decisiones de diseño, los errores que resolviste y por qué.
  • Enseña lo que Aprendes: Explica los conceptos a alguien más (o a ti mismo).
  • Revisa Regularmente: Vuelve a los temas anteriores, especialmente antes de las semanas de consolidación.
  • Participa en la Comunidad: Haz preguntas, lee discusiones.
  • Lee Código Abierto: Examina cómo se construyen proyectos populares en GitHub en Python y Go.
  • Descansa: La fatiga afecta la retención.