¿Necesito experiencia previa?

No. Los caminos de entrada empiezan desde cero y cada concepto se practica antes de avanzar.

¿Qué lenguajes puedo aprender?

Python, Java, C++, JavaScript, TypeScript, SQL, HTML y CSS, con Spring Boot, React y Flask, además de datos, IA, AWS, DevOps y Solidity.

¿Puedo probarlo gratis?

Sí. Sin pagar, tenés las primeras cinco aulas y el primer proyecto de Fundamentos, Python, HTML, SQL, Java, C++, AWS y DevOps.

Empezar es gratis. Un camino completo cuesta USD 12 por mes, hasta tres caminos USD 30, y todo el catálogo USD 70. Cancelás cuando quieras.

¿Cómo se corrigen los ejercicios?

El código corre de verdad en tu navegador. Los tests observan su salida, su estado o el DOM resultante; no buscan una respuesta copiada.

¿Los cursos de datos usan pandas o PyTorch?

No: estadística, machine learning y deep learning se implementan a mano, para que entiendas qué hace cada herramienta por dentro antes de usarla.

¿Los certificados se pueden verificar?

Sí. Cada certificado —de un curso o de un camino completo— tiene una página pública con su código, se descarga en PDF y se suma al perfil de LinkedIn.

Aprendé a programar jugando

Cursos y roadmaps de programación con aulas interactivas: escribís código de verdad desde la primera clase, en el navegador y sin instalar nada.

Roadmaps

Full Stack Developer: Construir productos web completos: interfaz, API, datos y despliegue. Python · Flask · SQL · JavaScript · React · TypeScript
Frontend Developer: Diseñar y programar interfaces claras, responsivas y mantenibles. HTML · CSS · JavaScript · React · TypeScript
Backend Developer: Crear APIs, modelar datos y resolver lógica del lado servidor. Python · SQL · HTTP · Flask · Docker
Java Full Stack: Construir y operar aplicaciones completas con Java: el lenguaje compilado de verdad, bases de datos, APIs seguras, un frontend en React y el camino a producción con contenedores, Kubernetes y AWS. Java · SQL · HTTP · React · Docker · Kubernetes · AWS
Desarrollador Experto en Python: Dominar Python de punta a punta: sintaxis, diseño orientado a objetos, algoritmos, datos y una API real con Flask. Python · Git · POO · Algoritmos · Flask
Data Analytics: Transformar datos crudos en análisis, consultas y decisiones accionables. Python · SQL · Estadística · ML
Cloud Engineer: Entender servicios cloud y desplegar sistemas con criterio operativo. Linux · Redes · Docker · AWS · Kubernetes
AI Engineer: Crear soluciones con datos, modelos y productos impulsados por IA. Python · Datos · Matemática · ML · Deep Learning
Blockchain Developer: Entender cómo funciona una cadena por dentro y escribir lo que corre encima: contratos, interfaces y las defensas que necesitan. Python · Criptografía · Solidity · Web3 · DeFi
DevOps Engineer: Automatizar entregas, cuidar ambientes y operar software en producción. Linux · Docker · CI/CD · AWS · Kubernetes
C++: Programar en C++ de verdad, compilado con clang en el navegador: de las bases a la memoria, los objetos, la STL, los templates, los algoritmos de competencia y un videojuego propio. C++20 · STL · Memoria · Algoritmos · Videojuegos

Todos los cursos

Full Stack Developer

Fundamentos de programación: Qué es un programa, cómo piensa una computadora y cómo se razona un algoritmo, antes de tocar un lenguaje.
Python I: de cero a programar: El primer nivel: variables, decisiones, bucles y listas.
Python II: escribir programas de verdad: Funciones, estructuras de datos y errores: donde el código deja de ser un ejercicio.
Python III: cómo funciona por dentro: Objetos, generadores, decoradores y el costo de lo que escribís.
POO con Python: diseñar con objetos: Modelar, encapsular, componer y los patrones que se usan de verdad.
Algoritmos y estructuras de datos: Complejidad, búsqueda, orden, recursión, pilas, colas, árboles y grafos.
Python IV: herramientas para programas reales: Archivos, regex, testing propio y organizar código que crece.
Git y la terminal: el control de versiones por dentro: Commits, ramas, merges y remotos, construidos a mano para que dejen de dar miedo.
SQL: preguntarle cosas a los datos: El lenguaje con el que se le pregunta a una base de datos.
Flask: APIs con Python: Rutas, JSON y autenticación sin instalar nada.
JavaScript: el lenguaje del navegador: Funciones, arrays, objetos, closures y asincronía, con el resultado dibujándose al lado.
React: interfaces que se describen: Componentes, estado y efectos, con el resultado dibujándose al lado.
TypeScript: contratos para la interfaz: Tipos, props y estados en React.
TypeScript II: tipos que hacen trabajo: Tipos condicionales, mapped types y estados async tipados de verdad.
TypeScript III: arquitectura tipada: Máquinas de estado, stores tipados y los límites del compilador.

Frontend Developer

HTML: la estructura de la web: Escribí páginas de verdad y mirá cómo se arman por dentro.
CSS: hacer que se vea bien: Del HTML crudo a una página que da ganas de mirar.
React Pro: patrones y rendimiento: Hooks avanzados, context, composición y los patrones que aparecen en código real.
APIs desde el navegador: Cargar, esperar, fallar y reintentar: la interfaz que habla con un servidor.
Three.js: 3D en el navegador: Escenas, cámaras y movimiento con WebGL — cada ejercicio se puede jugar de verdad, con tu propio código.

Backend Developer

SQL II: diseñar, indexar y transaccionar: Modelos, índices, transacciones y consultas que escalan, sobre SQLite de verdad.
HTTP y APIs por dentro: El protocolo, los códigos de estado, el diseño REST y todo lo que pasa entre el cliente y el servidor.
Seguridad para desarrolladores: Contraseñas, tokens, inyecciones y los ataques que vas a sufrir, ejecutados por vos.
Contenedores con Docker: Imágenes, capas, volúmenes, redes y Compose: el mismo programa corriendo igual en todos lados.

Java Full Stack

Java desde cero: El lenguaje de los bancos, Android y los backends grandes: tipos, métodos y colecciones, compilado de verdad.
POO en Java: diseñar con objetos: Encapsular, heredar, componer, e implementar bien los contratos que Java espera de un objeto.
Java funcional: colecciones, generics y streams: Escribir tipos genéricos propios y procesar colecciones con streams, en vez de bucles a mano.
Java avanzado: testing, concurrencia y la JVM: Cómo se prueba código de verdad, cómo corren varios hilos a la vez, y qué hace la JVM entre javac y que el programa ande.
PostgreSQL avanzado: JSONB, arrays y todo lo que SQLite no tiene: JSONB de verdad, arrays nativos, window functions, CTEs recursivos, upsert, full-text search, particionado y triggers — sobre Postgres real, compilado a WebAssembly.
Kubernetes: el bucle que corrige: Pods, deployments, services y el estado deseado, sin necesitar un clúster.
AWS: la nube explicada: Los servicios, el modelo mental y el vocabulario de Amazon Web Services.
CI/CD: del commit al deploy: Pipelines, tests que cortan, artefactos, ambientes y estrategias para publicar sin miedo.
Observabilidad y SRE: Logs, métricas, trazas, percentiles, SLOs y guardias que no queman a nadie.
Java Cloud: de un jar a producción en AWS: Contenerizar, publicar en ECR, orquestar en EKS y rodear la app de RDS, S3, SNS/SQS, IAM y CloudWatch.
Spring Boot desde cero: Cada pieza del framework, una por vez — Repository, Service, Controller — antes de verlas trabajar juntas.
Spring Boot: el framework detrás de las apps Java: Inyección de dependencias, beans y APIs REST: lo que el framework resuelve por vos, pieza por pieza.
Spring Data: repositorios sin escribir el CRUD: Una interfaz vacía que Spring implementa sola: CRUD y búsquedas derivadas del nombre del método.
Spring Security: quién sos y qué podés hacer: Autenticación y autorización: UserDetailsService, @PreAuthorize y la diferencia entre 401 y 403.
Kafka: mensajería asíncrona y patrones de integración: KafkaTemplate y @KafkaListener: productores, consumidores, fan-out y Dead Letter Topic.

Desarrollador Experto en Python

Python para Datos: leer la realidad sin librerías: Estadística, agregación y honestidad, implementadas a mano.

Data Analytics

Estadística para datos: Probabilidad, muestras, intervalos y tests de hipótesis, simulados a mano.
Datos crudos: limpieza y ETL: CSV rotos, nulos, duplicados, fechas y el pipeline que los deja usables.
Machine Learning: de cero a dominarlo: Entender de verdad cómo aprende una máquina, implementándolo vos.

Cloud Engineer

Linux y la terminal: Archivos, permisos, procesos y tuberías: hablarle a la máquina sin intermediarios.
Redes: cómo viaja un paquete: IP, DNS, TCP, TLS y HTTP: qué pasa entre apretar Enter y ver la página.
Arquitectura Cloud: Regiones, resiliencia y costos como decisiones jugables.
Infraestructura como Código: Estado deseado, plan y guardrails.

AI Engineer

Matemática para Machine Learning: Vectores, matrices, derivadas, gradientes y probabilidad, con código en vez de pizarrón.
Deep Learning desde cero: Neuronas, capas, retropropagación y una red que reconoce dígitos, sin ninguna librería.
Aplicaciones AI: Prompts, embeddings y RAG como piezas de producto.

Blockchain Developer

Criptografía aplicada: Cifrados, hashes, claves, intercambio y firmas, construidos y rotos a mano.
Blockchain desde cero: Hashes, bloques y por qué no se puede mentir.
Contratos inteligentes: Estado, gas y las reglas que no se pueden romper.
dApps: la interfaz del contrato: Billeteras, transacciones y una UI que espera al bloque.
DeFi: las matemáticas del intercambio: Tokens, pools, slippage y por qué perdés plata sin que nadie te robe.
Seguridad Web3: Reentrancy, front-running y cómo se vacía un contrato.

DevOps Engineer

DevOps: del commit a producción: Cómo el código llega a los usuarios sin que nadie se despierte a las 3 de la mañana.

C++

C++ desde cero: El lenguaje de los videojuegos, los motores y las olimpíadas: compilado con clang de verdad, en tu navegador.
C++: Funciones: Dejar de repetir: parámetros, referencias, sobrecarga, recursión y programas que se diseñan de arriba hacia abajo.
C++: Arrays, strings y vectores: Guardar muchos datos juntos: arrays de C, std::string, std::vector, grillas y texto que se parsea.
C++: Punteros y memoria: Direcciones, punteros, la pila y el heap, new y delete, y cazar fugas: la memoria de C++ dibujada en vivo.
C++: Structs, enums y organizar el código: Agrupar datos, máquinas de estado, namespaces, headers, el preprocesador y constexpr.
C++: Clases y objetos: Tus propios tipos en C++: datos privados, constructores, destructores, invariantes y objetos que colaboran.
C++: RAII, copia y movimiento: Objetos dueños de memoria: el destructor que libera, copiar sin compartir, la regla de 3, de 5 y de 0, y mover en vez de copiar.
C++: Herencia y polimorfismo: Clases que heredan de otras, métodos virtuales, clases abstractas, slicing y la vtable por dentro.
C++: Sobrecarga de operadores: Tus tipos con + - * < == << [] y (): vectores 2D, comparaciones con <=>, funtores, fracciones, dinero exacto y física de videojuego.
C++: Contenedores de la STL: vector a fondo, deque, list, stack, queue, priority_queue, set, map, unordered_map e iteradores: cada contenedor dibujado en vivo.
C++: Algoritmos y lambdas: Dejar de escribir loops a mano: sort, find, count, lambdas con capturas, comparadores, erase-remove, std::function, búsqueda binaria y ranges.
C++: Smart pointers: Quién libera cada caja: unique_ptr, make_unique y mover, shared_ptr y su contador, weak_ptr para romper ciclos, observadores, deleters propios y un árbol de escena sin un solo delete.
C++: Templates: Código que sirve para cualquier tipo: funciones y clases genéricas, parámetros que son números, especialización, constexpr, concepts, templates variádicos y type traits.
C++: Errores y robustez: Cuando algo sale mal: códigos de error, excepciones, RAII al desenrollar la pila, garantías, optional, variant, expected, assert y tu propio framework de tests.
C++: Estructuras de datos a mano: Listas enlazadas, pilas y colas, tablas hash, árboles, BST, heaps, grafos y tries, construidos nodo por nodo y dibujados en vivo.
C++: Algoritmos y programación competitiva: Complejidad con contadores, búsqueda binaria, two pointers, sumas prefijas, merge y quick sort, backtracking, BFS, DFS, Dijkstra, programación dinámica y greedy, con el formato de la OIA y la ICPC.
C++: Bits, bytes y bajo nivel: Binario y hexadecimal, operadores de bits, máscaras, overflow, punto flotante, endianness, padding y un display de 7 segmentos: la máquina por dentro, dibujada en una placa.
C++: Rendimiento: Medir con contadores y no con el reloj: copias invisibles, reserve, caché y localidad, AoS o SoA, string_view y span, el contenedor justo, lo que hace el compilador y perfilar.
C++: Videojuegos: El game loop, dt, el teclado, colisiones, estados, entidades, ECS, pools, tilemaps, IA y animación: hacés Asteroides y un plataformero que se juegan con el teclado.
C++: Herramientas, concurrencia y proyecto final: Cómo compila C++, el linker, Make y CMake, bibliotecas, sanitizers, depurar, hilos y mutex, las Core Guidelines y tu proyecto final.

Más cursos

El Desafío del Día: Un problema de lógica por día. Cortos, difíciles, adictivos.

Planes y precios

Gratis. Probá por dónde entra cada camino y terminá tu primer proyecto.
Estudiante — USD 12 por mes. Un camino entero, de principio a certificado.
Full — USD 30 por mes. Elegí hasta tres caminos y combinalos a tu manera.
Pro — USD 70 por mes. Para el que va en serio a buscar trabajo.

Ver qué incluye cada plan

Preguntas frecuentes

¿Necesito experiencia previa?: No. Los caminos de entrada empiezan desde cero y cada concepto se practica antes de avanzar.
¿Qué lenguajes puedo aprender?: Python, Java, C++, JavaScript, TypeScript, SQL, HTML y CSS, con Spring Boot, React y Flask, además de datos, IA, AWS, DevOps y Solidity.
¿Puedo probarlo gratis?: Sí. Sin pagar, tenés las primeras cinco aulas y el primer proyecto de Fundamentos, Python, HTML, SQL, Java, C++, AWS y DevOps.
¿Cuánto cuesta?: Empezar es gratis. Un camino completo cuesta USD 12 por mes, hasta tres caminos USD 30, y todo el catálogo USD 70. Cancelás cuando quieras.
¿Cómo se corrigen los ejercicios?: El código corre de verdad en tu navegador. Los tests observan su salida, su estado o el DOM resultante; no buscan una respuesta copiada.
¿Los cursos de datos usan pandas o PyTorch?: No: estadística, machine learning y deep learning se implementan a mano, para que entiendas qué hace cada herramienta por dentro antes de usarla.
¿Los certificados se pueden verificar?: Sí. Cada certificado —de un curso o de un camino completo— tiene una página pública con su código, se descarga en PDF y se suma al perfil de LinkedIn.