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Versión 1.0.2, 2 noviembre 2026
nivel: principiante
Un curso de preparación para el examen de Microsoft AI-901 (Microsoft Azure AI Fundamentals), escrito para ingenieros de software de las Big 4 y de otras firmas de servicios profesionales que ya escriben SQL, C# y Python y ahora necesitan un dominio práctico de la IA en Azure — y el certificado que lo demuestra. AI-901 sustituyó a AI-900 en 2026 y cambió de carácter: más de la mitad del examen trata de construir con Microsoft Foundry — implementar modelos, escribir prompts, crear agentes y llamar a capacidades de texto, voz, visión y Content Understanding desde aplicaciones ligeras en Python. El curso sigue el temario oficial de habilidades (revisión de abril de 2026) dominio por dominio, con los mismos pesos: conceptos y capacidades de IA (40–45 %) e implementación de soluciones de IA con Foundry (55–60 %). Cada tema se enseña de la misma manera: el problema que te lleva a recurrir a la capacidad, la capacidad en sí y lo que cuesta — en tokens, cuotas, latencia, residencia de datos y riesgo. Los laboratorios prácticos recorren paso a paso el portal de Foundry y el SDK de Python; si tu suscripción corporativa bloquea Foundry, cada laboratorio tiene una vía de «leer el código» para que puedas practicar igualmente cada objetivo del examen. El caso conductor es Aldervane Advisory LLP, una firma ficticia de servicios profesionales que crea un agente interno de Service Desk, extrae datos de facturas y partes de horas y transcribe reuniones con clientes — donde la confidencialidad de los datos de los clientes nunca es opcional. La práctica usa los formatos de pregunta del examen real: opción única y múltiple, emparejamiento, series de afirmaciones Sí/No y completar código. Sketchnotes visuales resumen cada concepto en una página llena de color. Las unidades opcionales cubren las mismas aplicaciones en C#, cuotas y costes, evaluación y trazabilidad, y gobernanza de los datos de los clientes.
24 unidades · ~27,8 h sin las unidades opcionales, ~33,8 h con ellas · autor: Andrey Kuralekh · recetas: 1
Material: inglés · lección en tu idioma · Examen: inglés
Versión 1.0.1, 31 octubre 2026
nivel: avanzado
A course for senior developers at Big 4 and other professional-services firms who already use GitHub Copilot — or are about to be told to — and want to use it as an engineer rather than as a faster autocomplete. Copilot in 2026 is an agent platform: agent mode and a Plan agent in Visual Studio 2026 and VS Code, specialised agents for debugging, profiling, testing and .NET modernisation, custom agents and skills your team keeps in the repository, MCP servers, cloud agents that return pull requests, and Copilot CLI in the terminal. The course teaches the skills that separate a senior from a passenger: engineering the context, splitting a task into a plan the agent can execute, reviewing an AI diff as critically as a colleague's, encoding team rules once so they work in every IDE, and knowing exactly what leaves the client's perimeter — and what it costs in AI Credits. Every capability is taught the same way: the pain that makes you reach for it, the capability itself, and its cost — including the uncomfortable ones, such as content exclusion not applying in agent mode, or a green test suite that an agent wrote to match its own bug. The mandatory track follows the official GH-300 (GitHub Copilot) exam outline, so the course doubles as certification preparation; optional units go deeper into Copilot CLI automation, hooks, model and cost engineering, and measuring real productivity. Labs use one sample repository — Aldervane Advisory LLP's ENGAGE platform — that opens in Visual Studio 2026, VS Code and the CLI alike; it is a public GitHub template (github.com/AndreyKuralekh/engage), so each learner starts from their own copy. Every lab also has a read-and-answer path for learners without a Copilot Business or Enterprise seat.
25 unidades · ~29,5 h sin las unidades opcionales, ~34,5 h con ellas · autor: Andrey Kuralekh
Material: inglés · lección en tu idioma · Examen: inglés