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Fase 1: Fundamentos + AI-103 + Posicionamiento (Semanas 1–4)

Objetivo: Construir base tecnica y de posicionamiento para entrar al plan v4: Python aplicado, presencia profesional y readiness para AI-103.

🎯 Resultados Esperados​

Al completar esta fase:

  • Comprensión sólida de qué es AI y cómo transforma industrias
  • Python básico funcional para automatización
  • Git/GitHub operativo con repositorio propio
  • Readiness para AI-103 definida por dominio (con matriz de gaps)
  • LinkedIn y GitHub configurados profesionalmente

Semana 1: Fundamentos de AI​

Objetivo​

Entender cómo la AI está cambiando el mercado laboral y las industrias.

Recursos Principales​

RecursoIdiomaTipoDuración
Elements of AI🇪🇸 EspañolCurso gratuito6-8 hrs
Microsoft AI Skills Navigator🇬🇧 InglésLearning paths4-6 hrs
Google AI Essentials🇪🇸 EspañolCurso4 hrs
IBM AI Fundamentals🇬🇧 InglésCourse3 hrs

Actividades Diarias (Lunes a Viernes)​

DíaActividadTiempo
LunesElements of AI — Capítulos 1-22 hrs
MartesElements of AI — Capítulos 3-42 hrs
MiércolesMicrosoft AI Skills — Módulo 12 hrs
JuevesGoogle AI Essentials — Módulo 12 hrs
ViernesReflexión + Journal de aprendizaje1 hr

Entregables de la Semana​

  1. Perfil de LinkedIn actualizado

    • Headline: "IT Professional | Transitioning to AI & Cloud Security"
    • About: Incluir experiencia en forensics + visión AI
    • Skills: Agregar AI, Cloud Computing, Cybersecurity

  2. Cuenta de GitHub creada

    • Foto profesional
    • Bio descriptiva
    • README del perfil

  3. Journal de Aprendizaje (documento en GitHub)

    • ¿Qué aprendí esta semana sobre AI?
    • ¿Cómo se conecta con mi experiencia previa?
    • ¿Qué oportunidades veo?

Conexión con Experiencia Previa​

Tu background en informática forense te da ventaja:

  • Análisis de patrones → fundamento de Machine Learning
  • Cadena de custodia → AI Governance y audit trails
  • Investigación → Pensamiento analítico para AI
  • Documentación → Skills transferibles a AI compliance

Semana 2: Python para Profesionales AI​

Objetivo​

Programación básica en Python orientada a automatización y manejo de datos.

Recursos Principales​

RecursoIdiomaTipoDuración
Python para Todos (Py4E)🇪🇸 Español (subtítulos)Curso + libro gratis10-12 hrs
Microsoft Learn: Python🇪🇸 EspañolLearning Path6 hrs
Codecademy Python🇬🇧 InglésInteractivo8 hrs
Automate the Boring Stuff🇬🇧 InglésLibro gratisReferencia

Plan Diario​

DíaTemaRecurso
LunesVariables, tipos de datos, stringsPy4E Cap 1-2
MartesCondicionales y loopsPy4E Cap 3-5
MiércolesFuncionesPy4E Cap 4
JuevesArchivos y CSVPy4E Cap 7
ViernesAPIs básicas (requests)Microsoft Learn
SábadoProyecto de la semana—

🔨 Proyecto: Automatizador de Logs de Seguridad​

"""
Proyecto: Security Log Collector
Objetivo: Leer archivos de logs, extraer eventos críticos, generar CSV
Conexión con forensics: Automatización de lo que antes hacías manualmente
"""

# Habilidades demostradas:
# - Lectura de archivos
# - Parsing de texto
# - Escritura de CSV
# - Funciones reutilizables

Entregable: Repositorio en GitHub con:

  • Script funcional
  • README.md explicando el proyecto
  • Ejemplo de input/output
  • Documentación de cómo ejecutarlo

Semana 3: Git y GitHub​

Objetivo​

Dominar el flujo de trabajo con Git para gestión de código y documentación.

Recursos Principales​

RecursoIdiomaTipoDuración
GitHub Skills🇬🇧 InglésInteractivo4-6 hrs
Pro Git Book🇪🇸 EspañolLibro gratisReferencia
Microsoft Learn: Git🇪🇸 EspañolLearning Path3 hrs
Git Immersion🇬🇧 InglésLabs2 hrs

Plan Diario​

DíaTemaPráctica
LunesInstalación, config, primer commitGitHub Skills: Intro
MartesBranches, merge, conflictsGitHub Skills: Branch
MiércolesPull requests, reviewsGitHub Skills: PR
JuevesGitHub Pages, Actions básicoDeploy estático
ViernesOrganización de repos, templatesCrear repo portfolio

🔨 Proyecto: Repositorio de Portfolio Profesional​

Crear y publicar un repositorio organizado con:

portfolio/
├── README.md           # Presentación profesional
├── projects/
│   └── security-log-collector/   # Proyecto semana 2
├── certifications/     # Tracking de certificaciones
├── notes/              # Notas de aprendizaje
└── docs/               # Documentación

Entregable: Repositorio público en GitHub con estructura profesional.

Semana 4: Azure AI Foundations para AI-103​

Objetivo​

Mapear fundamentos de Azure AI y agentes a los dominios de AI-103 para cerrar brechas temprano.

Recursos Principales​

RecursoIdiomaTipoDuración
AI-103 Certification Page🇬🇧 InglésReferencia oficial1 hr
AI-103 Study Guide🇬🇧 InglésGuía oficialReferencia
Step 1: Your First Agent🇬🇧 InglésLab guiado1-2 hrs
Azure AI Foundry Training🇬🇧 InglésLearning paths4-6 hrs

Plan Diario​

DíaDominio AI-103Tema
LunesDominio 1Plan and manage Azure AI solutions
MartesDominio 2Implement generative AI and agentic solutions
MiércolesDominio 3Implement computer vision solutions
JuevesDominio 4Implement text analysis solutions
ViernesDominio 5Implement information extraction solutions
SábadoPrácticaMatriz de gaps + rehearsal por objetivos

Hito de certificación: AI-103 readiness​

  • Costo: Precio por region (Pearson Vue)
  • Idioma del examen: Ingles (validar disponibilidad vigente)
  • Formato: Evaluacion proctored, 120 minutos
  • Puntuación para pasar: 700/1000
  • Preparación recomendada: Sprint inicial de 2 semanas + cierre de gaps por dominio

Conexión con Experiencia Previa​

  • IT Management → Ya entiendes infraestructura, ahora en cloud
  • Forensics → Cloud forensics es un campo en crecimiento
  • Operations → Cloud Operations (CloudOps) es high demand

📋 Checklist de Fase 1​

  • LinkedIn actualizado con nuevo enfoque profesional
  • GitHub account con perfil completo
  • Elements of AI completado
  • Python básico funcional (script de logs)
  • Git workflow dominado
  • Repositorio portfolio creado
  • Matriz de dominios AI-103 completada
  • Plan de cierre de gaps AI-103 definido
  • Journal de aprendizaje al día

Operacion v4​

⏭️ Siguiente Fase​

Fase 2: Portafolio Técnico — RAG, Agentes y Evaluación →