Curso online de Docker de Cero a Experto para Equipos Empresariales bonificado

💻 Software

• Docker Desktop — gratis para uso personal y educativo (Windows 10/11 64-bit, macOS Sequoia). En Linux instala Docker Engine directamente, también gratis.
• Sistema operativo: Windows 10/11 (64-bit, con WSL2 activado), macOS Sequoia o cualquier distribución Linux reciente (Ubuntu 22.04+, Debian 12, Fedora 40+).
• Visual Studio Code — gratis, con extensión oficial Docker de Microsoft (también gratis).
• Terminal: PowerShell en Windows, Terminal.app en macOS o cualquier emulador en Linux.
• Git — gratis, necesario para clonar repositorios de práctica.

?️ Hardware

• RAM mínima: 8 GB (los módulos de Swarm y multi-contenedor levantan varios servicios a la vez).
• CPU: cualquier procesador de los últimos 6 años con virtualización activada en BIOS/UEFI (VT-x en Intel, AMD-V en AMD). Consulta el manual de tu placa si no sabes cómo activarla.
• Disco: 20 GB libres para imágenes y contenedores.
• Conexión a internet para descargar imágenes desde Docker Hub.

🔑 Cuentas necesarias

• Docker Hub — cuenta gratuita (hub.docker.com). El plan gratuito es suficiente para todo el curso.
• No necesitas ninguna cuenta de pago ni suscripción de ningún tipo.

📚 Conocimientos previos

• Uso básico de la línea de comandos (Linux/Windows): navegar directorios, crear archivos, ejecutar comandos.
• Saber qué es un servidor web y una base de datos a nivel conceptual (no hace falta administrarlos).
• Nociones básicas de redes: qué es una IP, un puerto y un protocolo HTTP. No se requiere experiencia en sistemas ni en desarrollo profesional.

Cada proyecto reproduce un escenario empresarial real. Los construyes desde cero siguiendo el temario, así al terminar tienes un portfolio de casos demostrables.

1. Entorno de desarrollo estandarizado para un equipo — Creas una imagen Docker de una aplicación Node.js o Python con todas sus dependencias fijadas, de modo que cualquier compañero arranca el proyecto con un solo comando. Caso de uso: eliminar el «en mi máquina funciona» en un equipo de 5 desarrolladores.
2. Stack WordPress + MySQL con Docker Compose — Defines un docker-compose.yml que levanta el CMS, la base de datos y un volumen persistente. Practicas variables de entorno por perfil (desarrollo vs producción). Caso de uso: agencia web que despliega clientes en minutos.
3. Registro privado empresarial — Despliegas un registry propio con autenticación y escaneo de vulnerabilidades de imágenes, sin depender de Docker Hub. Caso de uso: empresa con política de no subir código a registros públicos.
4. Proxy inverso Nginx + certificado TLS con contenedores — Conectas varios servicios tras un Nginx contenerizado que distribuye tráfico por nombre de dominio. Caso de uso: microservicios expuestos con HTTPS en un servidor de producción.
5. Clúster Docker Swarm con actualización rolling — Creas un clúster de tres nodos (simulados en local con VMs o instancias cloud gratuitas), despliegas un servicio y realizas una actualización sin downtime. Caso de uso: SaaS que necesita cero interrupciones en sus deploys.
6. Monitorización de contenedores con cAdvisor y Prometheus — Integras ambas herramientas en un Compose para visualizar métricas de CPU, memoria y red de todos tus contenedores. Caso de uso: equipo DevOps que necesita visibilidad del estado del sistema en producción.

Estos son los fallos más habituales que cometen quienes empiezan con Docker en entornos reales. Conocerlos antes de practicar te ahorra horas de depuración.

• Guardar credenciales en el Dockerfile o en el docker-compose.yml — Poner contraseñas, tokens o claves API directamente en las instrucciones ENV o en el fichero Compose las expone a cualquiera que acceda a la imagen o al repositorio. Usa --env-file, Docker Secrets o variables de entorno del sistema.
• Ejecutar todo como root dentro del contenedor — La mayoría de imágenes oficiales corren como root por defecto. En producción esto es un riesgo: si el contenedor se compromete, el atacante tiene privilegios elevados. Añade un usuario no privilegiado con USER en el Dockerfile.
• Ignorar el archivo .dockerignore — Sin él, docker build envía al contexto todo el directorio, incluyendo node_modules, .git o ficheros con credenciales. El resultado: builds lentos e imágenes infladas con archivos innecesarios.
• Usar la etiqueta latest en producción — FROM node:latest o image: postgres:latest provoca que distintos entornos descarguen versiones diferentes sin que nadie se dé cuenta. Fija siempre versiones concretas (node:22-alpine).
• No entender la caché de capas del Dockerfile — Colocar COPY . . antes de instalar dependencias invalida la caché en cada cambio de código, duplicando el tiempo de build. Copia primero el fichero de dependencias (package.json, requirements.txt) e instala antes de copiar el código fuente.
• Datos efímeros por no usar volúmenes — Guardar ficheros dentro del contenedor (uploads, logs, bases de datos) y eliminar el contenedor hace que esos datos desaparezcan para siempre. Todo dato que deba persistir necesita un volumen o un bind mount.
• Exponer puertos innecesarios al host — Mapear con -p 0.0.0.0:5432:5432 deja la base de datos accesible desde cualquier interfaz de red. Limita a 127.0.0.1:5432:5432 si solo necesitas acceso local.
• Confundir CMD y ENTRYPOINT — Usar solo CMD cuando el contenedor debe ejecutar un binario fijo como punto de entrada hace que sea fácil sobreescribirlo por accidente al pasar argumentos. Entiende cuándo combinar ambos.
• No limpiar imágenes y contenedores parados — Después de semanas trabajando con Docker, el disco se llena de capas huérfanas, imágenes sin nombre y contenedores detenidos. Ejecuta docker system prune periódicamente y aprende a interpretar docker system df.

Recursos gratuitos y herramientas que complementan el curso desde el primer día. No necesitas instalar ni pagar nada adicional.

⌨️ Atajos y comandos esenciales

• docker ps -a — lista todos los contenedores, incluidos los parados.
• docker exec -it nombre_contenedor bash — abre una shell interactiva dentro de un contenedor en ejecución.
• docker logs -f nombre_contenedor — sigue los logs en tiempo real (como tail -f).
• docker system prune -a — elimina imágenes, contenedores parados y redes no usadas.
• docker inspect nombre — muestra la configuración completa de un contenedor o imagen en JSON.
• docker stats — monitoriza CPU, memoria y red de todos los contenedores activos en tiempo real.

?️ Herramientas gratuitas que usarás en el curso

• Docker Desktop (Windows/macOS) o Docker Engine (Linux) — el núcleo del curso, completamente gratis.
• Portainer Community Edition — interfaz web gratuita para gestionar contenedores visualmente. Ideal para equipos menos familiarizados con la terminal.
• Dive — herramienta CLI gratuita para analizar capa a capa el contenido y el peso de una imagen Docker.
• Trivy — escáner de vulnerabilidades de imágenes Docker, gratuito y de código abierto (alternativa al escaneo de Docker Scout).
• cAdvisor + Prometheus — stack de monitorización que desplegarás en el módulo 10, ambos gratuitos y open source.

📖 Documentación y referencia

• docs.docker.com — documentación oficial de Docker, con referencias completas de Dockerfile, Compose y Swarm.
• labs.play-with-docker.com — entorno Docker en el navegador, sin instalar nada, perfecto para probar comandos desde cualquier equipo.
• hub.docker.com — registro oficial de imágenes. Consulta las páginas de cada imagen para ver etiquetas disponibles y variables de entorno soportadas.
• wiki.archlinux.org/title/Docker — referencia técnica detallada sobre configuración de Docker en Linux, válida para cualquier distribución.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• r/docker (Reddit) — comunidad activa en español e inglés para dudas de todo nivel.
• r/devops — contexto más amplio: CI/CD, infraestructura como código, Kubernetes.
• Docker Community Slack — canales oficiales por tema: #general, #compose, #swarm.
• Stack Overflow — tag docker con miles de preguntas resueltas; busca antes de preguntar.