Curso online de Google Gemini en empresas y profesionales bonificado

💻 Software

• Navegador web moderno: Chrome, Firefox o Edge actualizados — necesario para usar gemini.google.com y Google AI Studio.
• Python 3.10 o superior (para los módulos de API con Python). Descarga gratuita desde python.org.
• Node.js 22 LTS (para los módulos de API con Node.js). Descarga gratuita desde nodejs.org.
• Editor de código: VS Code es suficiente y gratuito. Cualquier editor sirve.
• Google AI Studio: gratuito en aistudio.google.com — incluye acceso a la API de Gemini con créditos de prueba.

?️ Hardware

• PC o Mac de los últimos 5-6 años, 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendados si ejecutas un IDE y el navegador a la vez).
• Conexión a internet estable. No se necesita GPU ni hardware especial: el procesamiento ocurre en los servidores de Google.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google gratuita: da acceso a gemini.google.com y Google AI Studio con tier gratuito.
• Gemini Advanced (~21,99 €/mes, Google One AI Premium): el curso cubre funciones de Gemini Ultra/Advanced que no están disponibles en la versión gratuita. Puedes seguir la mayoría de módulos con el tier gratuito, pero los bloques 6, 18, 19 y 20 requieren acceso Advanced o créditos de Vertex AI.
• Vertex AI: requiere proyecto en Google Cloud. Hay créditos gratuitos de prueba (~300 USD para nuevas cuentas) que cubren el uso del curso sin coste adicional si eres nuevo en Google Cloud.
• API Key de Gemini: gratuita en Google AI Studio (con límites generosos de solicitudes por minuto en el tier free).

📚 Conocimientos previos

• Para los módulos 1-13 (uso de Gemini e ingeniería de prompts): ninguno. Cualquier persona con manejo básico de ordenador puede seguirlos.
• Para los módulos 14-17 (API con Python y Node.js): nociones básicas de programación en Python o JavaScript. No hace falta ser experto — el curso arranca desde las primeras solicitudes.
• Para los módulos 18-20 (Vertex AI): haber completado los módulos anteriores o tener algo de experiencia con APIs REST.

A lo largo del curso construirás aplicaciones y soluciones reales usando Gemini y sus APIs, no solo ejercicios teóricos. Estos son los proyectos principales que desarrollarás:

1. Bot de chat para entrenador de entrevistas de trabajo: creas un chatbot en Google AI Studio que simula entrevistas, hace preguntas personalizadas y da feedback. Caso de uso: automatizar la preparación de candidatos en RRHH o coaching profesional.
2. Pipeline de análisis de imágenes con Gemini Pro Vision: construyes prompts estructurados que procesan múltiples imágenes a la vez para extraer información. Caso de uso: catalogación automática de productos en e-commerce o revisión de documentos escaneados.
3. Aplicación Python con la API de Gemini: desarrollas un script que envía prompts, gestiona parámetros (temperatura, top-K, top-P) y procesa respuestas en streaming. Caso de uso: integrar generación de texto en cualquier backend Python existente.
4. Recomendador de libros multimodal con Node.js: construyes una aplicación Node que combina texto e imágenes para recomendar lecturas según portada y descripción. Caso de uso: asistente de compra para librerías online.
5. Integración con Vertex AI y procesamiento de vídeo: envías prompts sobre vídeos usando el SDK de Vertex AI y configuras ajustes de seguridad y parámetros por generación. Caso de uso: moderación automática de contenido audiovisual o extracción de insights de grabaciones.

Estos son los errores más frecuentes cuando se empieza a trabajar con Gemini y su API. Reconocerlos antes te ahorra horas de frustración:

• Usar prompts genéricos sin contexto: escribir «resúmeme esto» sin indicar para quién, en qué formato o con qué extensión. Gemini responde mejor cuando le das rol, audiencia y formato esperado en el mismo mensaje.
• Aceptar la primera respuesta sin iterar: el primer output casi nunca es el definitivo. Los usuarios que obtienen mejores resultados hacen al menos 2-3 refinamientos del prompt antes de usar la respuesta.
• Confundir «verificar con Google» con que el dato sea correcto: el botón de verificación de Gemini busca evidencia, pero puede encontrar páginas que también contienen el error. Contrasta datos críticos en fuentes primarias.
• Asumir que Gemini recuerda conversaciones anteriores: cada sesión nueva empieza sin memoria de chats previos. Si necesitas contexto continuo, debes incluirlo explícitamente en el historial del chat o en el system prompt.
• Subir datos confidenciales a gemini.google.com: las conversaciones en la versión web pueden usarse para mejorar el modelo. Para datos sensibles usa la API con los ajustes de privacidad empresarial o Vertex AI con tu propio proyecto de Google Cloud.
• Ignorar los parámetros de temperatura y top-P: dejar temperatura a 1.0 para tareas que requieren precisión (código, datos estructurados) genera respuestas variables. Para código y extracción de datos, usa temperatura 0.0-0.2.
• No gestionar errores de la API en el código: las llamadas a la API de Gemini pueden devolver errores 429 (rate limit) o 503. No implementar reintentos con backoff exponencial hace que las aplicaciones fallen en producción.
• Confundir la API de Google AI Studio con la API de Vertex AI: tienen endpoints, SDKs y modelos disponibles distintos. Lo que funciona en una no siempre está disponible en la otra — el curso lo explica, pero es un error clásico al empezar.
• Pedir cálculos matemáticos complejos sin code interpreter: Gemini puede cometer errores aritméticos en cálculos de varios pasos. Para operaciones numéricas críticas, pídele que genere el código Python que resuelva el problema en lugar de calcular directamente.

Estos recursos complementan el curso y te serán útiles tanto mientras estudias como después, en proyectos reales:

⌨️ Atajos y referencias rápidas

• Google AI Studio (aistudio.google.com): tu entorno principal para experimentar con prompts sin escribir código. Guarda tus prompts como plantillas reutilizables.
• Referencia de parámetros de la API: en la documentación oficial de Google AI for Developers encontrarás todos los parámetros (temperatura, top-K, top-P, max tokens) con sus rangos válidos.
• CURL para probar la API rápido: antes de escribir código Python o Node, valida tu API key con un simple comando CURL — el curso lo muestra y te ahorra depurar problemas de autenticación.

?️ Herramientas gratuitas esenciales

• Google AI Studio: tier gratuito con límites generosos para prototipar. Exporta el código generado directamente a Python o JavaScript.
• Google Colab: ejecuta tus notebooks de Python con la API de Gemini sin instalar nada localmente. Gratuito con GPU básica incluida.
• VS Code + extensión Python: entorno de desarrollo gratuito y suficiente para todos los módulos de código del curso.
• Postman o Bruno: para explorar los endpoints REST de la API de Gemini de forma visual antes de escribir el código definitivo. Bruno es open source y gratuito.

📖 Documentación oficial

• Google AI for Developers (ai.google.dev): documentación oficial de la API de Gemini, guías de prompting y ejemplos de código en Python, Node.js y REST.
• Vertex AI Documentation (cloud.google.com/vertex-ai/docs): referencia completa para los módulos 18-20. Especialmente útil la sección de Generative AI on Vertex AI.
• Anthropic Prompt Library y OpenAI Prompting Guide: aunque son de competidores, los principios de prompt engineering son transferibles a Gemini y amplían tu perspectiva.

👥 Comunidades activas

• r/Gemini y r/GoogleAI en Reddit: casos de uso reales, comparativas de modelos y soluciones a errores comunes de la API.
• Google Developer Groups (developers.google.com/community/gdg): grupos locales con meetups sobre Google AI y Vertex AI.
• Stack Overflow — tag [google-gemini]: para dudas técnicas sobre la API, errores de SDK y configuraciones de Vertex AI.

📚 Recursos para mantenerse actualizado

• Google AI Blog (blog.google/technology/ai): anuncios oficiales de nuevas versiones y capacidades de Gemini.
• The Rundown AI y Ben's Bites: newsletters diarias que cubren novedades de todos los modelos, incluyendo Gemini, con ejemplos prácticos.