Crear un Curso

está guía explica como crear y publicar un curso completo en TalentBricksAI.

Prerequisitos

• Acceso de administrador a la aplicación
• Videos del curso subidos a S3 (ver Subir Videos)

Paso 1: Acceder al Panel de Admin

1. Iniciar sesión con cuenta de administrador
2. Navegar a /admin/courses
3. Click en “Nuevo Curso”

Paso 2: información Básica del Curso

Completar el formulario con:

Campo	descripción	Ejemplo
Título	Nombre del curso	”Fundamentos de Data Engineering”
Slug	URL amigable (auto-generado)	“fundamentos-data-engineering”
descripción	descripción completa (markdown)	“Aprende los fundamentos…”
Categoría	Categoría del curso	”Data Engineering”
Dificultad	Nivel del curso	BEGINNER, INTERMEDIATE, ADVANCED
Precio	Precio en USD	29.00 (se guarda como 2900 centavos)
Thumbnail	URL de imagen de portada	URL de S3

Ejemplo de descripción (Markdown)

## que aprenderas

- Fundamentos de pipelines de datos
- ETL vs ELT
- Herramientas modernas: Airflow, dbt, Spark
- Mejores prácticas de la industria

## Requisitos

- Conocimientos basicos de Python
- Familiaridad con SQL

## Para quien es este curso

Desarrolladores que quieran transicionar a Data Engineering.

Paso 3: Agregar Lecciones

Después de crear el curso, agregar lecciones:

1. En la página de edición del curso, ir a “Lecciones”
2. Click en “Nueva Leccion”
3. Completar para cada leccion:

Campo	descripción
Título	Nombre de la leccion
descripción	Breve descripción (opcional)
Orden	número de orden (1, 2, 3…)
Video URL	URL del video en S3/CloudFront
Duracion	Duracion en segundos
Contenido	Notas adicionales (markdown, opcional)
Es Preview	Marcar si es leccion gratuita de preview

Estructura Recomendada

1. Introduccion (preview: true)
   - Bienvenida al curso
   - que aprenderas
   - Requisitos

2-N. Lecciones del contenido principal

N+1. Proyecto Final
   - Aplicar lo aprendido

N+2. Conclusiones
   - Resumen
   - Proximos pasos

Paso 4: Revisar y Publicar

Lista de verificación

Antes de publicar, verificar:

• Título y descripción completos
• Thumbnail configurado
• Precio correcto
• Categoría y dificultad asignados
• Todas las lecciones agregadas
• Videos funcionando correctamente
• Al menos una leccion marcada como preview
• Orden de lecciones correcto

Publicar

1. En la página del curso, cambiar isPublished a true
2. Click en “Guardar”
3. El curso aparecera en el catalogo público

Estructura de Datos del Curso

Modelo Course

model Course {
  id          Int        @id @default(autoincrement())
  title       String     // "Fundamentos de Data Engineering"
  slug        String     @unique // "fundamentos-data-engineering"
  description String     // descripción completa
  thumbnail   String?    // URL de imagen
  price       Int        // 2900 (= $29.00)
  currency    String     @default("USD")
  difficulty  Difficulty @default(BEGINNER)
  category    String     // "Data Engineering"
  isPublished Boolean    @default(false)
  lessons     Lesson[]
}

Modelo Lesson

model Lesson {
  id          Int      @id @default(autoincrement())
  courseId    Int
  title       String   // "1. Introduccion"
  description String?  // Breve descripción
  order       Int      // 1, 2, 3...
  duration    Int      // segundos
  storageVideoKey String?  // Clave en S3/Azure (lessons/{id}/videos/{uuid}.mp4)
  content     String?  // Notas en markdown
  isPreview   Boolean  @default(false)
}

API para Crear Cursos

Si prefieres crear cursos programaticamente:

Crear Curso (Action)

import { createCourse } from "wasp/client/operations";

await createCourse({
  title: "Fundamentos de Data Engineering",
  slug: "fundamentos-data-engineering",
  description: "Aprende los fundamentos...",
  category: "Data Engineering",
  difficulty: "BEGINNER",
  price: 2900,
  thumbnail: "https://s3.../thumbnail.jpg",
});

Crear Leccion (Action)

import { createLesson } from "wasp/client/operations";

await createLesson({
  courseId: 1,
  title: "1. Introduccion",
  order: 1,
  duration: 600, // 10 minutos
  videoUrl: "https://cloudfront.../video.mp4",
  isPreview: true,
});

Categorias Recomendadas

Categoría	descripción
Data Engineering	Pipelines, ETL, Airflow, dbt
Machine Learning	ML, scikit-learn, feature engineering
Deep Learning	Neural networks, PyTorch, TensorFlow
MLOps	MLflow, deployment, monitoring
Python	Python para datos
SQL	SQL avanzado, optimización
Cloud	AWS, GCP, Azure para datos