Experiencias reales
Lo que cuentan
quienes ya pasaron por aquí
Personas de diferentes ciudades de Colombia que completaron uno de nuestros programas y comparten su experiencia con honestidad.
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Estudiantes desde 2021
4.6/5
Calificación promedio
87%
Tasa de finalización
18
Cohortes completadas
Reseñas
Palabras de los estudiantes
Sofía Morales
Bogotá · Fundamentos de IA y Python
"Nunca había escrito una línea de código. Al terminar las ocho semanas tenía un análisis hecho con datos reales y entendía qué estaba haciendo. El ritmo es lento al principio pero eso fue exactamente lo que necesitaba."
Mayo 2025
Jorge Rincón
Medellín · Ingeniería de Datos para IA
"El programa de ingeniería de datos me dio lo que buscaba: entender cómo se prepara la información antes de construir modelos. Las primeras semanas son densas, pero el mentor explica bien. Me hubiera gustado más tiempo en el módulo de SQL."
Abril 2025
Valentina García
Cali · Ruta de Machine Learning
"Tenía algo de experiencia en Python pero no sabía cómo aplicarlo a ML. La ruta está bien estructurada. Terminé con un modelo de clasificación para datos de comercio colombiano y lo puse en mi portafolio de GitHub."
Mayo 2025
Diego Arévalo
Bogotá · Fundamentos de IA y Python
"Lo hice mientras trabajaba y el ritmo de ocho semanas era alcanzable. No es un curso para terminar rápido, sino para entender bien. El canal de preguntas fue útil cuando me atasqué con las listas en Python."
Junio 2025
Laura Castillo
Barranquilla · Ingeniería de Datos
"Trabajo en una empresa de logística y quería entender mejor los datos que manejamos. El programa me ayudó a limpiar y estructurar información de una forma que antes no sabía cómo hacer. El portafolio quedó bien."
Junio 2025
Mauricio Ospina
Bogotá · Ruta de Machine Learning
"Hice los tres programas en orden. Cada uno tiene su propio enfoque y se siente diferente. El de machine learning es el más exigente, sobre todo el proyecto final, pero la orientación del mentor al cierre fue muy útil para saber qué estudiar después."
Mayo 2025
Casos de estudio
Historias con contexto
Punto de partida
Sin experiencia en código
Camila, contadora en Bogotá, manejaba hojas de Excel con cientos de filas y quería aprender a automatizar parte de ese trabajo. Nunca había escrito código y no sabía si era capaz.
Proceso
Fundamentos de IA y Python (8 semanas)
Empezó con el programa de Fundamentos. Las primeras dos semanas le costó, pero el canal de dudas le ayudó a no atascarse. En la quinta semana ya podía cargar y filtrar datos con Pandas.
Resultado
Automatización de reportes
Al terminar el programa construyó un script en Python que genera resúmenes de sus datos de trabajo. Un proceso que le tomaba dos horas ahora tarda unos minutos.
"Nunca pensé que lo lograría. El ritmo del programa fue clave."
Punto de partida
Conocimientos básicos, sin rumbo claro
Andrés, técnico de soporte en Cali, había tomado un curso gratuito de Python en línea pero no sabía cómo seguir ni qué aprender después para trabajar con datos reales.
Proceso
Ingeniería de Datos para IA (10 semanas)
Entró directamente al programa de Ingeniería de Datos. Le tomó una semana de adaptación pero el nivel inicial encajó bien. Completó dos proyectos con datos del sector público colombiano.
Resultado
Portafolio y cambio de área
Con el portafolio del programa logró postularse a un rol de analista de datos dentro de la misma empresa donde trabajaba. El proceso tomó varios meses, pero el portafolio fue lo que abrió la conversación.
"Tener algo concreto que mostrar marcó la diferencia."
Punto de partida
Programador buscando aplicar ML
Felipe, desarrollador web en Bogotá, llevaba cuatro años programando pero nunca había trabajado con machine learning. Quería entender los modelos sin tener que hacer una especialización de dos años.
Proceso
Ruta de Machine Learning (14 semanas)
Completó la Ruta de Machine Learning. Dijo que las 14 semanas le parecieron largas al inicio, pero el ritmo gradual le ayudó a asentar los conceptos sin apresurarse.
Resultado
Modelo propio en producción
Su proyecto final fue un modelo de clasificación para detectar patrones en datos de ventas de un e-commerce. Lo adaptó y lo puso en un proyecto freelance tres meses después de terminar el programa.
"El proyecto final fue difícil pero valió la pena completarlo."
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