Lo que dicen nuestros estudiantes
Experiencias reales de quienes han pasado por los programas
Volver al inicioOpiniones
Lo que compartieron con nosotros
Santiago Guerrero
Bogotá · Analista de datos
"Hice el programa de Fundamentos de ML sin saber bien qué esperar. Lo que más me ayudó fue tener un proyecto concreto cada semana — sin eso, el material se vuelve abstracto. Terminé con un modelo de clasificación funcionando que pude mostrar en una entrevista."
Fundamentos de ML · junio 2025
Valentina Ríos
Medellín · Ingeniera de software
"El programa de Deep Learning fue más exigente de lo que esperaba, y eso estuvo bien. La revisión del proyecto por parte del mentor fue lo más útil — no solo me dijo qué mejorar sino por qué importaba. El cohorte también ayuda: ver cómo otros resuelven los mismos problemas acelera mucho el aprendizaje."
Deep Learning · mayo 2025
Daniel Espinosa
Bogotá · Desarrollador backend
"Vine del mundo backend y la transición a MLOps se me hacía nebulosa. La Carrera en Ingeniería de IA me dio estructura. El capstone fue difícil de terminar pero valió: desplegué un pipeline de datos completo en AWS y ahora tengo algo real que mostrar."
Ingeniería de IA · abril 2025
Marcela Castro
Cali · Estudiante de estadística
"Ya tenía la base matemática de la universidad pero no sabía cómo conectarla con código que funcionara. El programa de Fundamentos fue exactamente ese puente. El mentor fue paciente con mis preguntas sobre implementación en Python y eso marcó la diferencia."
Fundamentos de ML · mayo 2025
Julián Patiño
Bogotá · Profesional en transición
"Venía de marketing y empecé el programa de ML sin estar del todo seguro de poder seguirlo. Tomó más tiempo del que esperaba asentarme en los primeros módulos, pero nadie me apresuró. El ritmo flexible fue clave para que pudiera terminar sin abandonar mi trabajo."
Fundamentos de ML · junio 2025
Laura Bernal
Bucaramanga · Investigadora
"El programa de Deep Learning me ayudó a pasar de experimentos aislados a un trabajo de portafolio coherente. La comunidad del cohorte sigue activa después de terminar el programa, y eso tiene valor — todavía compartimos recursos y resolvemos dudas juntos."
Deep Learning · abril 2025
Casos de estudio
Procesos completos, con sus dificultades incluidas
Desafío
Andrés trabajaba como analista en una empresa de logística y necesitaba construir un modelo predictivo para reducir errores en la planificación de rutas. No tenía experiencia en ML y el equipo no contaba con científicos de datos.
Proceso
Completó el programa de Fundamentos de ML en 10 semanas (dos más de lo planeado). El mentor lo acompañó en la limpieza de los datos de rutas y en la selección del modelo adecuado para el tipo de predicción que necesitaba.
Resultado
Entregó un modelo funcional que redujo los errores de planificación en un 18% en las primeras semanas de uso interno. El código quedó documentado y el equipo pudo iterarlo sin ayuda externa.
"No salí siendo científico de datos, pero sí salí con algo que funciona y que entiendo cómo mantener." — Andrés T., Bogotá
Desafío
Carolina era ingeniera de sistemas con experiencia en desarrollo web y quería moverse hacia roles en IA. No sabía por dónde empezar ni qué diferenciaba a una persona que sabe usar modelos de una que los construye y despliega.
Proceso
Completó los tres programas en secuencia a lo largo de un año. En la Carrera en Ingeniería de IA construyó un sistema de recomendación desplegado en GCP como proyecto capstone, con dos sesiones de revisión con un mentor senior.
Resultado
Consiguió un rol como ML engineer en una empresa de tecnología en Bogotá. Atribuye parte del proceso a tener proyectos concretos para mostrar en las entrevistas, no solo certificados.
"Los tres programas seguidos fueron mucho, pero la ruta estaba clara desde el principio." — Carolina V., Bogotá
400+
Estudiantes formados
4.7
Calificación media
92%
Proyectos completados
4
Años de operación
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