— TESTIMONIOS —
Lo que dicen quienes ya han pasado por aquí
Cada programa tiene cohortes reducidas. Eso significa que cada voz aquí tiene nombre propio y contexto real.
Volver al inicio— VOCES DE ESTUDIANTES —
Experiencias de primera mano
Mariana Cifuentes
Bogotá · Fundamentos ML
Entré al programa de fundamentos sin saber bien qué esperar. Tenía algo de Python, pero los conceptos de machine learning me parecían lejanos. Lo que más agradezco es que el mentor se tomó el tiempo de explicar por qué funcionan los algoritmos, no solo cómo usarlos. Eso hace una diferencia real a la hora de seguir aprendiendo sola.
Mayo 2026
Julián Parra
Medellín · Track NLP
El track de NLP me permitió pasar de usar APIs sin entenderlas a saber qué está pasando adentro. El proyecto final fue exigente, lo cual está bien porque aprendes más cuando hay un reto real. La retroalimentación del instructor fue puntual y específica, nada de comentarios genéricos. Solo hubiera querido que algunas sesiones fueran un poco más largas para dar más tiempo a las preguntas.
Mayo 2026
Sofía Ramírez
Cali · Taller IA Generativa
Trabajo en una organización de datos y quería entender de verdad cómo se construyen los modelos generativos, no solo cómo consumirlos. El taller cubrió eso con seriedad. Me gustó especialmente que se dedicara espacio a hablar de sesgos y uso responsable. No es frecuente que ese tema esté al centro del currículo, no al margen.
Junio 2026
Daniel Gómez
Bucaramanga · Fundamentos ML
Lo que más me llamó la atención fue el tamaño del grupo. Somos pocos, y eso cambia por completo la dinámica. En la sesión en vivo puedes preguntar sin sentirte incómodo. El mentor sabe cómo vas avanzando, no habla para un auditorio anónimo.
Abril 2026
Valentina Ospina
Pereira · Track NLP
Tenía miedo de que el programa fuera demasiado rápido y que me quedara atrás. Pasó lo contrario. El ritmo está bien calibrado para quienes trabajamos a tiempo completo. No tuve que sacrificar noches ni fines de semana para seguir el programa. Las grabaciones también ayudan cuando una semana complicada te impide asistir en vivo.
Junio 2026
Andrés Molina
Manizales · Taller IA Generativa
El taller de IA generativa es intenso pero vale la pena. Las revisiones de proyecto son lo más útil: el instructor señala qué está bien y por qué, y dónde hay algo que mejorar. Eso es más valioso que un número. Salí con un proyecto que realmente puedo mostrar y explicar.
Mayo 2026
— CASOS —
Recorridos de aprendizaje en detalle
Tres historias que muestran puntos de partida diferentes y lo que cada persona construyó durante el programa.
CASO 01 · FUNDAMENTOS ML
El punto de partida
Catalina trabajaba como analista en una empresa logística. Quería entender los modelos que su equipo de datos usaba, pero no tenía base en estadística ni en programación científica.
Lo que hizo durante el programa
Tomó el programa de fundamentos, comenzando con una semana de refuerzo de Python. En las siguientes siete semanas trabajó con datos de demanda y construyó un modelo de clasificación simple para identificar patrones de entrega.
Lo que consiguió
Al finalizar, podía leer y modificar el código de su equipo, hacer preguntas técnicas con fundamento y proponer mejoras concretas. El proyecto final lo presentó internamente en su empresa.
"No soy ingeniera, pero ahora sé lo suficiente para no depender de que alguien me explique lo básico cada vez."
CASO 02 · TRACK NLP
El punto de partida
Carlos era desarrollador web con interés en IA aplicada al texto. Sabía usar algunas APIs de lenguaje, pero quería entender cómo funcionaban por dentro y cómo construir sus propias soluciones.
Lo que hizo durante el programa
Siguió el track de NLP durante doce semanas. Su proyecto integrador fue un clasificador de comentarios en reseñas de productos en español, entrenado con datos reales de comercio electrónico colombiano.
Lo que consiguió
El clasificador alcanzó un 82% de precisión y Carlos lo integró en un proyecto propio. La retroalimentación del mentor le permitió mejorar el preprocesamiento en las últimas semanas, lo cual fue clave para ese resultado.
"El mentor no solo decía qué estaba mal, sino por qué. Eso aceleró mucho mi comprensión."
CASO 03 · TALLER IA GEN.
El punto de partida
Laura tenía un posgrado en lingüística computacional y había trabajado con datos de texto, pero nunca había entrenado modelos generativos ni estudiado transformers en profundidad.
Lo que hizo durante el programa
Tomó el taller de IA generativa y exploró el fine-tuning de un modelo de lenguaje para generar texto académico en español. Las revisiones de proyecto periódicas la ayudaron a ajustar el enfoque varias veces durante el proceso.
Lo que consiguió
Terminó con un prototipo funcional y una comprensión sólida de los límites y riesgos de los modelos generativos, que ahora aplica en su trabajo de investigación.
"El taller me dio la base técnica que me faltaba para hacer preguntas serias sobre estos sistemas."
— EN NÚMEROS —
Datos que orientan
+320
Estudiantes desde 2021
4.7
Puntuación media de satisfacción (sobre 5)
87%
Tasa de finalización en cohortes recientes
4
Años de operación continua
Dirección
Calle 44 # 79-25, Medellín
Horario
Lun–Vie 8–18 h
Sáb 9–13 h
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