Voces de la comunidad
Lo que dicen quienes ya recorrieron el camino
Experiencias de estudiantes que completaron los programas — con sus palabras, sin edición publicitaria.
Volver al inicio400+
Estudiantes formados
4.8/5
Satisfacción promedio
78%
Tasa de finalización
4
Años de trayectoria
Testimonios
Experiencias de la comunidad
Santiago Castillo
Bogotá · Fundamentos de IA
Llegué sin saber nada de Python y con bastante miedo a las matemáticas. Las primeras semanas fueron duras — no voy a mentir — pero el mentor del programa siempre encontró tiempo para explicar cuando algo no quedaba claro. Terminé con un pequeño modelo de clasificación funcionando y con ganas de seguir en ML Aplicado.
mayo de 2025
Mariana Morales
Medellín · ML Aplicado
Ya sabía programar pero nunca había trabajado con modelos de ML. El programa me ayudó a entender no solo cómo usar scikit-learn, sino cuándo un modelo no es buena idea y por qué. Eso es lo que más valoré: que las limitaciones y los errores comunes se explicaran con la misma profundidad que las herramientas.
junio de 2025
Jorge Valencia
Cali · Ingeniería Avanzada de IA
Tenía experiencia previa en datos y quería profundizar en deep learning. El Track Avanzado me dio eso, aunque en las primeras semanas sentí que el ritmo era más exigente de lo que esperaba. La mentoría uno a uno fue fundamental para que no me perdiera. El proyecto final quedó como algo que ya puse en mi perfil de GitHub.
mayo de 2025
Lucía Fernández
Bogotá · Fundamentos de IA
Soy diseñadora gráfica y quería entender qué hay detrás de las herramientas de IA que uso en mi trabajo. Nunca pensé que pudiera seguir un programa así, pero la estructura progresiva lo hizo posible. No llegué a ser desarrolladora, pero ahora entiendo lo suficiente para conversar con los equipos técnicos de mis clientes.
junio de 2025
Andrés Restrepo
Barranquilla · ML Aplicado
Lo que más me gustó fue que el capstone usa datos del contexto colombiano. Trabajé con un conjunto de datos de transporte urbano de Barranquilla — algo que me resultó relevante y no una práctica genérica. La retroalimentación del mentor fue directa y útil. Habría preferido un poco más de tiempo en el módulo de despliegue, pero en general fue un buen programa.
mayo de 2025
Natalia Gutiérrez
Bogotá · Ingeniería Avanzada de IA
Hice los tres programas en secuencia a lo largo de un año y medio. Cada nivel construyó sobre el anterior de forma que en ningún momento sentí que estaba empezando de cero. El avanzado fue intenso, pero la mentoría uno a uno marcó la diferencia. Hoy trabajo como analista de datos con énfasis en modelos de clasificación y el portafolio que construí en Labs fue determinante en mi entrevista.
junio de 2025
Historias de progreso
Tres recorridos concretos
El punto de partida
Camilo — Contador, sin experiencia técnica
Camilo trabajaba como contador en una empresa de logística y veía cómo sus colegas usaban modelos de predicción de demanda sin entender cómo funcionaban. Quería cambiar eso pero no tenía base en programación.
El proceso
Tomó Fundamentos de IA trabajando 10 horas semanales mientras continuaba su trabajo. Tardó dos semanas más de lo planeado en el módulo de estadística, pero el mentor ajustó el ritmo y le dio material complementario.
Dónde llegó
Al finalizar construyó un modelo simple de regresión para proyectar inventario usando datos de su propia empresa. Hoy colabora con el equipo técnico de su empleador en la limpieza y preparación de datos para modelos más complejos.
"Nunca pensé que en ocho semanas fuera a entender qué hace un modelo de regresión por dentro."
El punto de partida
Daniela — Ingeniera de sistemas con 3 años de experiencia
Daniela sabía programar en Java y algo de Python, pero nunca había trabajado con datos de manera sistemática. Quería entrar al campo de ML sin saber bien por dónde comenzar.
El proceso
Entró directo a ML Aplicado tras una conversación con el equipo que confirmó que tenía el nivel para hacerlo. Encontró los módulos de evaluación de modelos los más útiles — algo que no había encontrado en cursos que había tomado antes.
Dónde llegó
Su capstone fue un modelo de detección de anomalías para datos de sensores industriales. Ese proyecto fue el tema central de su entrevista para un puesto de científica de datos junior que obtuvo tres meses después de terminar el programa.
"La revisión de código del mentor fue más útil que cualquier curso en video que había tomado."
El punto de partida
Sebastián — Científico de datos con experiencia en ML clásico
Sebastián ya trabajaba como científico de datos pero quería profundizar en deep learning y NLP. Había intentado aprender por su cuenta pero le faltaba estructura y retroalimentación en sus proyectos.
El proceso
Tomó el Track de Ingeniería Avanzada y eligió un proyecto de fine-tuning de un modelo de lenguaje para análisis de texto en español colombiano. Las semanas de fine-tuning fueron las más desafiantes, pero la mentoría uno a uno le permitió superar los bloqueos técnicos.
Dónde llegó
Su proyecto final terminó siendo la base de un trabajo de investigación que presentó en una conferencia local de NLP. Dice que el programa le dio la disciplina de proyecto que le faltaba para llevar trabajos técnicos hasta el final.
"Sabía el 'qué' de muchas cosas. El programa me ayudó con el 'cómo hacerlo bien'."
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