Lo que dicen quienes ya recorrieron el ciclo
No hay atajo que reemplace el esfuerzo. Pero sí hay un método que hace que ese esfuerzo tenga más sentido.
Volver al inicioVoces del programa
Valentina Suárez
Buenos Aires · Nivel Inicial
"Vine sin saber nada de programación y eso me daba cierto miedo. Lo que me sorprendió fue que los ciclos cortos hacen que nunca te sintas perdida del todo. Antes de terminar el primer módulo ya tenía un ejercicio que funcionaba con datos reales. No sé si eso suena dramático, pero fue la primera vez que vi que podía aprender esto."
Junio 2025
Rodrigo Almada
Rosario · Nivel Intermedio
"Programo hace varios años pero el tema de machine learning lo había dejado pasar. El curso intermedio fue bastante exigente — tuve semanas donde avancé poco y tuve que releer cosas. Las revisiones de código son lo que más valor me aportó: te dicen exactamente qué mejorar, no sólo si está bien o mal. Un punto pendiente sería tener más ejemplos en ciertos módulos."
Mayo 2025
Camila Gutiérrez
Mendoza · Nivel Avanzado
"El track avanzado es el más difícil de los tres y no lo recomendaría a alguien sin base sólida en Python. Pero si llegás con la preparación adecuada, el proyecto capstone es una experiencia muy completa. Pude mostrar el trabajo en una entrevista y tener algo concreto para explicar. Eso no es menor cuando estás buscando trabajo en el área."
Junio 2025
Lucas Pereyra
CABA · Nivel Inicial
"Arranqué el curso sin saber qué esperar. Lo que me enganchó fue que cada ciclo te obliga a hacer algo, no sólo leer. Las respuestas del mentor llegan rápido y son específicas. En dos meses entendí cosas sobre regresión y clasificación que antes me parecían muy abstractas."
Julio 2025
Natalia Ferreyra
Córdoba · Nivel Intermedio
"Trabajo en análisis de datos y quería incorporar modelos de ML al flujo. El curso intermedio cubrió bastante bien el pipeline de preprocesamiento, que es lo que más me costaba organizar en mis proyectos propios. Lo que haría diferente sería distribuir mejor las horas — hay semanas que acumulé mucho por no ser constante."
Mayo 2025
Mateo Brambilla
La Plata · Nivel Avanzado
"La mentoría individual del track avanzado fue lo que más valoré. No es que te solucionen los problemas — al contrario, te hacen preguntas que te obligan a pensar qué estás haciendo y por qué. El proyecto final terminó siendo algo que tengo en mi repositorio público y que explico con confianza."
Junio 2025
Recorridos concretos
Tres historias con contexto, proceso y resultados reales. Sin exagerar ni omitir lo que costó.
Desafío
Analista sin base en programación
Sofía trabajaba en un equipo de inteligencia de negocios pero nunca había escrito código. Quería entender qué hacían los modelos de ML que recibía de otros equipos, no sólo consumir los resultados.
Proceso
Nivel inicial en 11 semanas
Completó el curso inicial con dedicación de 6 horas semanales. Tuvo dos ciclos donde necesitó repetir ejercicios antes de avanzar. Usó el canal de mentores para clarificar conceptos de Python que le resultaban poco intuitivos.
Resultado
Comprensión técnica aplicable
Al terminar, Sofía podía leer y modificar scripts de Python que antes le resultaban incomprensibles. Empezó a participar en conversaciones técnicas de su equipo con más criterio. Actualmente está por empezar el nivel intermedio.
"No me prometieron un trabajo nuevo ni que iba a ser desarrolladora. Me enseñaron a programar de verdad, a mi ritmo." — Sofía R., CABA
Desafío
Programador web que quería cambiar de área
Ezequiel tenía 4 años de experiencia en desarrollo web y quería orientarse hacia proyectos de datos. Sabía Python pero no tenía claro cómo aplicarlo a machine learning de forma estructurada.
Proceso
Nivel intermedio en 4 meses
Completó el nivel intermedio combinando estudio nocturno con su trabajo diurno. Las revisiones de código le tomaron tiempo extra en algunos ciclos, especialmente al trabajar con feature engineering. Terminó con tres proyectos documentados en su repositorio.
Resultado
Portafolio técnico construido
Ezequiel logró mostrar proyectos propios de ML en entrevistas de trabajo posteriores. No atribuye el cambio de rol exclusivamente al curso — también sumó práctica propia y lectura — pero señala que el programa le dio estructura y criterio para evaluar sus propios modelos.
"La revisión de código es lo que distingue esto de ver tutoriales en YouTube. Hay alguien que te dice por qué tu enfoque no es el más adecuado." — Ezequiel M., Rosario
Desafío
Científica de datos con base teórica sin práctica productiva
Paula había estudiado estadística y conocía los conceptos de ML a nivel teórico. Su dificultad era llevar eso a código funcional y a aplicaciones que realmente se pudieran desplegar.
Proceso
Track avanzado en 6 meses
Paula completó el track avanzado con mentoría individual quincenal. El proyecto capstone fue una aplicación de clasificación de texto que desplegó en un entorno de prueba usando una API. La parte más difícil fue la etapa de producción, que requirió volver varias veces al mismo ciclo.
Resultado
Proyecto funcional y exhibición de portafolio
Paula presentó su trabajo en la exhibición de portafolio del programa. Actualmente usa lo aprendido en su trabajo actual en un equipo de analítica. Dice que el salto más grande fue entender cómo llevar un modelo a producción, algo que en su formación académica nunca había tocado.
"El programa es difícil si lo tomás en serio. Y vale la pena exactamente por eso." — Paula C., Mendoza
En números
+800
Estudiantes activos o egresados
4
Años desarrollando el método iterativo
4,7
Valoración promedio del programa
92%
Completitud en el nivel inicial
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Cada una de las personas que escribió arriba empezó sin saber exactamente a dónde llegaba. Lo que sí sabían era que querían aprender de verdad.
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