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Lo que dicen quienes
pasaron por los programas
Experiencias reales de participantes de distintas cohortes. Sin edición de lo que no funcionó.
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Testimonios de participantes
Fechas entre junio y julio de 2025. Nombres con permiso de los participantes.
Rodrigo Castillo
Buenos Aires · Python para ML
"Venía de hacer ejercicios sueltos de Python en tutoriales, pero nunca había armado algo que funcionara de punta a punta. El programa me dio el orden que me faltaba. Las devoluciones de Camila sobre mis pipelines fueron mucho más detalladas de lo que esperaba."
Junio 2025
Lucía Berón
Rosario · ML Aplicado
"Lo que más me costó fue entender la parte de evaluación. Hay un módulo entero dedicado a eso y al principio me pareció exagerado, pero cuando llegué al proyecto final entendí por qué. La sección de 'qué no funcionó' del write-up es incómoda de escribir pero es lo más útil que hice."
Julio 2025
Matías García
CABA · Python para ML
"Empecé el programa sin saber bien qué esperar de pandas. Las primeras dos semanas fueron densas pero con el material del repositorio y las grabaciones pude repasar lo que no me quedó claro en vivo. El grupo era chico y eso hizo que las preguntas se respondieran en la misma sesión."
Junio 2025
Agustina Villalba
Córdoba · Deep Learning
"24 semanas es bastante tiempo. Hubo momentos donde la carga fue alta, especialmente durante los módulos de arquitecturas. Las revisiones semanales con Federico ayudaron a no perder el hilo del proyecto. El informe de ingeniería al final me tomó dos semanas pero quedó algo que puedo mostrar."
Julio 2025
Pablo Méndez
Mendoza · ML Aplicado
"Lo que valué fue que Martina no nos dijo que nuestros resultados eran buenos cuando no lo eran. Mi modelo de la tercera semana tenía data leakage y el comentario fue directo: cuál era el problema, cómo reproducirlo y cómo corregirlo. Eso vale más que una devolución amable."
Junio 2025
Sofía Estrada
Buenos Aires · Python para ML
"Antes de anotarme leí todo el plan de estudios y me pareció que la carga de 4h semanales era manejable. Lo fue, pero con disciplina. Lo que me gustó del programa es que cada semana producís algo concreto: no es solo escuchar sino hacer."
Julio 2025
In [3]: casos.leer()
Recorridos en detalle
Dos participantes describen su proceso con más detalle.
[caso_01] — ML Aplicado · 14 semanas
De análisis descriptivo a modelo de clasificación propio
[ desafío ]
Analista de datos con manejo de SQL y Excel, sin experiencia en modelos predictivos. Quería aprender a construir un modelo de clasificación sobre datos propios de trabajo, sin saber por dónde empezar.
[ proceso ]
Durante 14 semanas trabajó con un dataset de retención de clientes de su área. Los primeros módulos se usaron para estructurar el problema correctamente. El docente revisó el pipeline cada dos semanas en las sesiones 1:1.
[ resultado ]
Entregó un modelo de gradient boosting con write-up de evaluación que incluía análisis de errores por segmento. Señaló dos grupos donde el modelo tenía sesgo sistemático — eso formó parte del entregable.
"Lo más difícil fue la parte de evaluación. Me di cuenta de que mis primeras métricas eran buenas por razones equivocadas."
— L.B., Rosario
[caso_02] — Deep Learning · 24 semanas
Primer modelo de transformers fine-tuneado y desplegado
[ desafío ]
Ingeniero de software con ML supervisado básico. Había intentado aprender PyTorch con tutoriales pero no lograba armar experimentos reproducibles ni entender cómo servir un modelo después.
[ proceso ]
Los primeros tres módulos (PyTorch desde tensores) le tomaron más tiempo del previsto. Las revisiones semanales ayudaron a priorizar qué entender primero. El proyecto final fue fine-tuning de un modelo de clasificación de texto.
[ resultado ]
Modelo fine-tuneado corriendo detrás de una API con FastAPI, con informe de ingeniería que documenta decisiones y compromisos. El costo de cómputo fue de USD 62, dentro del rango estimado.
"Escribir el loop de entrenamiento a mano antes de usar cualquier helper fue incómodo. Ahora entiendo por qué era necesario."
— A.V., Córdoba
In [4]: contacto.datos()
Dónde encontrarnos
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Correo
Dirección
Av. Córdoba 4126, CABA
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Atención
Lun–Vie: 10:00–18:00 ART
Respuesta en 24 h hábiles
In [5]: indicadores.mostrar()
En números
Cifras propias de la escuela, sin organismos de acreditación externos.
3+
años operando
180+
participantes totales
4.6
valoración promedio / 5
82%
finalización por cohorte
La tasa de finalización es el porcentaje de participantes que entregaron el proyecto final. No implica ningún resultado particular posterior al programa.
In [6]: consulta.enviar()
¿Tiene sentido para tu situación?
El plan de estudios completo está en la página de programas. Si después de leerlo querés saber si hay vacantes, escribinos con el programa y tu experiencia actual.