Experiencias reales de nuestros estudiantes
Personas con distintos puntos de partida que encontraron en Guatapé Digital un camino claro hacia el desarrollo con IA.
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Calificación promedio
+400
Estudiantes formados
3
Años impartiendo cursos
92%
Completan su programa
Lo que comparten nuestros estudiantes
Sara Acevedo
Bogotá · Contadora
Tomé el curso introductorio sin saber absolutamente nada de programación. Lo que me gustó es que nadie me hizo sentir que era una pregunta tonta. El mentor respondía con paciencia y los proyectos semanales me ayudaron a ver que sí podía aprender esto.
Junio 2025 · Curso Introductorio
Julián Restrepo
Medellín · Técnico en sistemas
El programa de Machine Learning Práctico me dio lo que buscaba: trabajar con datos reales desde la segunda semana. Aprendí con un conjunto de datos de logística colombiana, lo que hizo todo mucho más cercano. El proyecto final quedó bien sólido para el portafolio.
Mayo 2025 · Machine Learning Práctico
Valentina Pizarro
Cali · Estudiante universitaria
Estaba tomando materias de ingeniería en paralelo y el programa introductorio me ayudó a conectar cosas que en la universidad veía muy separadas. El ritmo es amable pero exigente cuando es necesario. Terminé el curso con más confianza de la que esperaba.
Junio 2025 · Curso Introductorio
Carlos Montoya
Barranquilla · Administrador
Empecé el programa avanzado con bases en Python pero sin experiencia en deep learning. Los cuatro meses fueron intensos pero organizados. La mentoría fue lo más valioso: tener a alguien que te dice exactamente qué mejorar en tu código cambia el resultado final.
Abril 2025 · Programa Avanzado
Laura Giraldo
Manizales · Diseñadora gráfica
Vine del mundo del diseño, no de la tecnología. El introductorio me costó un poco al principio pero el equipo fue muy claro explicando los conceptos desde cero. Ahora uso Python para automatizar partes de mi trabajo que antes hacía a mano. Valió totalmente el tiempo invertido.
Mayo 2025 · Curso Introductorio
Andrés Ospina
Pereira · Ingeniero industrial
Hice el de Machine Learning después del introductorio. La transición fue natural porque el nivel de exigencia sube gradualmente. El proyecto final lo presenté en el trabajo y causó buena impresión. Es la primera vez que aprendo algo técnico de forma completamente online y se siente bien estructurado.
Junio 2025 · Machine Learning Práctico
Recorridos concretos
Sin código, con muchas ganas
Juliana, administradora de empresas en Bogotá, quería entender qué hacían los analistas de datos en su empresa pero no sabía por dónde empezar con la programación.
Curso introductorio y luego ML
Tomó primero el programa de seis semanas para aprender los fundamentos. Con esa base, se sumó a la siguiente cohorte de Machine Learning Práctico cuatro meses después.
Análisis propios en su área
Construyó un modelo de segmentación de clientes para el equipo comercial de su empresa. Ahora genera reportes que antes dependían del área de TI. Tiempo total: seis meses de formación.
Python básico, sin dirección clara
Felipe, desarrollador web en Medellín, conocía Python pero no sabía cómo aplicarlo en proyectos de inteligencia artificial. Seguía tutoriales sueltos sin una ruta definida.
Programa Avanzado directamente
Con sus bases en Python ya establecidas, ingresó directamente al Programa Avanzado de cuatro meses. El mentor le ayudó a estructurar su aprendizaje y a definir un proyecto capstone con aplicación real.
Sistema de detección de anomalías desplegado
Desarrolló y desplegó un sistema de detección de anomalías para una empresa de servicios. El proyecto está en producción y fue el detonante para cambiar de rol en su trabajo actual.
Interés en IA sin base técnica
Natalia, periodista en Barranquilla, quería entender cómo funcionan los modelos de lenguaje para usarlos mejor en su trabajo, pero la mayoría de recursos eran muy técnicos o en inglés.
Curso introductorio adaptado a su ritmo
El mentor ajustó los ejemplos al análisis de textos y datos editoriales. En lugar de casos genéricos, trabajó con datos que le resultaban familiares desde el primer módulo.
Análisis de texto para su redacción
Al terminar, podía hacer análisis de sentimiento básico sobre cobertura noticiosa y automatizar parte de la clasificación de archivos. Dice que el curso cambió cómo entiende y cubre temas de tecnología.
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