Testimonios Andina Labs

Lo que dicen quienes pasaron por aquí

No pedimos que confíes en nuestras palabras. Aquí están las experiencias de personas que completaron los programas y decidieron compartirlas.

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Testimonios de estudiantes

VG

Valentina Gutiérrez

Bogotá · Administradora de empresas

"Empecé Fundamentos sin saber absolutamente nada de programación. El ritmo del programa me permitió avanzar sin sentir que me quedaba atrás. La mentora revisaba mis tareas y me señalaba exactamente qué cambiar y por qué — eso fue lo que más me ayudó. Terminé con un proyecto propio sobre análisis de datos que puse en mi LinkedIn."

Mayo 2025 · Fundamentos de IA

AR

Andrés Restrepo

Medellín · Desarrollador backend

"Ya programaba en Python pero nunca había trabajado con modelos de ML en serio. El programa de Machine Learning me dio la estructura que me faltaba. Las revisiones de código eran detalladas — el mentor no solo decía 'funciona' sino que explicaba por qué una opción era mejor que otra. El capstone que construí terminó siendo parte de un proyecto en mi trabajo."

Abril 2025 · ML Aplicado

SM

Sofía Montoya

Cali · Ingeniera de datos

"Hice la Ruta de Deep Learning después de tomar ML Aplicado. El salto de dificultad es real — hay semanas intensas — pero el acompañamiento individual hace la diferencia. Las sesiones de mentoría personal me ayudaron a desbloquear partes del proyecto que estaban trabadas. No lo recomendaría a alguien sin bases sólidas, pero para quien sí las tiene, vale completamente la pena."

Junio 2025 · Deep Learning Aplicado

DP

Diego Patiño

Bogotá · Estudiante universitario

"Estaba en quinto semestre de sistemas cuando tomé Fundamentos. El programa me dio un contexto práctico que en la universidad todavía no habíamos visto. Lo que más agradezco es que en ningún momento me prometieron que iba a conseguir trabajo de inmediato — me dijeron qué iba a aprender y lo cumplieron. El proyecto final me costó esfuerzo, pero eso fue parte del valor."

Mayo 2025 · Fundamentos de IA

KT

Karen Torres

Barranquilla · Analista de marketing

"Antes de inscribirme escribí al equipo con dudas sobre si el programa era para mí — trabajaba tiempo completo y no sabía si podía con la carga. Me respondieron con honestidad sobre cuántas horas requería y me ayudaron a elegir Fundamentos. Esa consulta previa me dio confianza. Completé el programa sin dejar el trabajo y aprendí cosas que uso directamente en mi día a día."

Junio 2025 · Fundamentos de IA

JL

Juan Londoño

Bogotá · Científico de datos junior

"Tomé ML Aplicado y después Deep Learning. El programa avanzado es exigente — hay semanas donde el proyecto te demanda tiempo real. Pero las sesiones individuales con el mentor cambiaron la forma en que entiendo la evaluación de modelos. Tengo una versión del proyecto final que usé en una entrevista técnica y me ayudó a conseguir el trabajo donde estoy ahora."

Abril 2025 · Deep Learning Aplicado

Recorridos en detalle

Sin experiencia técnica, con ganas de aprender

Valentina trabajaba en consultoría y quería entender los modelos de datos que sus clientes de tecnología usaban. Nunca había programado. La primera semana del programa le costó, pero el ritmo le permitió avanzar sin perderse.

8 semanas con práctica desde la primera tarea

Completó el programa de Fundamentos de IA en dos meses, con unas 9 horas semanales de trabajo. Las revisiones de código de la mentora le dieron dirección cuando se trababa. El canal de la cohorte fue un recurso constante para comparar enfoques con otros estudiantes.

Un proyecto publicado y un vocabulario nuevo

Al finalizar, Valentina tenía un análisis exploratorio de datos publicado en GitHub y podía leer e interpretar código de ML básico. Eso cambió la forma en que conversa con los equipos técnicos de sus clientes.

"No vine a esto buscando convertirme en desarrolladora — vine a entender mejor el trabajo de quienes sí lo son. Y eso lo logré." — Valentina G.

Developer con conocimiento disperso de ML

Juan había aprendido ML por su cuenta con tutoriales y documentación, pero sentía que le faltaba estructura. Sabía ejecutar código pero no entendía bien por qué sus modelos fallaban en producción.

Dos programas en secuencia, 22 semanas en total

Tomó ML Aplicado primero y luego la Ruta de Deep Learning. En el programa avanzado tuvo sesiones individuales con el mentor donde repasaban partes específicas de su código. El proyecto final de deep learning fue el más exigente — y el más útil en términos prácticos.

Proyecto técnico presentado en entrevista

Juan utilizó el proyecto del programa en una entrevista técnica. El reclutador le pidió que explicara las decisiones de arquitectura del modelo — algo que pudo hacer porque entendía lo que había construido, no solo que funcionaba.

"Antes ejecutaba modelos. Ahora entiendo por qué tomo las decisiones que tomo." — Juan L.

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