Perspectivas reales de quienes han pasado por el proceso
Cada experiencia es distinta. Compartimos lo que cuentan los estudiantes, con sus matices, para que puedas formarte una idea propia.
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Calificación promedio
Tasa de finalización
Años de operación
Lo que comparten al terminar los módulos
Mariana Rueda
Bogotá · Módulo 1
Venía de administración de empresas y llevaba meses intentando aprender Python sola con videos. Lo que más valoro del módulo es que la mentora no asumió que uno ya sabía cosas. Cada semana avanzamos con lo anterior bien entendido.
Junio 2025
David Santiago Mora
Medellín · Módulo 2
El módulo de ML es denso en la tercera y cuarta semana, no voy a mentir. Pero la sesión semanal con el instructor sirvió para acomodar lo que no había quedado claro. El proyecto final lo tengo en mi LinkedIn y me ha abierto conversaciones.
Mayo 2025
Natalia Vargas
Cali · Módulo 3
Llevo cuatro años trabajando en análisis de datos y quería dar el paso a deep learning. El programa avanzado fue exactamente lo que buscaba: técnico de verdad, con alguien que entiende el campo. El capstone fue exigente pero vale la pena.
Junio 2025
Julián Arango
Barranquilla · Módulo 1
Empecé el módulo sin saber nada de Python. Las seis semanas son cortas pero intensas en la segunda mitad. Me gustó que pudiera hacer preguntas en el canal sin tener que esperar la sesión del viernes. Eso marcó la diferencia en los momentos de bloqueo.
Mayo 2025
Paola Londoño
Medellín · Módulos 1 y 2
Hice el módulo inicial y al mes me inscribí al de ML. La transición entre los dos fue fluida, no tuve que repasar conceptos porque el primero los dejó bien establecidos. El hecho de que los diseñen como una ruta se nota en la práctica.
Junio 2025
Andrés Córdoba
Pereira · Módulo 2
Trabajo en marketing y quería entender los modelos de predicción que usa el equipo de datos. El módulo de ML me dio suficiente base para eso. No salí como científico de datos, pero sí con criterio para hablar el mismo idioma que ellos.
Mayo 2025
Recorridos concretos de estudiantes
De contadora a analista de datos
Módulos 1 y 2 · 16 semanas en total
PUNTO DE PARTIDA
Valeria, contadora en Bogotá, quería entender los informes de datos que llegaban del área de BI. No tenía conocimientos de programación y le preocupaba que fuera muy tarde para empezar.
EL PROCESO
Completó el módulo inicial en seis semanas, aprendiendo Python y análisis exploratorio. Luego pasó al módulo de ML, donde construyó un modelo de clasificación con datos financieros reales.
LO QUE LOGRÓ
Cuatro meses después de terminar el módulo 2, Valeria fue promovida a un rol mixto contable-analítico en su empresa. Puede leer y modificar notebooks de Python sin depender del equipo técnico.
"Nunca pensé que iba a poder entender un modelo de regresión logística, mucho menos construir uno. La clave fue que el instructor no me dio la solución sino que me ayudó a entender el error."
— Valeria O., Bogotá
Ingeniero mecánico que migra a IA
Módulos 2 y 3 · 6 meses en total
PUNTO DE PARTIDA
Ricardo, ingeniero mecánico en Medellín, sabía algo de Python por su trabajo en simulaciones. Quería cambiar de carrera hacia ingeniería de IA pero no sabía por dónde empezar.
EL PROCESO
Entró directamente al módulo 2 dado su conocimiento de Python. Al terminarlo, continuó con el programa avanzado, donde desarrolló un sistema de detección de anomalías en datos de sensores industriales.
LO QUE LOGRÓ
Ricardo presentó su capstone como parte de su portafolio en entrevistas técnicas. Actualmente trabaja como ingeniero de machine learning en una empresa de mantenimiento predictivo.
"El mentor del módulo avanzado me mostró errores en mi arquitectura que yo no había visto. Eso, más que cualquier video, es lo que me preparó para trabajar en el campo."
— Ricardo E., Medellín
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