Resolvemos las dudas más habituales sobre los cursos, el ritmo de trabajo y los requisitos técnicos antes de que te inscribas.
No. El itinerario de iniciación arranca desde cero: primero trabajamos lógica de programación con Python, después pasamos a manipulación de datos y recién ahí entramos en modelos de machine learning. Si ya programás, hay un test de nivel para saltarte la parte que no necesitás.
Los cursos de fundamentos duran ocho semanas y los avanzados, doce. Cada semana recibís material de lectura, un laboratorio guiado y una consigna para resolver solo. Las clases en vivo son opcionales y quedan grabadas, así que podés avanzar a tu ritmo siempre que entregues los trabajos en fecha.
Una notebook con 8 GB de RAM y cualquier sistema operativo moderno alcanza para la mayoría de los módulos. Los proyectos de deep learning se ejecutan en la nube con Google Colab, por lo que no hace falta una GPU propia. Solo necesitás conexión estable a internet y navegador actualizado.
El proyecto final combina un problema real con un dataset público: limpieza de datos, entrenamiento de un modelo y una breve presentación de resultados. Al aprobarlo, recibís un certificado con las horas de cursada y las competencias evaluadas. No es un título oficial, pero sirve como respaldo concreto para tu portfolio.
Cada grupo tiene un tutor asignado que corrige tus entregas y responde consultas por el foro interno en menos de 48 horas hábiles. Además, una vez por mes hay una sesión de revisión de avance individual de quince minutos para destrabar dudas puntuales o reorientar tu proyecto.
Si surge un imprevisto, podés solicitar una pausa de hasta cuatro semanas sin perder el avance. También existe la opción de pasar a la siguiente cohorte sin costo adicional, siempre que lo avises antes de la mitad de la cursada. El objetivo es que termines, no que corras.
Capacidades aplicadas a entornos reales de trabajo
Diseñamos flujos que reducen tareas repetitivas: clasificación de documentos, respuestas automáticas y análisis de datos no estructurados. Cada implementación se ajusta al volumen y la criticidad de tu operación.
Convertimos registros dispersos en indicadores accionables. Armamos paneles con filtros por período, área y responsable, para que la decisión se apoye en números verificables y no en suposiciones.
Revisamos accesos, cifrado y políticas de copias de seguridad. El objetivo es que los sistemas críticos sigan operando ante un incidente y que la recuperación tenga tiempos definidos y probados.
Conectamos herramientas de gestión, facturación y comunicación para evitar la doble carga de datos. Definimos reglas de sincronización claras y dejamos documentado cada punto de integración.
Preparamos al equipo para operar las nuevas herramientas con confianza. Sesiones prácticas, guías de referencia y soporte posterior a la puesta en marcha, con foco en el uso cotidiano.
Supervisamos el estado de servidores, aplicaciones y conexiones con alertas tempranas. El mantenimiento preventivo se agenda según el uso real del sistema, no por calendario genérico.
Antes de comenzar un proyecto, conviene dejar claros algunos puntos. Estas aclaraciones evitan malentendidos sobre el alcance, la propiedad del código y la forma de trabajo. Si algo no queda resuelto aquí, lo conversamos en la primera reunión.
Un recorrido claro para que sepas qué ocurre en cada etapa del proyecto, desde la primera reunión hasta la puesta en marcha.
Agendamos una llamada para entender tu operación, los datos que manejás y qué tarea querés automatizar. Te hago preguntas puntuales sobre volumen, frecuencia y herramientas actuales.
Definimos qué módulos se construyen, qué integraciones se necesitan y cuáles quedan fuera de la primera versión. Recibís un documento con entregables, plazos y criterios de aceptación.
Trabajo en sprints cortos y te muestro avances funcionales cada semana. Probamos juntos los flujos críticos y ajustamos detalles de interfaz antes de seguir con el siguiente bloque.
Corro pruebas de carga, reviso la seguridad de los accesos y verifico que los datos se procesen sin errores. Vos validás los casos de uso reales y reportamos cualquier inconsistencia.
Desplegamos el sistema en tu entorno, capacitamos al equipo que lo va a operar y dejamos documentación breve. Durante el primer mes atiendo consultas y corrijo lo que surja en el uso diario.