El camino completo
Tres programas, un recorrido continuo en IA
Desde los primeros pasos con Python hasta el despliegue de modelos en producción. Cada etapa construye sobre la anterior, con proyectos y acompañamiento real en cada tramo.
Volver al inicioNuestra metodología
Cómo estructuramos el aprendizaje
Cada programa de Cóndor Code sigue la misma estructura base: una fase de conceptos con ejercicios guiados, una fase de práctica autónoma con revisión de mentor, y un proyecto integrador al cierre.
El material se entrega por módulos semanales. Cada módulo incluye lectura, código comentado para ejecutar, ejercicios y al menos una sesión de revisión grabada donde el mentor analiza errores comunes.
La diferencia entre programas no es solo el tema: también cambia la profundidad de los proyectos, la autonomía esperada del estudiante y el tipo de retroalimentación que dan los mentores.
Módulos semanales con práctica inmediata
Cada semana tiene un tema central con ejercicios que se resuelven en el mismo entorno de la lección.
Entrega y retroalimentación escrita
El mentor revisa cada entrega y devuelve comentarios concretos sobre qué mejorar y por qué.
Sesiones opcionales en vivo
Sesiones grabadas de resolución de dudas frecuentes, disponibles para quienes no pueden asistir en directo.
Proyecto integrador al cierre
Un proyecto completo que muestra el aprendizaje del programa. Queda en tu repositorio, revisado y documentado.
Programa 1
Fundamentos de IA y Python
Un programa accesible sobre programación básica y las ideas centrales de la IA. Construido alrededor de la práctica, pensado para quienes llegan con familiaridad básica de computadores pero sin experiencia en código. Se entrega como cohorte en línea con retroalimentación continua y un ritmo que da tiempo para procesar cada concepto antes de avanzar.
- Variables, funciones, estructuras de datos en Python
- Introducción práctica a numpy y pandas
- Qué es un modelo y cómo aprende de datos
- Primer modelo de clasificación con scikit-learn
- Proyecto final: análisis y modelo sobre dataset colombiano
Duración
8 semanas
Dedicación
6–8 h/semana
Nivel
Sin base técnica
Programa 2
Machine Learning Track
Un programa práctico que cubre los métodos de machine learning más utilizados mediante trabajo orientado por proyectos. Para quienes ya se sienten cómodos con los fundamentos de Python y quieren trabajar con modelos de manera más estructurada. Incluye mentoría activa y un portafolio de proyectos propio al terminar.
- Regresión, clasificación y clustering en profundidad
- Validación, métricas y ajuste de hiperparámetros
- Feature engineering con datos tabulares y de texto
- Pipelines reproducibles con scikit-learn
- 3 proyectos con datos reales para portafolio
Duración
10 semanas
Dedicación
8–10 h/semana
Nivel
Python básico requerido
Programa 3
MLOps y Despliegue
Un programa aplicado sobre cómo preparar modelos para uso real: empaquetado, monitoreo y mantenimiento. Para estudiantes con experiencia previa en machine learning, paceado con constancia y con la guía de profesionales que trabajan actualmente en esas tareas. El programa cierra con un proyecto final que simula un entorno de producción real.
- Empaquetado de modelos con Docker y FastAPI
- Versionado de modelos con MLflow
- Monitoreo de drift y degradación en producción
- CI/CD básico para pipelines de ML
- Proyecto final: modelo desplegado y documentado
Duración
10 semanas
Dedicación
8–10 h/semana
Nivel
ML Track o equiv.
¿Cuál es para mí?
Comparación entre programas
| Aspecto | Fundamentos | ML Track Más popular | MLOps |
|---|---|---|---|
| Perfil de entrada | Sin experiencia técnica | Python básico | ML y Python sólidos |
| Duración | 8 semanas | 10 semanas | 10 semanas |
| Proyectos incluidos | 1 proyecto final | 3 proyectos + final | 2 proyectos + final |
| Sesiones con mentor | |||
| Precio (COP) | $190.000 | $350.000 | $480.000 |
| Mejor para | Empezar desde cero | Construir portafolio | Llevar modelos a producción |
¿No estás seguro cuál es el tuyo? Escríbenos y te orientamos sin compromiso.
Estándares compartidos
Lo que aplica en todos los programas
Privacidad y datos personales
El acceso a la plataforma es personal. Los datos de los estudiantes se tratan conforme a la Ley 1581 de Colombia y no se comparten con terceros.
Herramientas de uso real
Python, Git, scikit-learn, Docker, MLflow. Las mismas herramientas que se usan en proyectos de producción en Colombia y el resto de la región.
Control de versiones desde el inicio
Todos los proyectos se trabajan con Git. Los estudiantes aprenden a documentar commits y organizar repositorios desde el primer programa.
Revisión pedagógica semestral
El currículo de los tres programas se revisa al cerrar cada cohorte. Lo que no funciona se ajusta antes de la siguiente apertura.
Soporte respondido por personas
No hay chatbots en el canal de soporte. Los mentores responden preguntas técnicas en tiempo hábil con comentarios concretos.
Entregables documentados
Cada proyecto tiene requerimientos de documentación. README, decisiones técnicas explicadas y código comentado son parte de cada entrega.
Precios
Un pago único por programa
Fundamentos
IA y Python
$190.000
COP · pago único por cohorte
- 8 semanas de programa
- Acceso a módulos asíncronos
- Canal de grupo con mentor
- Retroalimentación en entregas
- Certificado y proyecto final
ML Track
Machine Learning
$350.000
COP · pago único por cohorte
- 10 semanas de programa
- 3 proyectos + proyecto final
- Mentoría individual por sesión
- Portafolio en GitHub al terminar
- Acceso al canal de egresados
MLOps
Despliegue y operación
$480.000
COP · pago único por cohorte
- 10 semanas de programa
- Guía de profesional en ejercicio
- Proyecto final en entorno real
- Revisión técnica detallada
- Acceso al canal de egresados
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