Tres rutas de formación
Elige el programa que se ajusta a tu nivel y objetivos
Desde los primeros pasos con Python hasta el despliegue de modelos en producción. Cada programa está diseñado para llevarte a un resultado concreto.
Volver al inicioMetodología
Cómo estructuramos el aprendizaje
Cada programa sigue una estructura de módulos en capas: los primeros bloques establecen los conceptos y herramientas fundamentales, y los siguientes los aplican a problemas progresivamente más complejos. La progresión está diseñada para que cada tema nuevo tenga un uso práctico inmediato.
Los proyectos no son ejercicios inventados: usamos datasets reales de fuentes abiertas o aportados por los propios mentores. El objetivo es que al terminar el programa tengas algo que mostrar en un portafolio, no solo conocimiento declarativo.
Módulos en capas
Datos reales
Mentoría incluida
Portafolio final
Fundamentos de Machine Learning
Una introducción ordenada al aprendizaje automático a través de Python para análisis de datos, estadística aplicada y los modelos supervisados más utilizados. Cada semana incluye un mini proyecto que consolida lo aprendido. Pensado para quienes ya tienen nociones básicas de programación y quieren dar el paso a la IA.
Qué cubre:
- Python para ciencia de datos: NumPy, pandas, matplotlib
- Estadística descriptiva e inferencial aplicada
- Regresión, clasificación y evaluación de modelos
- Proyecto final con dataset real
Proceso del programa:
Programa de Deep Learning Aplicado
Un programa de doce semanas en formato cohorte centrado en redes neuronales, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. Se trabaja con datasets reales y el programa culmina en un proyecto de portafolio revisado por profesionales del sector antes de su publicación.
Qué cubre:
- PyTorch: redes neuronales desde cero
- Visión por computadora: CNNs y detección de objetos
- NLP: transformers y modelos de lenguaje
- Proyecto de portafolio con revisión de mentor
Proceso del programa:
Carrera en Ingeniería de IA
El track más completo de Bacatá Digital. Cubre el despliegue de modelos en producción, MLOps, sistemas distribuidos y pipelines de datos. Cada estudiante tiene un proyecto capstone individual con acompañamiento uno a uno para construir un portafolio que refleje capacidades de ingeniería reales.
Qué cubre:
- MLOps: MLflow, DVC, CI/CD para modelos
- Despliegue en AWS/GCP con contenedores
- Pipelines de datos y monitoreo de modelos
- Proyecto capstone con mentoría senior
Proceso del programa:
Comparativa
¿Cuál programa es para ti?
| Característica | Fundamentos ML | Deep Learning | Ingeniería IA |
|---|---|---|---|
| Duración | 8 semanas | 12 semanas | Varios meses |
| Precio (COP) | $230.000 | $760.000 | $1.440.000 |
| Mentoría incluida | |||
| Mentoría 1:1 | — | — | |
| Formato cohorte | — | — | |
| Nivel mínimo | Python básico | ML fundamentos | Deep Learning |
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Qué tienen en común todos los programas
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