Lo que dicen los estudiantes
Experiencias reales de quienes aprendieron con nosotros
Sin edición de marketing. Lo que escribieron al terminar sus programas.
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Programas completados
4.7
Calificación promedio
92%
Tasa de finalización
4 años
Enseñando desde Montería
Testimonios
Voces de la comunidad Zenú Labs
Camila Agudelo
Bogotá, Colombia
Fundamentos de Desarrollo con IA
Llegué sin saber nada de programación y tenía bastante miedo de no poder seguir el ritmo. Lo que más me sorprendió fue que las sesiones con el mentor no eran genéricas — revisaba lo que yo había hecho específicamente. Al final del programa tenía un análisis de datos real funcionando, algo que puedo mostrar.
Mayo 2025
Julián Ramos
Medellín, Colombia
Machine Learning Aplicado
Había tomado cursos en otras plataformas pero siempre me quedaba a mitad de camino. Acá la estructura de diez semanas con entregables reales me mantuvo avanzando. El feedback en las revisiones de código fue lo que más valor me dio — me señalaron problemas de diseño que no habría visto solo. Mi capstone quedó desplegado y funcionando.
Junio 2025
Sara Montoya
Cali, Colombia
Deep Learning Engineering
El programa de deep learning es exigente, no me voy a mentir. Doce semanas con doce horas semanales es mucho si uno trabaja. Pero la mentoría individual marcó la diferencia — Martín revisó mi arquitectura en detalle y me explicó las implicaciones de mis decisiones de diseño, no solo si funcionaba o no. El proyecto final me abrió una conversación de trabajo.
Mayo 2025
Diego Ospina
Barranquilla, Colombia
Fundamentos de Desarrollo con IA
Me llamó la atención que antes de inscribirme me preguntaron qué sabía y qué esperaba. Eso hizo que el programa encajara bien con mi momento. Llegué con algo de Excel y sin Python, y al terminar tenía un flujo de análisis de datos que ya estoy usando en mi trabajo actual. Ocho semanas bien invertidas.
Junio 2025
Valentina Herrera
Montería, Colombia
Machine Learning Aplicado
Soy de Montería y me gusta poder decir que aprendí esto acá, con gente de acá. Los datos que usamos en las tareas tenían contexto colombiano, eso ayuda a entender qué estás haciendo realmente. La revisión quincenal de código era dura pero justa — aprendí más en esas sesiones que en semanas de leer documentación sola.
Mayo 2025
Andrés Pedraza
Bucaramanga, Colombia
Deep Learning Engineering
Venía de ML con scikit-learn y quería moverme a deep learning. El programa estuvo bien calibrado para eso. No empezamos desde cero pero tampoco asumieron que sabía todo. Lo que valoro más fue que integraron discusiones sobre sesgos y responsabilidad en el modelo — no como un módulo separado sino dentro del trabajo del proyecto.
Junio 2025
Casos de estudio
Qué pasó después del programa
Punto de partida
Estudiante de administración sin experiencia en programación. Trabajaba en una empresa agroindustrial en Córdoba y quería hacer análisis de datos internos sin depender de terceros.
El proceso
Completó Fundamentos de Desarrollo con IA en ocho semanas. El proyecto final fue un análisis de inventario con predicción de demanda sobre datos reales de la empresa donde trabaja.
Resultado
El análisis fue presentado a su jefe directo y quedó en uso. Seis meses después ingresó al programa de Machine Learning Aplicado para profundizar en los modelos predictivos.
Punto de partida
Ingeniero de sistemas de Cali con tres años de experiencia pero sin trabajo práctico con ML. Había leído libros y hecho tutoriales pero nunca había completado un proyecto real de inicio a fin.
El proceso
Entró directo a Machine Learning Aplicado. En las sesiones de revisión de código el mentor señaló problemas de fuga de datos en su pipeline que él no había visto. Eso cambió la forma en que abordó el capstone.
Resultado
El capstone quedó en GitHub con documentación completa. Lo presentó en una entrevista técnica y lo mencionó como el trabajo que más le enseñó. Consiguió el trabajo dos semanas después.
Punto de partida
Profesional de salud pública interesada en usar modelos para análisis de datos epidemiológicos. Sin formación técnica, con mucha motivación y disciplina.
El proceso
Completó los tres programas en secuencia en dieciocho meses. Combinó cada nivel con su trabajo como consultora. Las mentorías se adaptaron a sus intereses en datos de salud.
Resultado
Aplicó los modelos del programa de deep learning a datos de vigilancia epidemiológica para un proyecto departamental. El trabajo fue presentado en un evento técnico regional en junio de 2025.
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