Historias reales de
quienes aprendieron acá
Sin filtros ni frases armadas. Lo que compartieron estudiantes de distintas provincias que pasaron por los cursos de Bitaurora.
Volver al inicioLo que compartieron los estudiantes
Empecé sin saber absolutamente nada de programación. Lo que más me ayudó fue que nunca sentí que mis preguntas eran "demasiado básicas". Los mentores responden bien y sin hacerte sentir mal. Llegué a terminar tres proyectos que ahora tengo en mi GitHub. No esperaba eso cuando empecé.
Ya sabía Python del trabajo pero no sabía cómo llevarlo a IA de verdad. Building with AI me dio la estructura que me faltaba. Hubo un módulo de deployment que al principio me pareció complejo, pero con la guía y la comunidad lo pude sacar. El ritmo libre fue clave para mí.
Las sesiones de mentoría individual del Deep Systems Track fueron lo mejor. Pude hablar con alguien que trabaja con IA hoy y me dio perspectiva real sobre cómo funciona la industria. La práctica de entrevistas fue honesta, sin palabras alentadoras vacías. Eso se agradece.
Vine con expectativas muy bajas porque había probado un par de cursos gratuitos y siempre me perdía. Acá fue distinto. El material está ordenado de una forma que tiene sentido. Tardé más semanas de lo esperado, pero la gente de la comunidad me bancó sin presión.
Lo que más valoro es que el contenido no promete cosas irreales. En ningún lado dicen que vas a conseguir trabajo apenas terminés. Eso me generó confianza desde el principio. Las herramientas que aprendí son las que se ven en job postings de verdad.
El capstone fue un desafío real. Tuve que iterar bastante antes de que el mentor lo aprobara, pero ese proceso fue donde más aprendí. Tengo ese proyecto en mi portfolio y es lo que más me preguntan en entrevistas. Valió el esfuerzo.
Tres historias en profundidad
Agustina trabajaba en análisis de datos ecológicos con Excel y R básico. Quería incorporar IA para procesar datasets más grandes pero no tenía base en Python y los recursos que encontraba en inglés le resultaban muy técnicos.
Empezó por First Light y tardó 14 semanas porque compatibilizó el curso con su trabajo. Después de terminar, decidió continuar con Building with AI. Terminó construyendo un pipeline de clasificación de imágenes de aves.
Hoy usa Python en su trabajo cotidiano y colabora con un equipo de conservación que integra visión por computadora. Su portfolio le abrió conversaciones en proyectos que antes no hubiera podido considerar.
"Me llevó más tiempo del que pensaba, pero nadie me presionó. Eso fue lo que me permitió terminar."
Mateo sabía JavaScript y algo de Python del backend. Quería entender cómo integrar modelos de IA en aplicaciones web pero los recursos que encontraba asumían conocimiento estadístico que no tenía.
Entró directo a Building with AI dado que ya tenía base en Python. Tardó 15 semanas. El módulo de deployment con FastAPI fue el que más conectó con su experiencia previa en desarrollo web.
Construyó una API que sirve un modelo de recomendación de libros y la usa como demo en entrevistas. Actualmente trabaja como freelance en proyectos que combinan desarrollo web con componentes de IA.
"El modelo que deployé en el curso lo tengo en producción hoy, adaptado. Eso no lo esperaba."
Lucía trabajaba en análisis de datos con Python y SQL pero no llegaba al nivel de deep learning. Quería profundizar en redes neuronales pero sentía que los recursos disponibles asumían un background matemático avanzado.
Cursó Deep Systems Track durante 24 semanas, compatibilizándolo con su trabajo de tiempo completo. Aprovechó especialmente las sesiones individuales con el mentor para entender los aspectos más matemáticos del programa.
Su proyecto capstone es un sistema de detección de anomalías para datos de sensores industriales. Ese proyecto le abrió conversaciones en empresas de manufactura que incorporan IA en sus procesos.
"El mentor fue directo sobre mis puntos débiles. Al principio costó, pero eso fue exactamente lo que necesitaba."
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