Experiencias reales
Lo que dicen quienes han pasado por nuestros programas
Opiniones sin filtro de estudiantes de distintas ciudades de Colombia que completaron uno o más programas de Sué Digital.
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estudiantes desde 2022
4.7/5
valoración promedio
12+
ciudades representadas
3
años de formación activa
Opiniones
Lo que nos cuentan los estudiantes
Mariana Pedraza
Bogotá · Ingeniería de Datos
"Venía con cero experiencia en datos y me preocupaba quedarme atrás. Las primeras dos semanas fueron intensas, pero las sesiones en vivo me permitieron preguntar cosas que no me atrevía a buscar sola. Al final del programa tenía un pipeline funcionando con datos reales — algo que no esperaba lograr tan pronto."
Mayo 2025
Carlos Gutiérrez
Medellín · Deep Learning
"El programa de deep learning es bastante exigente — avisa desde el principio que requiere dedicación. Lo que más valoro es que el instructor revisó mi proyecto con comentarios específicos, no genéricos. La pieza de portafolio quedó con una calidad que yo solo no hubiera logrado en ese tiempo."
Junio 2025
Lucía Rondón
Cali · MLOps
"Ya trabajaba con modelos pero siempre se me quedaban en Jupyter. MLOps me mostró cómo moverlos a algo que funciona de verdad. La instructora tiene experiencia práctica y eso se nota — no te da respuestas de libro, te dice cómo lo haría en un proyecto real."
Mayo 2025
Julián Arango
Barranquilla · Ingeniería de Datos
"Estudié ingeniería y tenía algo de Python, pero nunca había armado un pipeline completo. El programa tiene un ritmo manejable — no se apresura sin razón. A veces sentí que podría ir un poco más rápido, pero reconozco que ese ritmo ayuda a que las cosas queden bien asentadas."
Junio 2025
Sara Molina
Bucaramanga · Deep Learning
"La verdad esperaba algo más parecido a un MOOC — videos y quizzes. Pero las sesiones en vivo cambian completamente la experiencia. Poder preguntar en el momento y ver cómo el instructor resuelve errores en vivo vale mucho más que cualquier recurso grabado que había probado antes."
Mayo 2025
Diego Ospina
Pereira · MLOps
"Son 14 semanas, no es corto. Pero el programa está bien dividido y nunca sentí que estuviera perdiendo el hilo. El precio en pesos fue determinante para mí — había mirado opciones en dólares y simplemente no era viable. Aquí el precio es justo para lo que se recibe."
Junio 2025
Casos de estudio
Recorridos de aprendizaje
Tres historias distintas de cómo estudiantes llegaron a Sué Digital y qué cambió después de completar un programa.
Punto de partida
El problema
Andrea trabajaba como analista con Excel y SQL. Quería moverse al área de datos para ML pero no sabía por dónde empezar — los recursos que encontraba asumían conocimiento previo que ella no tenía, o estaban en inglés.
El proceso
Lo que hizo
Completó Ingeniería de Datos para IA. Las primeras semanas cubrieron Python aplicado a datos, lo que le permitió avanzar sin necesitar conocimiento previo de la herramienta. Terminó el programa en 9 semanas (una sesión de recuperación).
El resultado
Qué cambió
Al finalizar podía construir pipelines básicos en Python y entendía cómo estructurar datos para modelos. Tres meses después se inscribió al programa de deep learning como continuación natural.
"Por fin encontré algo que no da por sentado lo que uno no sabe." — Andrea C., Bogotá
Punto de partida
El problema
Tomás había completado varios tutoriales de deep learning por su cuenta, pero sus modelos nunca terminaban de funcionar bien con datos propios. Le faltaba entender el proceso de ajuste y evaluación en contextos reales.
El proceso
Lo que hizo
Tomó el programa de Deep Learning Aplicado. Trabajó con un dataset de clasificación de imágenes propias de su industria como proyecto de portafolio. El mentor le dio retroalimentación en cuatro rondas de revisión a lo largo del programa.
El resultado
Qué cambió
Su modelo pasó de una precisión del 61% al 84% gracias a las técnicas de ajuste trabajadas en el programa. El proyecto quedó como pieza demostrable de su trabajo técnico.
"La retroalimentación del mentor fue lo que marcó la diferencia." — Tomás V., Medellín
Punto de partida
El problema
Valeria lideraba un equipo pequeño de datos en una empresa de logística. Los modelos existían pero nadie del equipo sabía cómo mantenerlos en producción de forma ordenada — todo era muy manual y propenso a errores.
El proceso
Lo que hizo
Completó MLOps. Durante el programa aplicó directamente lo aprendido a los sistemas de su empresa, con el acompañamiento del instructor para adaptar las prácticas a su contexto específico.
El resultado
Qué cambió
Al finalizar el programa, el equipo tenía un sistema de versionamiento de modelos y alertas básicas de monitoreo. El tiempo de respuesta ante errores en producción bajó de días a horas.
"Aprendí cosas que necesitábamos desde hace meses." — Valeria O., Cali
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[email protected]Dirección
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Sáb: 9am–1pm
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