Experiencias reales
de quienes aprendieron acá
No testimonios pulidos por marketing. Lo que vas a leer son experiencias de personas que pasaron por el commons de Tensora con distintos puntos de partida y distintos resultados.
← Volver al inicioLo que encontraron en el commons
Empecé sin saber nada de Python. Lo que me sorprendió fue que cuando me trabé con algo, no tardé ni un día en tener ayuda, ya sea del foro o de alguien de la comunidad. El primer proyecto que entregué estaba lejos de ser perfecto, y el feedback del mentor fue muy específico, nada de "buen trabajo". Eso fue lo que más valoré.
Ya tenía base en Python pero no sabía cómo armar un pipeline serio. Collaborative ML Projects me dio estructura. Lo de trabajar en equipo en los proyectos era algo que no esperaba encontrar en un curso online, y funcionó bien: cada uno aportaba desde donde podía y el resultado era mejor que si lo hubiese hecho solo.
Vivir en Tucumán y tener acceso a esto fue un cambio importante. Los ejemplos no están pensados para Silicon Valley, están pensados para acá. Las dudas que tenés en el contexto local no te parecen raras porque hay otros en la misma situación. Eso no lo encontrás en los cursos internacionales.
El Engineering Track es exigente, no te voy a mentir. Pero Rodrigo como mentor fue clave. No resuelve el problema por vos, te hace las preguntas correctas para que llegues solo. Mi proyecto capstone terminó siendo algo que realmente puedo mostrar en una entrevista. Eso era exactamente lo que buscaba.
Me gusta que no prometen cosas imposibles. Antes de inscribirme les pregunté directamente si el curso me iba a conseguir trabajo y me dijeron que no podían prometérmelo. Eso me generó más confianza que si hubiesen dicho que sí. El material es sólido y la comunidad funciona de verdad.
Pensé que el ritmo flexible iba a ser una excusa para no tener estructura. No fue así. Hay fechas orientativas y los encuentros grupales te dan un motivo para avanzar. Terminé el curso dos semanas antes de lo esperado porque la comunidad me enganchó. Ahora sigo en los canales aunque ya entregué todo.
Recorridos que vale la pena contar
Agustina era profesora de matemática y quería entender de qué se trataba eso de la IA. No tenía experiencia en programación ni acceso a formación local en el tema.
Empezó por Commons Foundations, donde aprendió Python junto a un grupo de principiantes. Seis meses después se inscribió en ML Projects, esta vez como alguien que ya podía ayudar a otros en los foros.
Hoy usa herramientas de ML para analizar datos de su escuela y está incorporando IA en sus clases de estadística. No buscaba un cambio de carrera, sino herramientas nuevas. Las encontró.
Matías trabajaba como desarrollador web y quería hacer la transición hacia proyectos de ML. Tenía Python razonablemente fluido pero no sabía cómo estructurar un proyecto de IA serio.
Hizo el Engineering Track. El proyecto capstone fue un sistema de clasificación de textos que construyó en equipo con otro estudiante de Rosario. El mentor lo acompañó en las decisiones de arquitectura y en el proceso de despliegue.
Usó el proyecto capstone como material de portfolio en entrevistas. En su propia evaluación, el curso le dio la estructura que le faltaba y la confianza para entrar a entrevistas técnicas de IA sin sentir que estaba improvisando.
Camila tenía experiencia en análisis de datos con Excel y quería dar el paso a Python y ML. Había intentado otros cursos pero no terminaba de engancharse con el formato solo-frente-a-la-pantalla.
En ML Projects trabajó en un proyecto de predicción de demanda con otros dos estudiantes. El hecho de tener compañeros con quienes coordinar le dio una estructura que no encontraba en los cursos individuales.
Incorporó Python y scikit-learn a su trabajo de análisis. El proyecto del curso quedó en su repositorio de GitHub como muestra de trabajo. Dice que la diferencia fue tener personas con quienes avanzar juntos.
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San Miguel de Tucumán, Tucumán
Sábados: 10:00 – 13:00 hs
Tensora en números
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