Tres trayectos para distintos momentos del aprendizaje en IA
Cada programa tiene una secuencia clara, un proyecto final concreto y personas que acompañan el proceso. Elegí el que se ajusta a dónde estás hoy.
Volver al inicioEl enfoque detrás de cada programa
Todos los programas de Datavince siguen el mismo principio: cada semana debería producir algo. No solo contenido visto, sino código escrito, datos explorados o decisiones tomadas sobre un modelo.
Ese enfoque acumulativo permite que al final del programa exista un proyecto que creció semana a semana, con decisiones documentadas y resultados que se pueden revisar y explicar.
Etapas con resultado claro
Cada módulo termina con una entrega concreta.
Trabajo con código real
No ejemplos simplificados ni datos inventados.
Retroalimentación continua
Las entregas reciben comentarios específicos.
Portfolio al finalizar
Un proyecto completo que se puede mostrar.
Fundamentos de Machine Learning
Un programa de tiempo parcial que cubre Python, manejo de datos y los conceptos centrales del aprendizaje automático a través de proyectos pequeños. Para personas nuevas en el área que quieren un comienzo bien apoyado, con retroalimentación de mentores, comunidad de estudio y registro de avance.
- Python: estructuras de datos, funciones, manejo de errores
- NumPy y Pandas para exploración y preparación de datos
- Modelos supervisados y no supervisados con scikit-learn
- Evaluación y comparación de modelos con métricas reales
- Proyecto integrador con dataset real y documentación
Precio
ARS 147.000
Modalidad
Tiempo parcial · En línea
Etapas del programa
Etapas del programa
Programa de Visión por Computadora
Un recorrido práctico por datos de imagen, modelos de visión frecuentes y proyectos con datasets reales. Para quienes ya programan y quieren construir trabajo de portfolio a un ritmo cómodo, con revisiones de código a cargo de mentores especializados.
- Preprocesamiento de imágenes y pipelines de datos
- CNN: arquitecturas base y su lógica de diseño
- Aplicaciones de transfer learning con PyTorch
- Detección de objetos en escenarios prácticos
- Revisiones de código por mentores con criterio profesional
Precio
ARS 512.000
Prerequisito
Conocimiento básico de Python
Full-Stack AI Engineering Track
Un programa en profundidad que conecta datos, modelos y capas de aplicación en un único proyecto funcional, con mentorías y revisión entre pares durante varios meses. Un trayecto comprometido para quienes quieren construir un portfolio sustantivo con una pieza de trabajo completa.
- Ingeniería de datos: pipelines, almacenamiento y calidad
- Entrenamiento y ajuste de modelos a escala
- APIs e integración de modelos en aplicaciones
- Despliegue, monitoreo y mantenimiento de modelos
- Revisión entre pares y mentoría individual continua
Precio
ARS 995.000
Duración
Varios meses · Tiempo parcial
Etapas del programa
Comparación de los tres programas
Si tenés dudas sobre cuál elegir, esta tabla puede ayudarte a ubicarte. Consultanos si necesitás orientación más específica.
| Característica | Fundamentos ML | Visión por Comp. | Full-Stack AI |
|---|---|---|---|
| Ideal para | Principiantes en IA | Programadores con base | Desarrolladores con experiencia |
| Prerequisito de Python | |||
| Precio | ARS 147.000 | ARS 512.000 | ARS 995.000 |
| Mentorías incluidas | |||
| Revisiones de código | |||
| Revisión entre pares | |||
| Integración modelo + aplicación | |||
| Proyecto de portfolio al finalizar |
¿No estás seguro cuál elegir? Escribinos y te orientamos según tu experiencia actual.
Lo que está presente en los tres programas
Privacidad y manejo de datos
El trabajo de los estudiantes y su información personal se manejan con cuidado. No se comparte con terceros para fines ajenos al programa.
Contenido actualizado
Los programas se revisan periódicamente para incorporar herramientas, datasets y enfoques que siguen siendo relevantes en el campo.
Registro de finalización
Al completar el programa recibís un registro de participación y finalización, junto con el proyecto documentado.
Acceso a la comunidad
Todos los estudiantes tienen acceso al espacio de comunidad mientras dura el programa, con canales diferenciados por trayecto.
Soporte en días hábiles
Las preguntas enviadas en días hábiles reciben respuesta dentro del mismo día. No bots, no respuestas automáticas.
Herramientas del sector
Python, PyTorch, scikit-learn, GitHub y entornos cloud son parte del trabajo diario de los programas, no recursos opcionales.
¿Ya sabés cuál programa se ajusta a vos?
Escribinos para coordinar el acceso o para que te orientemos si todavía tenés dudas sobre cuál es el punto de entrada más adecuado.
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