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Termina tu proyecto
entendiendo cada decisión,
no solo copiando el código.
Parte de un proyecto real y adáptalo: cada decisión y sus alternativas, explicadas.
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1,058 terminaron su proyecto
Pensado para tesis, trabajo o portafolio de machine learning
Apaláncate de un proyecto real
Ejemplo: quieres clasificar imágenes médicas, pero tienes pocos datos. ¿Qué modelo eliges?
Entiende cada decisión
- Decisión clave: ventajas y desventajas de cada modelo (red neuronal vs. HOG + SVM)
- Error común: lo que arruina resultados (fuga de datos: escalar antes de dividir)
- Checkpoint: valida tu avance (¿se coló alguna imagen de prueba en el entrenamiento?)
- Código para ejecutar en Colab y GitHub
Adáptalo a tu caso
- Qué puedes cambiar sin romper nada (p. ej., qué modificar para la resolución de tus imágenes)
- Adáptalo con IA: prompt prediseñado con criterios para validar el resultado
Empezaste con una pregunta. Terminas con la respuesta y tu código adaptado.
Obtener acceso completo¿Cuál es tu proyecto?
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Explorar proyectoQué incluye cada proyecto
No solo ves el código: ves por qué se tomó cada decisión.
Tu curva de progreso
Fundamentos
Práctica guiada
Proyectos reales
Trabajo real
Realismo de la práctica
Lo que hace real la práctica
Haz clic en cada punto para ver el detalle
Decisiones justificadas
En cada bifurcación técnica ves las opciones, la que se eligió, las descartadas y por qué, y bajo qué condiciones elegirías distinto: lo que puedes repetir cuando te pregunten.
Datos con fricción real
Faltantes, formatos inconsistentes y ruido: el desorden real de la industria, en vez de datasets pre-limpiados.
Problema de negocio enmarcado
Ningún proyecto arranca con “aquí están los datos, optimiza X”: arranca con un problema real que tienes que traducir tú.
Cierre con conclusión de negocio
Cada proyecto termina en una recomendación accionable, no en “el modelo llegó a 87% de accuracy”.
Restricciones reales
Datos incompletos que no se van a completar, un plazo definido, cómputo limitado: las condiciones de un trabajo real.
Así lo usa la gente
Candidata a ML engineer
En búsqueda de trabajo
"Tenía entrevista en dos semanas y mi portafolio no aguantaba preguntas de seguimiento. Leí un proyecto parecido al mío y por fin entendí cómo justificar mis propias decisiones."
Joel Bonilla
Universidad de Glasgow, Reino Unido
William P.
Pronóstico de fondos de inversión
"Las plantillas me ayudaron a arrancar. No resuelven el proyecto completo, pero son una base sólida y valen totalmente lo que cuestan."
Lead técnico
Equipo de ML
"Comparto proyectos del catálogo con mi equipo junior como material de onboarding, en vez de escribir una guía interna desde cero."
Geovanny
Artículo sobre deserción estudiantil (tesis)
María G.
Causas de estrés en estudiantes universitarios
"Mi mayor reto fue analizar los datos, pero con el apoyo pude terminar todo a tiempo. Al principio tenía dudas, pero me alegra haber seguido adelante."
Fernando L.
Predicción de fallas en puentes
"Estaba atascado con mi proyecto, pero las sesiones me ayudaron a entender que primero necesitaba acotar el alcance. Después de eso, me guiaron en el desarrollo y entrenamiento del modelo."
Un plan, todo el catálogo
Todos los proyectos, con un solo pago.
- 52 proyectos reales de IA en 11 sectores, de salud a minería
- Decisiones, errores comunes y checkpoints a la vista
- Datos reales: tabulares, series de tiempo, imágenes, texto y video
- Mini labs sobre errores que arruinan modelos
- Código para ejecutar en Colab y GitHub
Pago único
$32.80 USD
$9.80 USD
Por el acceso completo
Obtener acceso completoTermina tu proyecto sin empezar de cero
Preguntas frecuentes
¿Necesito saber programar?
Conviene tener bases de programación y de machine learning. Está pensado para quien trabaja en una tesis, un proyecto de trabajo o un portafolio y quiere pasar de copiar código a justificar cada decisión.
¿En qué se diferencia de un curso, de Kaggle o de pedirle el código a una IA?
Casi todo te lleva al resultado. Aquí cada decisión viene con las alternativas que se descartaron, el porqué y cuándo elegirías distinto, así que al terminar puedes defender tu proyecto.
¿Qué incluye cada proyecto?
Las decisiones clave con sus alternativas, los errores comunes, checkpoints para validar tu avance, el código para ejecutarlo en Colab y revisarlo en GitHub, y un prompt para adaptarlo a tu caso con IA.
¿Cómo encuentro el proyecto más parecido al mío?
Escribe tu problema con tus palabras en el buscador, por ejemplo "clasificar imágenes con pocos datos". También puedes filtrar el catálogo por sector.
¿Sirve para mi tesis? ¿Es plagio?
Sirve como guía: las decisiones, los datos y la redacción de tu trabajo deben ser tuyos. Cita el proyecto como cualquier otra fuente y revisa las reglas de tu institución.
¿El pago es único? ¿Por cuánto tiempo tengo acceso?
Pagas una sola vez, sin mensualidades. El precio se muestra en la moneda de tu país si estás en México, Colombia, Chile o Perú. El acceso es indefinido mientras la plataforma siga en operación.
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Trabajemos juntos
- 1 Primero, definimos el alcance real de tu proyecto
- 2 Diseño un plan de trabajo claro para alcanzar tus objetivos
- 3 Construimos tu proyecto juntos, y te capacito para que lo entiendas de verdad
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"Estaba atascado con mi proyecto, pero las sesiones me ayudaron a entender que primero necesitaba acotar el alcance. Después de eso, me guiaron en el desarrollo y entrenamiento del modelo."
10+ años de experiencia · Proyectos reales · Remoto LATAM · Enfoque ético
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