Nacimos para que el código tenga sentido desde el día uno
Somos Codivo, una escuela online construida por personas que aprendieron programando proyectos reales y quieren enseñar de la misma forma.
← Volver al inicioCómo llegamos a donde estamos
Codivo nació en Rosario en 2021, cuando un grupo de desarrolladores y científicos de datos notó que la mayoría de los cursos de IA en el mercado hispanohablante enseñaban teoría sin que el estudiante pudiera correr una sola línea de código por cuenta propia.
La propuesta fue otra: armar un currículo donde cada módulo termina con algo ejecutable. No una demostración del profesor, sino código del propio estudiante. Eso exigió repensar el orden de los temas, el rol del mentor y la forma en que se mide el avance.
Hoy, con más de 400 estudiantes que pasaron por nuestros cursos, seguimos siendo una escuela pequeña a propósito. Preferimos acompañar bien a pocas personas que procesar grandes volúmenes sin atención real.
Misión
Que cualquier persona con ganas de aprender pueda construir software con IA, sin importar el punto de partida. Con proyectos propios, no con copias de tutoriales.
Visión
Una comunidad técnica hispanohablante donde el conocimiento de IA sea accesible, honesto y construido sobre trabajo real, no sobre promesas vacías.
Valores
Honestidad sobre lo que se puede lograr. Paciencia con el proceso. Código como criterio de verdad. Ningún certificado vale más que lo que podés mostrar funcionando.
Las personas detrás de los cursos
Todos los mentores de Codivo trabajan activamente en proyectos de software o datos. No enseñan lo que leyeron: enseñan lo que hacen.
Lucas Medina
Director académico & ML Engineer
Desarrolla modelos de ML para empresas de logística en Argentina. Diseñó la estructura del currículo de Codivo y lidera las revisiones del nivel avanzado.
Valentina Ríos
Mentora de Python & Fundamentos
Profesora universitaria y desarrolladora de herramientas educativas. Coordina el curso de Fundamentos y adapta el contenido para personas que arrancan desde cero.
Federico Alonso
Mentor de Deep Learning & Sistemas
Trabaja en arquitecturas de redes neuronales para visión por computadora. Supervisa los proyectos del nivel avanzado y da devoluciones sobre despliegue en producción.
Cómo cuidamos la calidad
Revisión de código real
Cada proyecto entregado recibe devoluciones escritas sobre el código: legibilidad, estructura, lógica. No un puntaje, sino observaciones concretas.
Contenido actualizado
Los módulos se revisan periódicamente para incorporar cambios en las herramientas y librerías del campo. Lo que enseñamos refleja lo que se usa hoy.
Protección de datos
Los datos de los estudiantes se usan únicamente para gestionar el proceso educativo. No se comparten con terceros ni con fines de marketing externo.
Mentores activos en el campo
Ningún mentor de Codivo enseña sólo desde la teoría. Todos trabajan en proyectos de software o datos de manera activa, lo que mantiene el contenido conectado a la práctica.
Canal de consultas abierto
Los estudiantes tienen acceso a canales donde pueden hacer preguntas técnicas. Las respuestas llegan en un plazo razonable, sin promesas de soporte en tiempo real.
Portfolio verificable
Los proyectos finales son propios del estudiante y quedan en repositorios accesibles. Codivo no retiene ni el código ni el trabajo generado durante los cursos.
Por qué el aprendizaje por proyectos funciona mejor
En Codivo partimos de una observación sencilla: las personas retienen lo que hacen con sus propias manos, no lo que leen en diapositivas. Por eso el currículo está ordenado alrededor de proyectos pequeños y verificables, no de unidades temáticas abstractas.
El primer curso comienza con Python funcional en notebooks: ejecutás código desde la primera clase, sin instalaciones complicadas. A medida que avanzás, los ejercicios aumentan en complejidad pero siguen siendo autocontenidos. Podés pausar, retomar y revisar a tu ritmo.
El segundo nivel introduce machine learning a través de proyectos con datos reales. No simulaciones pedagógicas: datasets que se usan en investigación y en empresas. El resultado es un modelo que podés evaluar, ajustar y explicar.
El tercer nivel cubre redes neuronales y despliegue. Acá el trabajo del mentor es más intensivo porque los errores de diseño en sistemas complejos son más difíciles de ver. La revisión de código en esta etapa suele ser la más valiosa del camino completo.
El hilo conductor es el mismo en los tres niveles: honestidad sobre la dificultad del trabajo, claridad sobre lo que se puede lograr con dedicación sostenida, y ninguna promesa de atajos que no existen.
¿Querés formar parte?
Escribinos y te contamos qué camino se adapta mejor a donde estás hoy.
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