140925PEMEACP METODOLOGÍA, ESTADISTICA APLICADA Y HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN, TESIS Y CONSULTORÍA PROFESIONAL

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

14 DE SETIEMBRE

Horarios

SÁBADOS : 04:00 P.M. A 06:00 P.M. DOMINGOS : 05:00 P.M. A 07:00 P.M.

Fecha de finalizacion

11 DE ENERO

12 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

El Programa de Especialización en Metodología, Estadística Aplicada y Herramientas de IA está diseñado para potenciar tus capacidades en la formulación y ejecución de proyectos de investigación, tesis y consultoría profesional. A través de 350 horas académicas en vivo y con el respaldo de expertos, dominarás softwares clave como R, LaTeX, Stata, Python, SPSS y ChatGPT, obteniendo 12 certificados oficiales que validarán tu especialización y te abrirán nuevas oportunidades en el ámbito académico y profesional.

Publico objetivo

- Estudiantes de pregrado, posgrado y doctorado que estén desarrollando o por iniciar sus tesis.
- Docentes y asesores de tesis interesados en incorporar herramientas avanzadas en la supervisión académica.
- Investigadores académicos y profesionales que deseen fortalecer sus competencias en metodología, estadística y análisis de datos.
- Profesionales de diversas áreas que busquen aplicar inteligencia artificial y análisis estadístico en proyectos de investigación.

Resultados esperados

- Capacidad para diseñar y ejecutar proyectos de investigación con base científica y metodológica sólida.
- Dominio de herramientas estadísticas (SPSS, STATA, R Studio, Python) para el análisis cuantitativo de datos.
- Aplicación de herramientas de inteligencia artificial para búsqueda, análisis y redacción de documentos científicos.
- Elaboración de informes, visualizaciones y presentaciones de resultados de investigación con rigurosidad académica.

Modulo I

MÓDULO 1: METODOLOGÍA, DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y REDACCIÓN CIENTÍFICA

- Tipos de investigación y estructuras metodológicas
- Normas de redacción y marco teórico
- Planteamiento del problema y formulación de hipótesis
- Matriz de operacionalización, validación y muestra

Modulo II

MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA, ORGANIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS

Tipos de datos y estadística descriptiva
Fundamentos de probabilidad y pruebas de hipótesis

Modulo III

MÓDULO 3: ANÁLISIS CUANTITATIVO CON SPSS

Fundamentos e instalación de SPSS
Estadística descriptiva e inferencial en SPSS
Modelado estadístico y visualización

Modulo IV

MÓDULO 4: ANÁLISIS CON STATA

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en PYTHON
Modelado Estadístico en PYTHON
Visualización y presentación de resultados

Modulo V

MÓDULO 4: ANÁLISIS CON STATA

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en PYTHON
Modelado Estadístico en PYTHON
Visualización y presentación de resultados

Modulo VI

MÓDULO 6: ANÁLISIS CON PYTHON

Fundamentos e instalación de Python
Estadística y visualización de datos
Modelos estadísticos con Python

Modulo VII

MÓDULO 7: ANÁLISIS CUALITATIVO CON ATLAS.TI

Introducción y preparación del entorno de trabajo
Codificación y análisis semántico
Consultas, análisis e informes

Modulo VIII

MÓDULO 8: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INVESTIGACIÓN

Búsqueda inteligente de literatura científica

Escritura científica asistida con IA

Modulo IX

MÓDULO 9: REDACCIÓN AUTOMATIZADA CON LATEX

Introducción a LaTeX y Overleaf

Estructura de documentos científicos

Bibliografía y presentaciones en LaTeX

Modulo X

MÓDULO 10: INTEGRACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS

Visualización gráfica de resultados estadísticos

Redacción de conclusiones e informes de investigación

Modulo XI

MÓDULO 11: CONSULTORÍA PARA TESIS Y PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

Rol del consultor académico y ética en la asesoría

Diagnóstico de proyectos y diseño metodológico

Acompañamiento en análisis de datos y resultados

Informe final y defensa de tesis

Modulo XII

Modulo I

MÓDULO 1: METODOLOGÍA, DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y REDACCIÓN CIENTÍFICA

- Tipos de investigación y estructuras metodológicas
- Normas de redacción y marco teórico
- Planteamiento del problema y formulación de hipótesis
- Matriz de operacionalización, validación y muestra

Modulo II

MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA, ORGANIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS

Tipos de datos y estadística descriptiva
Fundamentos de probabilidad y pruebas de hipótesis

Modulo III

MÓDULO 3: ANÁLISIS CUANTITATIVO CON SPSS

Fundamentos e instalación de SPSS
Estadística descriptiva e inferencial en SPSS
Modelado estadístico y visualización

Modulo IV

MÓDULO 4: ANÁLISIS CON STATA

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en PYTHON
Modelado Estadístico en PYTHON
Visualización y presentación de resultados

Modulo V

MÓDULO 4: ANÁLISIS CON STATA

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en PYTHON
Modelado Estadístico en PYTHON
Visualización y presentación de resultados

Modulo VI

MÓDULO 6: ANÁLISIS CON PYTHON

Fundamentos e instalación de Python
Estadística y visualización de datos
Modelos estadísticos con Python

Modulo VII

MÓDULO 7: ANÁLISIS CUALITATIVO CON ATLAS.TI

Introducción y preparación del entorno de trabajo
Codificación y análisis semántico
Consultas, análisis e informes

Modulo VIII

MÓDULO 8: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INVESTIGACIÓN

Búsqueda inteligente de literatura científica

Escritura científica asistida con IA

Modulo IX

MÓDULO 9: REDACCIÓN AUTOMATIZADA CON LATEX

Introducción a LaTeX y Overleaf

Estructura de documentos científicos

Bibliografía y presentaciones en LaTeX

Modulo X

MÓDULO 10: INTEGRACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE RESULTADOS

Visualización gráfica de resultados estadísticos

Redacción de conclusiones e informes de investigación

Modulo XI

MÓDULO 11: CONSULTORÍA PARA TESIS Y PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

Rol del consultor académico y ética en la asesoría

Diagnóstico de proyectos y diseño metodológico

Acompañamiento en análisis de datos y resultados

Informe final y defensa de tesis

"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."

"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."

"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."

"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"

"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."