22 de Febrero
SABADO 6 : 00 P.M. A 8 : 00 P.M. DOMINGO 6 : 00 P.M. A 8 : 00 P.M.
Estudiantes universitarios y de posgrado en proceso de tesis.
Tesistas de pregrado, maestría y doctorado.
Docentes universitarios e investigadores.
Profesionales que desarrollan proyectos científicos, académicos o institucionales.
Público interesado en metodología, estadística, inteligencia artificial y automatización aplicada a la investigación, sin requerir experiencia previa avanzada en estadística o programación.
Al finalizar el programa, el participante será capaz de:
Diseñar y ejecutar proyectos de investigación científica con alto rigor metodológico.
Analizar datos de investigación usando estadística aplicada y software especializado.
Automatizar análisis estadísticos y reducir errores en el procesamiento de datos.
Integrar inteligencia artificial como herramienta de apoyo académico y científico.
Elaborar tesis, artículos y reportes científicos listos para evaluación y sustentación.
Incrementar significativamente la probabilidad de aprobación de tesis y proyectos.
Este módulo proporciona una base sólida en metodología científica, abordando los principios del método científico, los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto, así como los tipos y niveles de investigación. El participante aprende a identificar problemas de investigación relevantes, formular preguntas científicas y construir un marco metodológico riguroso alineado con estándares académicos y universitarios.
Se centra en la estructuración integral de proyectos científicos y tesis. Incluye la formulación de objetivos generales y específicos, hipótesis, variables, justificación, delimitación del estudio y elaboración de matrices de consistencia. El módulo guía paso a paso la construcción lógica del proyecto, asegurando coherencia metodológica y viabilidad académica.
Introduce las técnicas de estadística descriptiva necesarias para el análisis inicial de datos de investigación. Se abordan medidas de tendencia central, dispersión, tablas, gráficos y visualización de datos, aplicados a casos reales de proyectos científicos y tesis, facilitando la correcta interpretación de la información recolectada.
Este módulo desarrolla las competencias para realizar inferencia estadística y validación de hipótesis. Incluye pruebas paramétricas y no paramétricas, análisis de correlación, regresión y contrastes estadísticos, permitiendo al participante sustentar científicamente resultados y conclusiones de su investigación.
Explora el uso de herramientas de inteligencia artificial como apoyo en la investigación académica. Se abordan aplicaciones de IA para análisis de datos, apoyo en la formulación teórica, optimización del proceso investigativo, interpretación de resultados y asistencia en la redacción científica, manteniendo criterios éticos y académicos.
Este módulo capacita al participante en la automatización de procesos estadísticos mediante software especializado. Se enfoca en la reducción de errores manuales, reproducibilidad del análisis, optimización del tiempo de trabajo y generación automática de resultados estadísticos para proyectos científicos y tesis.
Se desarrolla el uso práctico de software estadístico para el análisis de datos de investigación. El participante aprende a ejecutar análisis descriptivos e inferenciales, generar tablas, gráficos y outputs académicos listos para ser incorporados directamente en informes, artículos científicos y tesis.
Módulo orientado a la correcta redacción científica de capítulos de resultados, discusión y conclusiones. Se abordan normas académicas, presentación de resultados estadísticos, interpretación científica, elaboración de conclusiones y preparación para la sustentación de tesis y defensa de proyectos de investigación.
Este módulo proporciona una base sólida en metodología científica, abordando los principios del método científico, los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto, así como los tipos y niveles de investigación. El participante aprende a identificar problemas de investigación relevantes, formular preguntas científicas y construir un marco metodológico riguroso alineado con estándares académicos y universitarios.
Se centra en la estructuración integral de proyectos científicos y tesis. Incluye la formulación de objetivos generales y específicos, hipótesis, variables, justificación, delimitación del estudio y elaboración de matrices de consistencia. El módulo guía paso a paso la construcción lógica del proyecto, asegurando coherencia metodológica y viabilidad académica.
Introduce las técnicas de estadística descriptiva necesarias para el análisis inicial de datos de investigación. Se abordan medidas de tendencia central, dispersión, tablas, gráficos y visualización de datos, aplicados a casos reales de proyectos científicos y tesis, facilitando la correcta interpretación de la información recolectada.
Este módulo desarrolla las competencias para realizar inferencia estadística y validación de hipótesis. Incluye pruebas paramétricas y no paramétricas, análisis de correlación, regresión y contrastes estadísticos, permitiendo al participante sustentar científicamente resultados y conclusiones de su investigación.
Explora el uso de herramientas de inteligencia artificial como apoyo en la investigación académica. Se abordan aplicaciones de IA para análisis de datos, apoyo en la formulación teórica, optimización del proceso investigativo, interpretación de resultados y asistencia en la redacción científica, manteniendo criterios éticos y académicos.
Este módulo capacita al participante en la automatización de procesos estadísticos mediante software especializado. Se enfoca en la reducción de errores manuales, reproducibilidad del análisis, optimización del tiempo de trabajo y generación automática de resultados estadísticos para proyectos científicos y tesis.
Se desarrolla el uso práctico de software estadístico para el análisis de datos de investigación. El participante aprende a ejecutar análisis descriptivos e inferenciales, generar tablas, gráficos y outputs académicos listos para ser incorporados directamente en informes, artículos científicos y tesis.
Módulo orientado a la correcta redacción científica de capítulos de resultados, discusión y conclusiones. Se abordan normas académicas, presentación de resultados estadísticos, interpretación científica, elaboración de conclusiones y preparación para la sustentación de tesis y defensa de proyectos de investigación.
