251025 METODOLOGÍA, ESTADÍSTICA APLICADA Y HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN, TESIS Y CONSULTORÍA PROFESIONAL

Docente

Nombre del docente

Fecha de inicio

25 DE OCTUBRE

Horarios

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

Fecha de finalizacion

1 DE FEBRERO

11 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Este programa de especialización está orientado a brindar una formación integral en metodología de la investigación, estadística aplicada y herramientas de inteligencia artificial, con un enfoque práctico y actualizado. A lo largo de 10 módulos especializados, los participantes aprenderán a diseñar y ejecutar proyectos de investigación, aplicar técnicas estadísticas con software como SPSS, STATA, R Studio y Python, realizar análisis cualitativo con ATLAS.ti, automatizar documentos científicos con LaTeX y utilizar herramientas basadas en IA para mejorar la eficiencia investigativa. Todo esto bajo una metodología "Learning by Doing", con sesiones en vivo, acceso al campus virtual y certificación oficial.

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

FUNDAMENTOS DEL PENSAMIENTO CRITICO E INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Introducción al Pensamiento Crítico
El Método Científico
Evaluación de Fuentes de Información
Resolución de Problemas Científicos

Modulo II

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Marco teórico de una investigación
Planteamiento del Problema de investigación
Formulación de objetivos e hipótesis
Matriz de operacionalización de las variables
Recolección de datos

Modulo III

FUNDAMENTOS DE LA ESTADÍSTICA Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

Introducción a la estadística aplicada a la investigación.
Tipos y presentación de datos en un proyecto de investigación.
Modelos de presentación de análisis de datos cualitativos y cuantitativos.
Introducción a la teoría de probabilidad.
Distribuciones discretas y continuas.
Formulación de hipótesis nula y alternativa.
Niveles de significancia y errores tipo I y tipo II.

Modulo IV

ESTADÍSTICA APLICADA CON SPSS

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en SPSS
Modelado Estadístico en SPSS

Modulo V

ESTADÍSTICA APLICADA PARA INVESTIGACIÓN CON STATA

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en STATA
Modelado Estadístico en STATA

Modulo VI

ESTADÍSTICA APLICADA CON R STUDIO

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en R STUDIO
Modelado Estadístico en R STUDIO

Modulo VII

ESTADÍSTICA APLICADA CON PYTHON

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

Modulo VIII

ANÁLISIS CUALITATIVO CON ATLAS.TI

Introducción a Atlas.ti y su Aplicación en la Investigación
Instalación y Configuración
Importación y Organización de Datos
Codificación de Datos Cualitativos
Análisis de Relaciones y Categorías
Búsqueda y Consulta de Datos
Visualización y Presentación de Resultados
Conclusiones y Recomendaciones en Análisis Cualitativo

Modulo IX

HERRAMIENTAS DE IA PARA INVESTIGACIÓN

Introducción a la búsqueda de información con IA
Repositorios de datos con IA
Herramientas de análisis de literatura con IA
Herramientas de IA para la redacción de documentos científicos.
Asistentes de escritura con IA
Herramientas de corrección gramatical con IA
Software de parafraseo con IA

Modulo X

AUTOMATIZACIÓN DE DOCUMENTOS CIENTÍFICOS CON LATEX

Introducción a LATEX
Instalación del entorno de trabajo
Organización del documento
Bibliografía y citas
Presentaciones con Latex.

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

FUNDAMENTOS DEL PENSAMIENTO CRITICO E INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Introducción al Pensamiento Crítico
El Método Científico
Evaluación de Fuentes de Información
Resolución de Problemas Científicos

Modulo II

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Marco teórico de una investigación
Planteamiento del Problema de investigación
Formulación de objetivos e hipótesis
Matriz de operacionalización de las variables
Recolección de datos

Modulo III

FUNDAMENTOS DE LA ESTADÍSTICA Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

Introducción a la estadística aplicada a la investigación.
Tipos y presentación de datos en un proyecto de investigación.
Modelos de presentación de análisis de datos cualitativos y cuantitativos.
Introducción a la teoría de probabilidad.
Distribuciones discretas y continuas.
Formulación de hipótesis nula y alternativa.
Niveles de significancia y errores tipo I y tipo II.

Modulo IV

ESTADÍSTICA APLICADA CON SPSS

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en SPSS
Modelado Estadístico en SPSS

Modulo V

ESTADÍSTICA APLICADA PARA INVESTIGACIÓN CON STATA

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en STATA
Modelado Estadístico en STATA

Modulo VI

ESTADÍSTICA APLICADA CON R STUDIO

Fundamentos e Instalación
Procesamiento y análisis de datos en R STUDIO
Modelado Estadístico en R STUDIO

Modulo VII

ESTADÍSTICA APLICADA CON PYTHON

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

Modulo VIII

ANÁLISIS CUALITATIVO CON ATLAS.TI

Introducción a Atlas.ti y su Aplicación en la Investigación
Instalación y Configuración
Importación y Organización de Datos
Codificación de Datos Cualitativos
Análisis de Relaciones y Categorías
Búsqueda y Consulta de Datos
Visualización y Presentación de Resultados
Conclusiones y Recomendaciones en Análisis Cualitativo

Modulo IX

HERRAMIENTAS DE IA PARA INVESTIGACIÓN

Introducción a la búsqueda de información con IA
Repositorios de datos con IA
Herramientas de análisis de literatura con IA
Herramientas de IA para la redacción de documentos científicos.
Asistentes de escritura con IA
Herramientas de corrección gramatical con IA
Software de parafraseo con IA

Modulo X

AUTOMATIZACIÓN DE DOCUMENTOS CIENTÍFICOS CON LATEX

Introducción a LATEX
Instalación del entorno de trabajo
Organización del documento
Bibliografía y citas
Presentaciones con Latex.

"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."