Programa de Especialización en
Estadística Aplicada a la Investigación y Análisis de Datos

Inicio

Convocatoria 2026

Modalidad

Clases a distancia en tiempo real

Duración

128 horas lectivas

Acerca del programa

La estadística es una herramienta valiosa para la formulación de políticas basadas en pruebas y datos confiables, y su rol es fundamental en el abordaje de problemáticas complejas como la crisis sanitaria del COVID-19; pues permitió no solo monitorear la enfermedad y detectar grupos vulnerables, sino también medir el impacto de las resoluciones emitidas por las autoridades en la vida de las personas y en la economía. Actualmente, la estadística se ha convertido en el método más efectivo para describir e interpretar, en forma objetiva, los valores de los datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, educacionales, biológicos y físicos. Sin embargo, pese a su gran importancia y creciente demanda, la capacidad estadística en nuestro país se ve condicionada por problemas estructurales y recursos económicos limitados, entre otros factores.

Nuestro Programa de Especialización en Estadística Aplicada a la Investigación y Análisis de Datos brindará conocimientos, herramientas y buenas prácticas para la comprensión y uso de la estadística descriptiva y la inferencial. El estudiante desarrollará un pensamiento analítico y diferente basado en el procesamiento de datos, reconociendo su importancia en la toma de decisiones en los ámbitos público y privado. Al egresar, será capaz de emplear correctamente los software estadísticos y construir gráficos, tablas y reportes visuales dinámicos para mejorar la interpretación de la información. Podrá transformar los datos obtenidos en insights, aplicar el diseño muestral y definir y usar la técnica multivariada más adecuada según el objetivo de la investigación.

Dirigido a:

  • Profesionales que están ejecutando proyectos de investigación, tesistas y directores, que requieren optimizar la comprensión de los resultados de las investigaciones para una mejor toma de decisiones.
  • Profesionales que laboran en las áreas de operaciones y que buscan ejecutar procesos eficientes basados en análisis de data compleja; o aquellos interesados en desarrollarse en las áreas de Salud, Sociales o Economía, entre otras.
  • Docentes universitarios investigadores que requieran ampliar su conocimiento acerca de la aplicación de la estadística.

Solicitar más información

Plana docente

Fredy Vivanco Huaytara
Gerente fundador de Data & Analytics Consulting Perú, empresa especializada en solución y capacitación de metodología de investigación científica, análisis de resultados y procesamiento de datos. Especialista en procesamiento de datos mediante los softwares SPSS, RStudio y Minitab. MBA por la URP. Ingeniero estadístico e informático.

Carlos Alberto Jaimes Velásquez
Asesor y consultor en trabajos de investigación, encuestas, indicadores, estudios demográficos y de mercados. Especialista en estadística descriptiva e inferencial, metodología científica, epidemiología, matemática e informática. Magíster en Salud Publica con mención en Epidemiología por la UNFV. Estadístico e informático.

Danilo Santiago Torres Manrique
Especialista en análisis de la calidad educativa y gobierno de datos, con más de 13 años de experiencia en el sector público y la educación superior. Se ha desempeñado como consultor del MINEDU y especialista en investigación en educación superior de la SUNEDU.  Magíster en Economía por la Universidad Alberto Hurtado, Chile.

Willer David Chanduví Puicón
Especialista en muestreo y modelamiento estadístico. Profesor de la Escuela del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Experto en programas estadísticos como SPSS, Stata y RStudio. Fue miembro del equipo de Investigación del CDC Perú - MINSA. Estudios de la Maestría en Bioestadística de la UNMSM. Estadístico.

Geanfranco Palomino Apolinario
Head of data science & analytics de Yanbal. Miembro activo de Club CDO Spain & Latam. Líder de IA, data y analytics con más de 8 años de experiencia en el mundo corporativo. Speaker en conferencias nacionales e internacionales. Maestro en Data Management & Innovación Tecnológica por la UB, España. Ingeniero estadístico.

* Programación de docentes sujeta a variación según disponibilidad.

Certificación

ESPECIALISTA EN ESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS

Luego de aprobar todos los módulos del programa se te otorgará el certificado de especialista en Estadística Aplicada a la Investigación y Análisis de Datos, a nombre de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental.

Ventajas diferenciales

Uso de datos oficiales
Uso de datos oficiales
Base de datos secundarias de encuestas nacionales (INEI) y datos abiertos de instituciones públicas (registros administrativos).
Excelencia docente
Excelencia docente
Plana docente conformada por investigadores y especialistas de elevada formación académica y trayectoria profesional.
Programa práctico
Programa práctico
Presentación de indicadores a través de Power BI y elaboración de un diseño experimental.
Metodología aplicada e interactiva
Metodología aplicada e interactiva
Que promueve el trabajo en equipo y la interacción entre el estudiante y los facilitadores.
Asesoramiento personalizado
Asesoramiento personalizado
Acompañamiento y asesoramiento permanente durante el desarrollo del programa.
Ecosistema digital para el aprendizaje
Ecosistema digital para el aprendizaje
Vivirás una experiencia con recursos y herramientas tecnológicas de vanguardia.

Plan de estudios

El programa está organizado por 6 módulos, con un total de 128 horas lectivas:
  • Fuentes de información estadística.
  • Métodos para el recojo de información.
  • Consistencia, imputaciones y validación de la base de datos.
  • Análisis exploratorio de datos univariado.
  • Análisis exploratorio de datos bivariado.
  • Tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico.
  • Identificación de un marco muestral.
  • El marco y la unidad del muestreo.
  • Técnicas de muestreos probabilísticos: aleatorio simple, sistemático y estratificado.
  • Cálculo de errores del muestreo.
  • Cálculo del tamaño de la muestra: consideraciones metodológicas.
  • El muestreo y su importancia en la inferencia estadística.
  • Introducción a la inferencia estadística. 
  • Cálculo y aplicación de los intervalos de confianza.
  • Planteamiento de hipótesis. 
  • Prueba Chi cuadrado de independencia. 
  • Pruebas paramétricas: prueba T para dos muestras independientes y prueba T para una muestra pareada.
  • Pruebas no paramétricas. 
  • Prueba U de Mann-Whitney, prueba de Wilcoxon y prueba de Friedman.
  • Cálculo e interpretación de los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman.
  • Diagramas de dispersión: interpretación.
  • Modelo de regresión lineal: estimación del modelo. 
  • Bondad de ajuste del modelo. 
  • Adecuación del modelo. 
  • Modelo de regresión logística. 
  • Modelo de regresión de Poisson.
  • Técnicas multivariadas.
  • Análisis factorial.
  • Análisis de componentes principales.
  • Análisis discriminante.
  • Análisis clúster.
  • Principios básicos del diseño de experimentos.
  • Diseño completamente aleatorizado.
  • Experimentos con un solo factor. 
  • Bloques aleatorizados. 
  • Cuadrados latinos. 
  • Diseño factorial de dos factores. 
  • ANOVA de medidas repetidas.