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

Inicio

Convocatoria 2024

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.

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Plana docente

Alfonso Gutiérrez Aguado (coordinador)
Coordinador de Investigación de la Universidad Continental. Consultor de programas presupuestales y evaluaciones económicas, e investigador en intervenciones sanitarias. Miembro de la Sociedad Médica Peruana de Gestión de la Salud y de la Sociedad Internacional de Farmacoeconomía y Resultados de la Investigación. Magíster en Salud Pública por la UPCH. Médico cirujano.

Rubén Espinoza Rojas
Investigador. Experto en muestreo, análisis de bases de datos en R, Stata y SPSS. Especialista en el desarrollo y formulación de modelos predictivos, con conocimiento de machine learning, minería de datos y aprendizaje estadístico. Fue jefe de Proyectos en el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Magíster en Administración y Gerencia Social por la UNFV. Economista y estadístico.

Miguel Ángel Linares Torres
Consultor estadístico. Docente de la ENEI. Experto en análisis de datos, inteligencia comercial y business analytics. Se desempeñó como analista de Estadísticas en el MINCETUR, especialista en Estadística en el MINSA, como consultor estadístico en el INPE y como analista de Bases de Datos en el INEI. Maestría en Agronegocios y especialización en Business Intelligence Analytics y Big Data, por la UNALM. Ingeniero estadístico e informático.

Luz María Supo Zapata
Directora de Gestión de la Información y Estadística de la Universidad Continental. Asesora de tesis. Consultora especialista en estudios estadísticos, analítica predictiva y de mercados, e indicadores estratégicos. Con 22 años de experiencia en docencia universitaria a nivel de pregrado y posgrado. Maestra en Administración de Negocios por la Universidad Católica de Salta, Argentina. Licenciada en Estadística por la UNPRG. 

Willer David Chanduví Puicón
Especialista en muestreo y modelamiento estadístico. Profesor de la Escuela del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Experto en el manejo de programas estadísticos como SPSS, Stata y RStudio, entre otros. Fue miembro del equipo de Investigación del Centro Nacional de Epidemiología, Prevención y Control de Enfermedades del MINSA. Estudios de la Maestría en Bioestadística de la UNMSM. 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.
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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.