Modelamiento y análisis de datos cuantitativos con IA |

Sumilla

Curso teórico-práctico obligatorio. Tiene como propósito que el estudiante desarrolle las competencias necesarias para modelar, analizar e interpretar datos cuantitativos en investigaciones orientadas a la elaboración de artículos científicos, incorporando herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. El curso incluye la preparación y depuración de bases de datos, el análisis descriptivo e inferencial, la selección y aplicación de modelos estadísticos según el tipo de variables y diseño de investigación, la aplicación de herramientas de inteligencia artificial para apoyar el análisis e interpretación de datos, la evaluación de resultados, así como la presentación de hallazgos mediante tablas y figuras conforme a estándares académicos. Como resultado de aprendizaje, se espera que el estudiante elabore la sección de resultados de un artículo científico, sustentada en el análisis estadístico de datos cuantitativos.

A cargo de

Angel Salvatierra Melgar

Doctor en Ciencias de la Educación, con sólida formación en métodos cuantitativos. Posee maestrías en Tecnología Educativa (UNCP) y Docencia Universitaria (UNMSM), además de estudios de maestría en Matemática-Estadística (UNMSM) y una diplomatura en Estadística Aplicada por la PUCP.

Investigador calificado por CONCYTEC (Nivel V), especializado en líneas de investigación sobre psicometría, pensamiento lógico-estadístico y estudios prospectivos y etnográficos. Es autor de diversos libros sobre estadística aplicada e instrumentos de investigación, y cuenta con una producción científica publicada en bases de datos de alto impacto como Scopus, Web of Science y SciELO. Actualmente, se desempeña como docente de pregrado y posgrado en la UNMSM; impartió cátedras en la UPC, UPN, Winner y USMP, dictando Estadística e Investigación.

Contenido

Los contenidos del curso están organizados según el siguiente temario:

SEMANAS	TEMAS	SESIONES
SEMANA 1	Gestión de datos: Limpieza, detección de outsiders y baremación Presentación de estadísticos, tablas y figuras	Martes 14 de julio
		Jueves 16 de julio
SEMANA 2	Validez de Instrumentos: Contenido (Juicio de expertos) y Constructo (Análisis Factorial)	Martes 21 de julio
		Jueves 23 de julio
SEMANA 3	Análisis Correlacional: Pearson, Spearman, Kendall, Phi y Chi-cuadrado	Jueves 30 de julio
		Martes 04 de agosto
SEMANA 4	Modelos de Regresión: Simple, Logística Binomial y Ordinal Aplicación de IA en predicción	Martes 11 de agosto
		Jueves 13 de agosto
SEMANA 5	Diseños Experimentales: Pruebas Paramétricas (t-Student, Z ANOVA) y No Paramétricas (W, H, W)	Martes 18 de agosto
		Jueves 20 de agosto
SEMANA 6	Introducción al Análisis Multivariante: Ecuaciones Estructurales (SEM) Informe Final	Martes 25 de agosto
		Jueves 27 de agosto

*No se consideran los días feriados

Público objetivo

El curso está dirigido a profesionales, egresados y estudiantes de últimos ciclos (pregrado y posgrado) interesados en fortalecer sus competencias en análisis cuantitativo, modelamiento estadístico e interpretación de datos para investigaciones académicas y aplicadas. Es especialmente pertinente para docentes, investigadores, tesistas, profesionales de ciencias sociales, educación, salud, administración, ingeniería y disciplinas afines que requieran analizar datos para la elaboración de artículos científicos, informes técnicos o proyectos de investigación. Asimismo, está orientado a personas interesadas en incorporar herramientas de inteligencia artificial como apoyo en los procesos de análisis estadístico y toma de decisiones basadas en evidencia.

Información general

Duración: Del 14 de julio al 27 de agosto del 2026 / 6 semanas / 24 horas

Modalidad: Virtual (sincrónica)

Horario de clases sincrónicas: martes y jueves de 7:00 a 9:00 p.m.

Inversión: S/ 480

Cierre de inscripciones: 7 de julio o hasta agotar cupos

*Consulta por los descuentos a nuestros asesores comerciales

* (Ver procedimiento de pago)

Evaluación

Indicador	Porcentaje
Realiza la baremación y limpieza de datos sin errores de consistencia.	10%
Sustenta la validez de constructo mediante índices de ajuste (KMO, esfericidad).	20%
Presentación de resultados estadísticos descriptivos.	30%
Selecciona correctamente la prueba de correlación, regresión según la naturaleza de las variables.	30%
Selecciona correctamente la prueba experimental según la naturaleza de las variables.	10%
Total	100 %

Certificación

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Para obtener la certificación, la Universidad exige que el participante apruebe el taller (la nota mínima aprobatoria es 11), así como un porcentaje mínimo de asistencia (70 %).

La certificación se emitirá y entregará digitalmente.

Requerimientos técnicos

Debido a la modalidad bajo la cual se desarrolla el taller, se deberán tomar en cuenta los siguientes requerimientos técnicos:

Contar con dispositivos con cámara y audio (PC de escritorio, portátil, móviles).
Contar con el sistema operativo Windows 7 o cualquier versión posterior.
Contar con conexión a Internet permanente con una velocidad mínima de 256 Kbps.
Tener habilitada la plataforma Zoom en su dispositivo.

Importante

La oficina de Formación Continua se reserva el derecho de postergar el inicio o no proceder a la apertura de algún curso si el número de inscritos no llega al mínimo establecido.