Innovación Digital
Programa de Especialización en Estadística Aplicada a la Investigación y Análisis de Datos
Desarrolla un pensamiento analítico basado en el procesamiento de datos, y aplica técnicas estadísticas eficientes para la elaboración de tesis y trabajos de investigación científica.
Inicio
Convocatoria 2026
Convocatoria 2026
Modalidad
Clases a distancia en tiempo real
Clases a distancia en tiempo real
Duración
128 horas lectivas
128 horas lectivas
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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.
Ventajas diferenciales
Uso de datos oficiales
Base de datos secundarias de encuestas nacionales (INEI) y datos abiertos de instituciones públicas (registros administrativos).
Excelencia docente
Investigadores y especialistas con amplia experiencia académica y destacada trayectoria profesional en los sectores público y privado.
Programa práctico
Presentación de indicadores a través de Power BI y elaboración de un diseño experimental.
Metodología aplicada e interactiva
Que promueve el trabajo en equipo y la interacción entre el estudiante y los facilitadores.
Asesoramiento personalizado
Acompañamiento y asesoramiento permanente durante el desarrollo del programa.
Ecosistema digital para el aprendizaje
Vivirás una experiencia con recursos y herramientas tecnológicas de vanguardia.
Perfil del estudiante
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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.
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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.
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Docentes universitarios investigadores que requieran ampliar su conocimiento acerca de la aplicación de la estadística.
Certificación
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.
“Especialista en Estadística Aplicada a la Investigación y Análisis de Datos”
(Imagen referencial que no representa la certificación que se obtendrá al culminar los estudios.)
Plana docente
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Geanfranco Palomino Apolinario
Head of data science & analytics de Yanbal, impulsando la cultura de datos y liderando iniciativas de inteligencia artificial para la toma de decisiones estratégicas. Miembro activo de Club CDO Spain & Latam. Líder de IA, data y analytics con más de 8 años de experiencia en el mundo corporativo gestionando proyectos en venta directa, banca, fondos de pensiones, fondos mutuos, telecomunicaciones, educación y retail. Speaker en conferencias nacionales e internacionales. Maestro en Data Management & Innovación Tecnológica por la Universidad de Barcelona, España. Ingeniero estadístico por la UNI.
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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. Amplia experiencia en análisis de base de datos de estudios epidemiológicos a nivel nacional, en planeamiento y ejecución de encuestas y en asesoramiento de tesis y proyectos de investigación. Estudios concluidos de la Maestría en Educación con mención en Educación Virtual de la USMP. Estudios de la Maestría en Bioestadística de la UNMSM. Estadístico por la UNMSM.
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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 Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria (SUNEDU). Experiencia en la elaboración de exámenes de selección para los cursos de extensión en regulación del OSIPTEL. Magíster en Economía por la Universidad Alberto Hurtado, Chile. Egresado de la Maestría en Data Science de la Universidad Adolfo Ibáñez, Chile. Economista por la UNAC.
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Carlos Jaimes Velásquez
Asesor y consultor en trabajos de investigación, encuestas, indicadores, estudios demográficos y de mercados. Amplia experiencia como docente en diversas universidades públicas y privadas del país. 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 por la UNASAM.
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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. Docente de posgrado en cursos de estadística inferencial, estadística aplicada para los negocios, estadística descriptiva y probabilidades y bioestadística. Fue coordinador de Business Analytics & Big Data en BigData Solutions. Magíster de Administración de Negocios (MBA) por la URP. Diplomado en Docencia Universitaria por la USMP. Especialista en Business Intelligence por Data Mining Consulting. Ingeniero estadístico e informático por la UNALM.
*La programación de docentes por asignatura se encuentra sujeta a variación según su disponibilidad, asegurando el nivel equivalente del especialista. El perfil del docente se mantiene y corresponderá al nivel requerido para garantizar la calidad educativa.
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.
Malla curricular
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Jhonatan Allpacca Quicaño