Presentación
Presentación
El Diplomado de Métodos Estadísticos es un programa de formación y perfeccionamiento que tiene por objeto abordar los contenidos estadísticos necesarios para que los profesionales realicen el análisis cuantitativo de datos y tengan una activa participación en el desarrollo de sus actividades en el interior de sus respectivas instituciones.
Hoy en día el manejo de datos es una de las actividades fundamentales en el desarrollo de las diferentes organizaciones dentro de un mundo cada vez más globalizado, interconectado y competitivo. La extracción e interpretación de la información derivada de los datos recopilados por una determinada institución, requiere de técnicas y metodologías sistemáticas, rigurosas y formales que permitan la generación de boletines, informes, indicadores e índices, con el fin de tener criterios para evaluar el comportamiento de la institución y tener elementos para la toma de decisiones eficientes.
El Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad Católica San Pablo, ofrece dentro de su plan de estudios al Diplomado de Métodos Estadísticos, el cual en esta tercera edición brindará herramientas sofisticadas para procesar información obtenida de datos y así apoyar a la mejor toma de decisiones en las respectivas instituciones.
Objetivos
Al culminar sus estudios, los participantes serán capaces de:
- Manejar técnicas estadísticas básicas para la implementación del análisis de datos en la toma de decisiones que ayuden a identificar posibles tácticas que reduzcan los costos en las diferentes áreas del negocio.
- Recopilar, analizar y verificar datos para desarrollar metodologías y estrategias que ayuden a las empresas a alcanzar los diferentes objetivos de cada una de sus áreas.
- Utilizar diversos programas y/o software que permitan aplicar las diferentes técnicas estadísticas en el análisis de datos y su posterior interpretación.
Dirigido a
Gerentes y ejecutivos de las áreas de finanzas, producción, marketing, logística, ventas, informática. Así mismo, administradores, contadores, ingenieros industriales, ingenieros comerciales, ingenieros de sistemas e informática, profesionales en ciencias económicas y egresados de distintas carreras o personas interesadas en el análisis e interpretación de datos que contribuyan a la mejor toma de decisiones.
Metodología
Se usará una metodología virtual, mediante clases magistrales sincrónicas, donde se desarrollará los contenidos con integración y participación de los estudiantes en el aula, mediante exposiciones, foro de discusión y trabajo colaborativo. Así mismo, tendrán horas no lectivas para el desarrollo de prácticas.
Creditaje
24 créditos académicos.
Plan de Estudios
Plan de estudios
MÓDULO I: Presentación y análisis descriptivo de datos con uso de software R.
- Análisis estadístico unidimensional.
- Medidas estadísticas unidimensionales.
- Análisis estadístico bidimensional y multidimensional.
MÓDULO II: Probabilidad e Inferencia estadística.
- Teoría de probabilidades.
- Distribuciones.
- Inferencia estadística.
- intervalos de confianza.
- Prueba de hipótesis.
MÓDULO III: Diseños de investigación y Muestreo.
- Diseños de investigación y tipos.
- Muestreo probabilístico y propiedades.
- Métodos de selección de una muestra.
- Tipos de muestreo aleatorio. Muestreo aleatorio simple, estratificado, sistemático y por conglomerados.
MÓDULO IV: Modelos de regresión lineal.
- Modelo de regresión lineal multiple.
- Análisis de residuos.
- Transformación de variables.
- Aplicación del modelo de regresión logística.
- Selección de modelos de regresión lineal.
MÓDULO V: Análisis de Series de tiempo.
- Conceptos de series de tiempo.
- Métodos de descomposición de series de tiempo.
- Modelos ARMA, ARIMA y SARIMA.
- Métodos de medias móviles.
- Regresión dinámica.
- Suavizamiento exponencial.
MÓDULO VI: Análisis Multivariado Aplicado.
- Variables aleatorias multivariables.
- Distribuciones de probabilidad multivariable.
- Análisis por componentes principales.
- Análisis factorial.
- Análisis de Clúster.
- Análisis discriminante.
Proceso de evaluación
Virtual y asíncrono.
Metodología de evaluación: Participación en aula, evaluación constante con trabajos grupales o individuales en cada sesión, exposiciones, cuestionarios virtuales, trabajo integrador, entre otros, para los cuales se otorgan plazo de entrega en coordinación con el docente del módulo.
Docentes
Plana docente
Dra. Ela Mercedes Medrano de Toscano
Posee graduación en Estadística por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (1975), Maestría y Doctorado en Ingeniería de Producción por la Universidade Federal do Río de Janeiro (UFRJ). Profesora Asociada del Departamento de Estadística de la Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Jubilada desde 2018. Actuó como: Coordinadora del Curso de Especialización en Estadística da UFMG, profesor investigador y orientador en la Graduación y Postgraduación en Estadística de la UFMG. Tiene experiencia en el área de Series Temporales, actuando principalmente en los siguientes temas: Métodos Estadísticos de Previsión, Análisis de Series de Tiempo, Modelos ARFIMA, Raíces unitarias, Quiebra estructural y Modelos GARCH.
Dr. Gregorio Saravia Atuncar
Posee graduación en Matemática por la Universidad Nacional de Ingeniería UNI (1975), maestría en Estadística por el Instituto de Matemática Pura e Aplicada IMPA (1983) y doctorado en Estadística – Iowa State University (1994). Profesor asociado de la Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Jubilado desde enero de 2019. Tiene experiencia en el área de Probabilidad y Estadística, con énfasis en Probabilidad Aplicada, actuando principalmente en los siguientes temas: núcleo – estimadores, procesos de Markov, ecuaciones diferenciales estocásticas, expansión de Edgeworth.
Dra. Katherine Elizabeth Coaguila Zavaleta
Posee graduación en Matemáticas por la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (2008). Maestría en Estadística por la Universidade Federal de São Carlos (2012). Realizó Doctorado en Estadística por la Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) (2016). De 2017 al 2019, fue Profesora contratada en la Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT). En el año 2020, se desempeñó como asesora estadística en la Unimed Cuiabá. Actualmente, es profesora contratada en la Universidade do estado de Mato Grosso (Unemat).
Dr. John Franky Bernedo Gonzales
Bachiller en Matemáticas desde el 2005 por la Universidad Nacional de San Agustín (Arequipa-Perú). Magíster en Estadística por la Universidad Federal de São Carlos (UFSCar). Doctor en Estadística por la UFSCar. Monitor de Inferencia Estadística en la UFSCar (2010-2013). Fue profesor contratado por el Centro Universitario Central Paulista (UNICEP) en el año 2015. Actualmente, es docente en la Universidad Nacional de San Agustín y Universidad La Salle.
Mg. Luz Marina Ramos Quispe
Magíster en Estadística por la Universidad Estadual de Campinas de Brasil (UNICAMP). Graduada en matemáticas por la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (UNSA). Actualmente, realiza estudios de doctorado en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Tiene experiencia en el área de investigación en métodos estadísticos clásicos, actuando principalmente en los temas de inferencia y diagnósticos de influencia en modelos con errores de medición, bajo la distribución de mezcla multivariada basada en la distribución Birnbaum-Saunders.
* La Escuela de Postgrado UCSP podrá realizar cambios en la plana docente designada al dictado de los respectivos cursos al tratarse de casos fortuitos o de fuerza mayor.
Calendario
Calendario
Fecha de inicio | 2 de agosto de 2024 |
Fecha de fin | 29 de marzo de 2025 |
Duración | 8 meses |
Horario | Frecuencia semanal:
|
Lugar | Moodle |
* La Escuela de Postgrado se reserva el derecho de hacer cambios en el calendario académico.
* La Escuela de Postgrado se reserva el derecho de cambiar la plataforma virtual.
* La Escuela de Postgrado UCSP se reserva el derecho de cancelar o postergar el programa si no alcanza el mínimo de alumnos matriculados hasta 7 (siete) días hábiles anteriores a la fecha indicada para el inicio del programa.
Tiempo de dedicación al programa
Horas teóricas: | 240 |
Horas prácticas: | 384 |
Horas presenciales: | 0 |
Horas no presenciales: | 624 |
* Horas lectivas: 240 (144 teóricas y 96 prácticas), Horas no lectivas: 384
Inversión
Inversión
Preventa: S/ 3,280 hasta el 17 de junio de 2024 (cupos limitados).
Precio al contado: S/ 3,600.
Precio total: S/ 3,965 fraccionado en cuotas de:
- Cuota inicial de: S/ 500.
- 7 cuotas de: S/ 495.
Pago | Monto | Fecha de pago |
Cuota 1 | S/ 495 | 30 de agosto de 2024 |
Cuota 2 | S/ 495 | 30 de septiembre de 2024 |
Cuota 3 | S/ 495 | 30 de octubre de 2024 |
Cuota 4 | S/ 495 | 30 de noviembre de 2024 |
Cuota 5 | S/ 495 | 30 de diciembre de 2024 |
Cuota 6 | S/ 495 | 28 de febrero de 2025 |
Cuota 7 | S/ 495 | 30 de marzo de 2025 |
Descuentos:
- 10% de descuento a comunidad UCSP y Antiguos alumnos.
- 10% de descuento corporativo (3 personas)
Cierre de inscripciones: 26 de julio de 2024.
* Para ver las orientaciones para devolución de pagos darle clic aquí.
* Aceptamos pagos con todas las tarjetas.
* Los descuentos no son acumulables.
* Los descuentos a la comunidad UCSP, antiguos alumnos y corporativo no aplica en pronto pago.
* El monto de matrícula es de S/ 200, está incluída en todas las modalidades de pago y es única al momento de la admisión.
Certificación
Certificación
Diploma de Postgrado en Métodos Estadísticos otorgado por la Universidad Católica San Pablo.
* Para obtener el diploma de Postgrado, el estudiante debe acreditar el grado académico de bachiller, cumplir con 24 créditos académicos aprobados en el programa de estudios, y no tener obligaciones económicas pendientes de pago con la universidad.
* Diploma de postgrado con firmas emitidas en medios digitales.
Admisión
Requisitos de admisión
INSCRIPCIÓN:
- Ficha de inscripción correctamente llenada.
- Documento de identidad:
- Peruanos: Copia simple de DNI.
- Extranjeros: Copia simple del carné de extranjería, pasaporte o documento de identidad oficial de su país de origen.
- Documento académico:
- Peruanos: Reporte SUNEDU, en caso de no contar con el reporte, copia legalizada del diploma de bachiller.
- Extranjeros: Copia legalizada del diploma de bachiller por la autoridad competente en el país de origen.
MATRÍCULA:
- Compromiso de honor firmado.
- Contrato de prestación de servicios firmado.
- La documentación que se presenta es evaluada por el Comité de Admisión del programa de postgrado que determina si el postulante reúne el nivel esperado de los participantes.
- La información que el postulante ingrese en la inscripción es su responsabilidad, la UCSP presume su veracidad.
- Se considera matriculado al postulante que cumpla con todos los requisitos de admisión.
- Si el postulante realiza el pago con anterioridad al proceso de admisión y se comprueba el no cumplimiento de algún requisito de admisión, no se considerará la matrícula.
Condiciones de permanencia y culminación
- Reglamento de Admisión para la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-admision-para-la-escuela-de-postgrado/
- Reglamento de Estudiantes de la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-estudiantes-de-la-escuela-de-postgrado/
- Reglamento General de Grados y Títulos: https://ucsp.edu.pe/archivos/transparencia/R-VICE-08-Reglamento-General-de-Grados-y-Titulos.pdf
- Disposiciones particulares de Grados y Títulos de la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/disposiciones-particulares-de-grados-y-titulos-de-la-escuela-de-postgrado/
Requerimientos
Requerimientos tecnológicos mínimos
- Contar con PC o Laptop.
- Cámara web (interna o externa) con mínimo de 720p de resolución.
- Micrófono (interno o externo).
- Acceso a internet – la velocidad recomendada es de 4 Mbps para descarga y 1 Mbps para subida o superior.
- Navegador Google Chrome o Firefox actualizado.
Requerimientos adicionales para el diplomado:
- Instalación del programa R.