Bioestadística y uso de la Open IA
Dirigido a: El curso ha sido diseñado especialmente para estudiantes en ciencias de la salud, bachilleres, profesionales científicos y no científicos, de gestión científica y otros interesados en la investigación en ciencias de la salud.
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Dirigido a
El curso ha sido diseñado especialmente para estudiantes en ciencias de la salud, bachilleres, profesionales científicos y no científicos, de gestión científica y otros interesados en la investigación en ciencias de la salud.
¿Qué aprenderás?
- Aplicar conceptos fundamentales de bioestadística en el análisis de datos cuantitativos en salud usando RStudio.
- Seleccionar e interpretar adecuadamente pruebas estadísticas bivariadas e inferenciales según el tipo de datos y estudio.
- Desarrollar e interpretar modelos de regresión lineal y logística en contextos reales de investigación.
- Integrar herramientas de Open IA para automatizar procesos estadísticos, generar código, visualizar datos y redactar reportes técnicos con soporte ético y crítico.
Sobre el Curso Virtual
Presentación
El Curso BIOESTADÍSTICA Y USO DE LA OPEN IA abordará los fundamentos de la bioestadística aplicada al análisis de datos en salud, combinando herramientas tradicionales con el uso innovador de inteligencia artificial generativa (Open IA), como ChatGPT. A través del uso del software R y RStudio, los participantes aprenderán a aplicar pruebas estadísticas, construir modelos de regresión e interpretar resultados con rigurosidad científica. La integración de Open IA permitirá automatizar procesos, facilitar la generación de código y mejorar la presentación de resultados en contextos académicos y profesionales.
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
01.
VARIABLES Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
- Variables
- Distribución de datos
- Medidas de tendencia central y dispersión
- Tabla de resultados: descripción de datos
02.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: ANÁLISIS BIVARIADO
- Estadística bivariada: Pruebas paramétricas
- Estadística bivariada: Pruebas no paramétricas
- Tabla de resultados: análisis bivariado
03.
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
- Análisis de regresión lineal
- Análisis de regresión logística
- Otros modelos de regresión
- Tabla de resultados: análisis de regresión
04.
OPEN IA EN EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO
- Fundamentos de la Open IA – ChatGPT
- Apoyo de la IA en el análisis estadístico
- Uso de la Open IA en la interpretación de resultados
Certificación
La Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia podrá otorgar al final del curso:
- Certificado
Cuando el participante haya aprobado satisfactoriamente el curso con nota igual o mayor a 11.00 (no aplica redondeo en la nota promedio final), habiendo cumplido con la asistencia mínima requerida del 70% de actividades.
Además, deberá contar con el grado académico universitario:- Peruanos: Grado de bachiller universitario, verificable (SUNEDU o mediante entrega de copia del grado académico a la Escuela de posgrado-UPCH).
- Extranjeros: Entrega de Constancia de grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH
- Constancia de participación o asistencia:
Cuando el participante no obtenga la nota aprobatoria en el promedio final y habiendo asistido o cumplido con el 70% de las actividades programadas.
Docente
-
Diego Alejandro Fano Sizgorich
Biólogo y Magíster en Fisiología por la Universidad Peruana Cayetano Heredia, donde cursa el Doctorado en Investigación Epidemiológica. Docente e investigador en Salud Ambiental y Reproductiva, centrado en los efectos de la temperatura y contaminantes en el embarazo. Forma parte del Laboratorio de Endocrinología y Reproducción de la Universidad Peruana Cayetano Heredia, con publicaciones en revistas científicas. Ha participado en proyectos de laboratorios de salud pública y asesorado tesis de pregrado.
Información general
Inscripciones
05/11/2025
Fecha de inicio
05/11/2025
Frecuencia
Semanal
Horario de clases
Miércoles 8 – 10:15 pm
Modalidad
Virtual
Duración
08 semanas
Horas
32 horas académicas
Consideraciones importantes (*)
01.
La UPCH se reserva el derecho de cancelar el curso si no llega al cupo mínimo de participantes hasta el mismo día de inicio del curso.
02.
No hay devolución de dinero, salvo que se cancele el dictado del curso
03.
Los cursos no son transferibles.
04.
El retiro del curso es sólo académico y no económico.
05.
Los certificados y constancias se emiten solo en versión digital.
06.
Requerimientos del curso: contar con pregrado académico de carreras afines.
(*) Una vez inscrito al curso, el participante declara conocer y estar de acuerdo con todo lo mencionado anteriormente.