Por: Universidad Nacional de Quilmes
En el marco del Doctorado en Ciencia y Tecnología, la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ) anunció la apertura del curso de posgrado “Métodos Estadísticos para la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial”. La propuesta académica busca consolidar la formación metodológica en estadística clásica e inferencial, articulándola con los enfoques contemporáneos del análisis de datos y el aprendizaje automático.
El cuerpo docente está integrado por los especialistas Ramiro Irastorza, Marcelo Cappelletti y Martín Morales. A lo largo de la cursada, la enseñanza se apoyará en el uso de herramientas de software libre como R y Python, priorizando la reproducibilidad, la interpretación rigurosa y la aplicación práctica en problemas científicos y tecnológicos.
Modalidad y fechas de inscripción
La propuesta académica se dictará bajo la modalidad virtual sincrónica y entregará certificados oficiales de asistencia y aprobación expedidos por la UNQ.
- Inscripción y becas: Del 17 al 31 de agosto de 2026.
- Período de cursada: Del 26 de octubre al 04 de diciembre de 2026.
- Horarios: Encuentros sincrónicos los días miércoles de 18:00 a 22:00 horas.
- Carga horaria: 40 horas académico-prácticas.
- Arancel: $152.000 para residentes en el país. Consultas para extranjeros residentes o no residentes vía correo electrónico a informes_posgrado@unq.edu.ar.
Objetivos del programa
El objetivo principal es brindar bases metodológicas sólidas para la formulación, análisis e interpretación de resultados experimentales en investigación. Entre los objetivos específicos destacan:
- Revisar los fundamentos teóricos de la estadística descriptiva, inferencial y multivariada.
- Analizar la validez de los supuestos estadísticos en modelos de regresión y pruebas de hipótesis.
- Identificar convergencias y diferencias entre modelos estadísticos y algoritmos de Inteligencia Artificial.
- Fomentar la reflexión crítica sobre el rol de la estadística en la toma de decisiones científicas.
Unidades temáticas
El plan de estudios se estructura en cinco módulos principales:
- Unidad I: Fundamentos y rol de la estadística en la ciencia de datos.
- Unidad II: Inferencia estadística y pruebas de hipótesis.
- Unidad III: Regresión lineal y modelos predictivos.
- Unidad IV: Análisis de varianza (ANOVA) y diseño experimental.
- Unidad V: Métodos no paramétricos y análisis crítico del procesamiento de datos masivos.
Requisitos de admisión
Los aspirantes deberán contar con título universitario de grado expedido por instituciones nacionales, privadas o extranjeras reconocidas, correspondiente a carreras de al menos cuatro (4) años de duración, o bien acreditar estudios terciarios completos de cuatro o más años.
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