Daniel Gabriel Meza Barzena

Hoy en día el desarrollar investigaciones tanto de carácter académico como profesional requiere de conocimientos de análisis de datos y por ende computacionales adicionales a los metodológicos, siendo los lenguajes de programación (R, Python, etc.) asimismo de las herramientas de visualización (Power BI, Tableau) de datos, los mejores aliados para el análisis estadístico de investigaciones científicas y casos prácticos tanto en el ámbito laboral y académico.

La metodología que aplico es el aprendizaje basado en proyectos y/o tareas asimismo de la resolución de ejercicios prácticos y aplicativos que permitan otorgar a los estudiantes el aprendizaje de distintas herramientas para el desarrollo de análisis de datos: estadística descriptiva, inferencial, análisis de correlaciones, modelos predictivos, tablas de contingencia, test o pruebas estadísticas para validar sus instrumentos, en esa misma línea contrastar muchos de los supuestos en el ámbito de las ciencias estadísticas, con lo cual a partir de todo lo mencionado anteriormente podrán usar de manera fehacientemente y con certeza estas técnicas. Por otro lado también podrán desenvolverse profesionalmente al explicar sus resultados en las presentaciones que tengan en el ámbito laboral y académico, en base a los datos.