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Especialización IA

Análisis de Datos en Ciencias Ambientales y Herramientas de Inteligencia Artificial

Analiza datos ambientales y aplica herramientas de Inteligencia Artificial para optimizar el procesamiento, interpretación y toma de decisiones.

  • Certificado UNALM
  • 184 horas certificadas
  • Online en vivo
Código ADAIA · Certificado de aprobación
Inicio
24 oct 2026
Fin
7 mar 2027
Horas certificadas
184 h
Modalidad
Online en vivo
  • Clases en vivoCon el docente, para preguntar y resolver casos
  • GrabacionesTodas las sesiones en el campus virtual
  • MaterialesGuías, ejercicios y recursos descargables
  • Certificado184 h certificadas, verificable en línea

Sobre el curso

El Programa de Especialización en Análisis de Datos en Ciencias Ambientales y Herramientas de Inteligencia Artificial está diseñado para formar profesionales capaces de analizar, interpretar y modelar datos ambientales utilizando herramientas estadísticas avanzadas y tecnologías de inteligencia artificial.

Durante el programa, los participantes aprenderán a aplicar métodos modernos de análisis de datos, técnicas de estadística multivariada y herramientas de inteligencia artificial generativa para la investigación científica, la gestión ambiental y la toma de decisiones basadas en evidencia.

La especialización combina fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas en el análisis de datos ambientales, permitiendo comprender patrones ecológicos complejos, modelar fenómenos ambientales y generar información estratégica para proyectos de sostenibilidad, conservación y gestión del territorio.

El programa consta de 5 cursos.

¿A quién va dirigido?

  • Estudiantes universitarios de últimos ciclos.
  • Profesionales de carreras vinculadas al medio ambiente y ciencias naturales.
  • Investigadores que requieren herramientas avanzadas para el análisis de datos.
  • Consultores ambientales que trabajan con información científica o monitoreo ambiental.

Especialmente recomendado para profesionales de:

  • Ingeniería Ambiental
  • Biología
  • Ingeniería Forestal
  • Zootecnia
  • Ecología
  • Ciencias Naturales
  • Gestión ambiental y sostenibilidad

Lo que lograrás

  • Aplicar herramientas de inteligencia artificial en investigación científica ambiental.
  • Analizar datos ambientales utilizando estadística descriptiva, inferencial y modelos de regresión.
  • Diseñar y ejecutar experimentos científicos en ciencias ambientales.
  • Utilizar técnicas de análisis multivariado para estudiar patrones ecológicos complejos.
  • Interpretar resultados estadísticos para la toma de decisiones en gestión ambiental y sostenibilidad.
  • Integrar herramientas tecnológicas y analíticas para resolver problemas ambientales reales.

Beneficios

  • Clases en vivo y grabadas en el campus
  • Materiales descargables
  • Certificado verificable en línea

Temario

5 módulos · 84 temas · 184 horas certificadas

Descargar temario
Módulo 1INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
  • DESCRIPCIÓN
  • La inteligencia artificial generativa tiene un gran desarrollo a nivel mundial, y es de gran importancia para el mundo laboral. Se realiza, también, una introducción a la Inteligencia Artificial Generativa, Modelos de Lenguaje Largo, Tokens, Ingeniería de Prompts, para realizar aplicaciones con diversos programas de Inteligencia Artificial.
  • OBJETIVO GENERAL
  • Entender las bases de la Inteligencia Artificial y de los Modelos de Lenguaje Largo, para poder realizar diversas
  • aplicaciones en el área de la investigación en Ciencias Ambientales.
  • PLAN DE ESTUDIO:
  • Introducción a la Inteligencia Artificial. Bases de la Redes Neuronales. Uso de la web TensorFlow.
  • Bases de los Modelos de Lenguaje Largo. Alucinaciones en la IA. Ingeniería de Prompts. Métodos R.O.C.E.F
  • para elaborar Prompts efectivos
  • Inteligencia Artificial Generativa de Texto: Chat GPT, QWENCHAT. Consideraciones básicas y generación de
  • fuentes bibliográficas. Uso de Mendeley
  • 1er Taller de Integración.
  • Inteligencia Artifiial Generativa Búsqueda de Información: ResearchRabbit. Relación entre artículos de
  • investigación. Comparación de artículos científicos: aplicación web Elicit.
  • Inteligencia Artificial Generativa para la Generación de Imágenes. Criterios. Aplicaciones: GPT, QWENCHAT.
  • Google AI STUDIO. Generación de texto, generación de imágenes. Google AI Studio como asesor de
  • trabajo a través de Stream
  • NotebookLM. Inteligencia Artificial aplicada al análisis de textos y videos, elaboración de esquemas,
  • resúmenes detallados y podcast desde pdf. Elaboración de videos a través de QWENChat
  • 2do Taller de Integración.
Módulo 2FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS AMBIENTALES
  • DESCRIPCIÓN
  • El curso comprende el análisis estadístico descriptivo e inferencial mediante el Software R, a través de gráficos y
  • las diferentes técnicas estadísticas o contrastes propuestos. Así también el manejo y conocimiento básico para comenzar a trabajar con el Software R y Jamovi.
  • OBJETIVO GENERAL
  • Proporcionar los conocimientos necesarios a los participantes a fin de que puedan realizar análisis estadístico descriptivo e inferencial utilizando el software R y Jamovi.
  • PLAN DE ESTUDIO:
  • Operaciones y Primeras Funciones en R. R como calculadora. Datos en R. Vector (vector). Factor (factor). Matrices (matrix)
  • Estadística Descriptiva. Gráficos básicos con R. Gráfico de barras. Gráficos de sectores. Histograma Medidas de Posición Central y Dispersión. Distribución Normal
  • Introducción a las Probabilidades
  • Concepto de Probabilidades. Distribuciones continuas: Distribución Normal. Distribuciones discretas: Poisson, Binomial
  • Muestreo y Tamaño de Muestra
  • Importancia del muestreo. Tipos de muestreo: Muestreo Aleatorio Simple, Estratificado, Sistemático. Tamaño de muestra para estimar proporciones y medias.
  • Prueba de Hipótesis. Prueba T paramétrica para una muestra, prueba de Normalidad. Alternativa no paramétrica.
  • Prueba T paramétrica para dos muestras, prueba de Normalidad y homogeneidad de varianzas. Alternativa no paramétrica: U Mann-Whitney
  • Análisis de datos Categóricos. Prueba Chi Cuadrado de: Independencia, Homogeneidad de Subpoblaciones., Bondad de Ajuste a una Distribución de Frecuencias. Análisis de las casillas menores. Prueba de McNemar
  • Correlación de Pearson. Alternativa no paramétrica Spearman. Regresión Lineal Simple. Formulación del Modelo y supuestos. Análisis de varianza para la regresión lineal simple. Validación de supuestos del modelo
  • Taller de Integración
Módulo 3DISEÑOS EXPERIMENTALES APLICADO A LAS CIENCIAS AMBIENTALES
  • DESCRIPCIÓN
  • El curso comprende los fundamentos de los diseños experimentales, Diseño Completo Al Azar, Diseño de Bloques Completo al Azar, Análisis de Covarianza, Cuadrado Latino y Experimentos Factoriales; también se verán las alternativas no paramétricas.
  • OBJETIVO GENERAL
  • Aplicar los métodos estadísticos precisos para comprobar hipótesis y sacar conclusiones y recomendaciones que representen soluciones a problemas de la experimentación en los distintos campos de interés, usando R y Jamovi.
  • PLAN DE ESTUDIO:
  • Definición. Diseño de un experimento. Conceptos básicos: Factor, Tratamiento, Unidad Experimental, Variable Respuesta. Diseños experimentales: tipos. El Error Experimental. Esquema de investigación Principios Básicos del diseño experimental. Tipos de Modelos Experimentales: I, II y III. Supuestos del Modelo. ANOVA. Estudio de casos.
  • Diseños Completo al Azar (DCA). Concepto. Modelo Aditivo Lineal. Ventajas y Desventajas. Croquis experimental. Verificación de los supuestos básicos. ANOVA. Pruebas de comparación: Tukey, LSD. Confundimientos. Réplicas y Pseudoréplicas. Aleatorización Estudio de casos.
  • Diseños de Bloques Completamente al Azar (DBCA). Concepto de Bloques. Modelo Aditivo Lineal. Ventajas y Desventajas. Verificación de los supuestos básicos. ANOVA. Pruebas de comparación: Pruebas de comparación: Tukey, LSD. Estudio de casos
  • Métodos No Paramétricos. Kruskal Wallis para DCA. Friedman para DBCA. Estudio de casos
  • Análisis de Covarianza (ANCOVA). Concepto. Modelo Aditivo Lineal. Ventajas y Desventajas. Verificación de los supuestos básicos. ANOVA. Pruebas de comparación: Pruebas de comparación: Tukey, LSD. Estudio de casos.
  • Modelo Cuadrado Latino. Concepto. Modelo Aditivo Lineal. Ventajas y Desventajas. Verificación de los supuestos básicos. ANOVA. Pruebas de comparación: Pruebas de comparación: Tukey, LSD. Estudio de caso
  • Experimentos Factoriales. Modelo Aditivo Lineal. Análisis de la interacción, de los efectos Principales y efectos simples. Pruebas de Comparación. Aplicaciones en DCA y DBCA. Alternativas no paramétricas. Estudio de casos.
  • Taller de Integración.
Módulo 4MÉTODOS MULTIVARIADOS APLICADO A LAS CIENCIAS AMBIENTALES
  • DESCRIPCIÓN
  • El curso abarca temas referidos a las principales técnicas multivariantes como el análisis de la semejanza ecológica, técnica de Ordenamiento No Restringido, métodos de clustering y pruebas multivariadas de comparación.
  • OBJETIVO GENERAL
  • Proporcionar a los participantes los conceptos teóricos y prácticos de las principales técnicas multivariantes, para el análisis simultáneo de un conjunto de datos multivariados, usando R y Jamovi.
  • PLAN DE ESTUDIO:
  • Fundamentos del Análisis Multivariado. Fundamentos, Matriz comunitaria y Teoría de Gradientes. Clasificación de los métodos multivariados, usos de las técnicas. Exploración de datos, transformación de datos: aplicaciones. Outliers
  • Cluster No Jerárquico. Métodos de Kmeans, PAM, Fuzzy, Clara. Casos de Aplicación. Perfilamiento de Clusters.
  • Semejanza Ecológica-Técnica de Clasificación. Cluster No Jerárquico. Semejanza ecológica. Disimilitud y Similitud. Distancia Ecológica, tipos de distancia. Aplicaciones y usos: Bray Curtis, Distancia Euclidiana, Morisita, Jaccard, otras. Perfilamiento de Clusters.
  • Técnicas de Ordenación. Gradientes ambientales. Análisis de Componentes Principales: Teoría, Usos y estricciones, análisis gráfico del Biplot. Escalamiento Multidimensional no métrico (NMDS): Teoría, Fortalezas y Restricciones.
  • Análisis de Correspondencia-Análisis de Correspondencia Corregida.- Teoría, Usos y Restricciones Análisis de Coordenadas Principales.- Teoría, Usos y Restricciones
  • Pruebas de Hipótesis Multivariadas No Paramétricas. Análisis de varianza no parámetrica (ANOSIM). Prueba
  • post-hoc no parámetrica (SIMPER) . Permutational MANOVA (PERMANOVA)
  • Integración de Rutinas Multivariadas
  • Taller de Integración.
Módulo 5REGRESIÓN APLICADA A LAS A LAS CIENCIAS AMBIENTALES
  • DESCRIPCIÓN
  • El curso aborda las principales técnicas de regresión utilizadas en el análisis de datos, desde modelos lineales clásicos hasta modelos no lineales y técnicas modernas de aprendizaje estadístico supervisado. Se cubrirán aplicaciones prácticas en distintos contextos, con énfasis en la interpretación, validación de supuestos y selección de modelos.
  • OBJETIVO GENERAL
  • Proporcionar a los participantes los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para aplicar modelos de
  • regresión en la exploración, análisis y predicción de datos, tanto en contextos tradicionales como en aplicaciones
  • modernas.
  • PLAN DE ESTUDIO:
  • Introducción a la Regresión y Regresión Lineal Simple. Fundamentos de regresión. Variable dependiente e independiente. Supuestos del modelo lineal. Estimación de parámetros. Coeciente de determinación R2. RMSE y MAPE. Pruebas de hipótesis sobre parámetros. Diagnóstico de residuos. Casos de aplicación.
  • Regresión Lineal Múltiple. Extensión del modelo lineal simple. Multicolinealidad. Selección de variables: métodos hacia adelante, hacia atrás y por pasos. Interacciones. Diagnóstico del modelo. VIF, residuos y leverage. Aplicaciones en ciencias sociales, ambientales y salud.
  • Regresión Polinómica y Modelos No Lineales. Ajuste de curvas. Comparación entre modelos lineales y polinómicos. Transformaciones de variables. Modelos
  • con términos cuadráticos y cúbicos. Overfitting. Selección del grado óptimo. Visualización e interpretación de modelos no lineales.
  • Modelos de Regresión para Datos de Conteo: Poisson y Quasi-Poisson. Características de datos de conteo. Supuestos del modelo de Poisson. Sobredispersión.
  • Diagnóstico y validación. Alternativa Quasi-Poisson. Interpretación de coeficientes y tasa de
  • incidencia.
  • Regresión Binomial Negativa y Comparación con Poisson
  • Fundamentos de la distribución binomial negativa. Manejo de la sobredispersión. Ventajas sobre Quasi-Poisson. Selección de modelo: AIC, BIC y pruebas de razón de verosimilitud. Casos prácticos con datos reales.
  • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) para Regresión
  • Introducción al aprendizaje estadístico supervisado. Concepto de margen y núcleo. SVM para problemas de regresión (SVR). Selección de hiperparámetros. Comparación con modelos tradicionales. Aplicaciones en predicción no lineal.
  • Random Forest para Regresión. Fundamentos del modelo Random Forest. Árboles de decisión y su ensamblado. Importancia de variables. Validación cruzada. Evaluación del error y tuning del modelo. Comparación con regresión múltiple y SVM. Visualización de resultados.
  • Taller Integrador de Regresión

Duración

160 horas online dictadas, 24 horas del proyecto final, siendo un total de 184 horas certificadas.

Metodología

Clases en vivo por Zoom, grabaciones en el campus Moodle, ejercicios en cada sesión y un proyecto final.

Requisitos de admisión

A efectos de participar en la Especialización los postulantes deberán cumplir con los siguientes requisitos:

Con estudios universitarios previos
Constancia de Egresado Universitario, Grado de Bachiller o Título Profesional o 7mo ciclo en adelante de Carrera Universitaria.

Con estudios técnicos
Título de Técnico Profesional (3 años)

Requisitos técnicos

  • PC o laptop con internet estable
  • Cámara y micrófono para las clases en vivo

Certificación

Certificado de aprobación emitido por la Universidad Nacional Agraria La Molina.

  • 184 horas certificadas
  • Código QR y validación en línea
  • Resolución y N° de registro únicos

Certificado de aprobación con nota mínima de 14 y 80 % de asistencia, con código de seguridad verificable en línea.

Validar un certificado →
Modelo del certificadoToca un número para ver cada elemento de seguridad
Modelo del certificado ampliado
  1. Código QREscanéalo con la cámara del celular: abre la validación en línea con los datos reales del certificado.
  2. Resolución y N° de registroCada certificado tiene una resolución y un número de registro únicos, que se consultan en la validación.
  3. Escudo y nombre de la UNALMEl certificado lo emite la Universidad Nacional Agraria La Molina.
  4. Sello del CECAPSello del Centro de Capacitación de la Facultad de Ciencias - UNALM.
  5. Datos del cursoNombre del curso, fechas, horas y nota final. Deben coincidir con lo que muestra la validación.
  6. Firmas y sellosFirmas del Decano de la Facultad de Ciencias y del Director del CECAP-FC.
  7. Enlace de verificaciónCualquier empleador puede comprobar el certificado en la página oficial de validación.

Modelo referencial. Verifica cualquier certificado en cecap-fc.com.pe/validar-certificado

Docente

Mg. Orlando Advíncula Zeballos

Consultor Estratégico Especializado en Análisis de Datos Ambientales

Biólogo titulado, colegiado y habilitado, Magíster. Profesional con experiencia en Consultorías en temas de medio ambiente. Amplia experiencia en docencia universitaria y capacitaciones en temas de Investigación Científica y Estadística Aplicada a las Ciencias Ambientales. A la presente asesora a estudiantes de Pre y Posgrado en las áreas de análisis de datos ambientales. Con un diplomado Internacional en Bioestadística (CATIE-IBP). Participación activa en eventos científicos nacionales e internacionales en Estadística, Machine Learning y Deep Learning. Docente en cursos de Machine Learning con R y Python en la Escuela Nacional de Estadística e Informática – ENEI, en Lima-Perú. Experiencia en la elaboración de Chatbots especializados y despliegues web con Machine Learning e Inteligencia Artificial. Miembro de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística de Ecuador.

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Preguntas frecuentes

¿El certificado es emitido por la UNALM?
Sí. Al aprobar recibes el certificado de la Universidad Nacional Agraria La Molina con código de verificación en línea.
¿Qué pasa si no puedo asistir a una clase en vivo?
Todas las sesiones quedan grabadas en el campus virtual para que las repases cuando quieras.
¿Cómo accedo al campus?
Al confirmarse tu matrícula recibirás por correo tu usuario y el enlace al campus Moodle.
¿Estan licenciados por la SUNEDU?
Todos nuestros cursos y especializaciones estan certificados por la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Agraria la Molina - UNALM que cuenta con licenciamiento de la SUNEDU.

Mas información:
https://www.sunedu.gob.pe/universidad-agraria-se-convierte-en-primera-publica-en-recibir-licenciamiento/
¿Si me inscribo en modalidad online en vivo tengo acceso a las clases luego de verlas en ZOOM?
Sí. Tienes acceso al campus virtual 24/7 para profundizar los temas y descargar material de estudio complementario.

Las clases online son grabadas (no son descargables) y estan disponibles hasta 3 meses despues de finalizar el curso.
Descarga el temario Análisis de Datos en Ciencias Ambientales y Herramientas de Inteligencia Artificial

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S/ 2,860 S/ 2,000
o 5 cuotas de S/ 500 Inscripciones hasta el 20 de octubre a las 23:00
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