Especialización en Estadística Aplicada (Virtual)

Agenda una asesoría
¡Inscríbete ahora!
Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas

Pregrado en
Especialización en Estadística Aplicada (Virtual)

SNIES: 105740
Título
Especialista en Estadística Aplicada
Nivel
EspecializaciÓn
Duración
4Trimestres
Modalidad
virtual
Créditos
162
Por semestre
$5.585.500
Horario
100% Online
Cierre inscripción
13 abr 2026
Acreditación y Registro
Programa nivel especializaciÓn modalidad Virtual · Institución Universitaria Los Libertadores.
Proceso de inscripción Brochure Programa
Conoce el programa
Pregrado en
Especialización en Estadística Aplicada (Virtual)
Virtual
R
Python · SAS · SPSS
100%
online
2026
Inscripciones abiertas
¿A quién va dirigida?

para profesionales que buscan transformar datos en
decisiones inteligentes

Dirigido a profesionales de diversas áreas que deseen dominar herramientas estadísticas y analíticas para resolver problemas complejos. No importa tu formación base, si tienes interés por los datos y la interpretación cuantitativa, esta especialización virtual es para ti.

Profesionales diversas áreas Analistas de datos Formación 100% Virtual Pensamiento lógico-crítico Enfoque empresarial
6
competencias clave de tu perfil
Perfil del egresado

Lo que lograrás
ser y hacer

Modelado Estadístico
Diseña modelos predictivos y descriptivos para interpretar fenómenos reales.
Análisis Exploratorio
Domina técnicas de limpieza y visualización de grandes volúmenes de datos.
Toma de Decisiones
Aporta valor estratégico a las organizaciones basándote en evidencia cuantitativa.
Software Especializado
Maneja con fluidez herramientas líderes como R, Python y software estadístico avanzado.
Investigación Aplicada
Lidera proyectos de investigación que impacten la productividad y la ciencia.
Ética de los Datos
Gestiona la información con responsabilidad, transparencia y criterios legales vigentes.
4
ventajas de estudiar con nosotros
¿Qué nos diferencia?

Estadística aplicada al
mundo real

01
Flexibilidad Total
Modelo 100% virtual diseñado para profesionales que trabajan, disponible 24/7.
02
Docentes Expertos
Clases con investigadores y consultores activos en la industria del Data Science.
03
Enfoque Transversal
Aplicamos la estadística a la salud, finanzas, mercadeo, ingeniería y ciencias sociales.
04
Certificaciones
Acceso a talleres prácticos y certificaciones en herramientas de vanguardia tecnológica.
+20
redes globales de investigación
Internacionalización

Datos que conectan
con el mundo

+25
Convenios académicos
+45
Expertos internacionales
100%
Virtual e Interconectado

Nuestra especialización te permite participar en seminarios internacionales y redes de analítica de datos en América y Europa, brindándote una visión global del manejo de información masiva.

4
áreas de investigación activa
Investigación

Ciencia de datos para
la innovación

Fomentamos la investigación aplicada mediante semilleros virtuales donde resolverás casos reales empresariales y científicos usando métodos estadísticos multivariados y machine learning.

Estadística Multivariada Aplicada
Diseño de Experimentos y Muestreo
Minería de Datos y Big Data
Biometría y Estadística Social
100%
disponibilidad digital
Requerimientos tecnológicos

Prepara tu entorno
para el éxito

Equipo sugerido
Procesador i5 o superior, 8 GB RAM (recomendado para procesamiento).
Conexión Estable
Mínimo 10 Mbps para visualización de clases y descarga de datasets.
Entorno de Software
Permisos para instalación de R, RStudio, Python y herramientas Open Source.
Acceso Institucional
Credenciales activas para bases de datos científicas y bibliotecas digitales.
Plataforma LMS
Navegadores Chrome o Firefox actualizados para acceso a Canvas/Blackboard.
Colaboración Online
Cámara y audio funcional para encuentros sincrónicos y asesorías.
Entornos virtuales de aprendizaje

Tus laboratorios
en la nube

Aprovechamos las mejores herramientas digitales para que tu aprendizaje sea práctico, colaborativo y sin barreras geográficas.

01

Campus Virtual

Plataforma intuitiva donde encontrarás todos tus contenidos y actividades académicas.

02

Software en la Nube

Acceso a servidores remotos para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

03

Bibliotecas Digitales

Repositorio ilimitado de libros, revistas científicas y datasets de investigación.

04

Salas de Co-creación

Espacios sincrónicos para el trabajo en equipo y el networking con colegas.

05

Webinars en Vivo

Sesiones magistrales con expertos internacionales transmitidas en alta definición.

06

Soporte Técnico

Acompañamiento constante para asegurar tu conectividad y el uso de las herramientas.

Especialización en Estadística Aplicada (Virtual)

Tu próximo paso
empieza hoy

Inscripciones abiertas para 2025. Únete a la comunidad que transforma la educación — cupos limitados.

SNIES: 105740
Modalidad Virtual
Bogotá
Chatea con nosotros Respuesta inmediata
Opciones de financiación Icetex, crédito y más
Plan de estudios Descarga el PDF completo
¡Cupos limitados — 2025! Inscríbete ahora
Sobre el programa

Una educación
para todos,
sin barreras

La Especialización en Estadística Aplicada modalidad Virtual forma profesionales con sólidas competencias en métodos cuantitativos avanzados, modelado estadístico, machine learning y minería de datos, en formato 100% online accesible desde cualquier ciudad. Con software profesional (R, Python, SAS, SPSS) y enfoque aplicado a sectores financiero, salud, gobierno y mercadeo, prepara analistas cuantitativos y científicos de datos en 3 trimestres con el respaldo de la trayectoria académica de Los Libertadores.formación de profesionales capaces de analizar el ingeniería aeronáutica y la aviación, a través de un enfoque integral, innovador y basado en la evidencia. .

MACHINE LEARNING Y MINERÍA DE DATOS
MODALIDAD VIRTUAL — 100% ONLINE
BIOESTADÍSTICA · FINANZAS · ECONOMETRÍA
Estudiantes en el campus universitario compartiendo en áreas comunes
3
Semestres
24
Créditos
Presencial
Modalidad
105740
SNIES
$2.659.300
Valor semestre · COP
Metodología
15 y 18 semanas por semestre
Cada espacio académico se desarrolla en cuatro semanas del período académico.
Jornada Unica
distintas franjas horarias, brindándote más opciones para estudiar según tus necesidades.
presencial
Encuentros por espacio académico
Investigación continua
Los cursos de investigación se desarrollan a lo largo de todo el período.

Plan de Estudios

Especialización en Estadística Aplicada · 4 trimestres · 24 créditos

Métodos Estadísticos

3Créditos

Programación en Lenguajes Estadísticos

3Créditos

Análisis de Regresión

3Créditos

Muestreo Estadístico

3Créditos

Análisis Multivariado

3Créditos

Electiva I

3Créditos

Proyecto de Aplicación

3Créditos

Electiva II

3Créditos
Descargar plan de estudios

Inscríbete ahora

Completa el formulario para iniciar tu proceso de inscripción

1
Datos
Personales
2
Info
Académica
3
Documentos
4
Confirmación

Datos Personales

Información Académica

Documentos

Podrás adjuntar tus documentos para agilizar el proceso.

Confirmación y Envío

Estás a un paso de iniciar tu futuro con nosotros. Revisa que toda tu información sea correcta.

Equipo Académico — Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas
Fundación Universitaria Los Libertadores

Equipo Académico

Más de 50 profesores de excelencia formando ingenieros innovadores con proyección global.

Dirección académica

Jorge Luis Nisperuza Toledo
Decano

Jorge Luis Nisperuza Toledo

Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas

Ver perfil
Ana Carolina Cabrera
Dir. de Programa

Ana Carolina Cabrera

Ingeniería de Sistemas

Ver perfil
Jaime Orduy
Dir. de Programa

Jaime Orduy

Ingeniería Aeronáutica

Ver perfil
Jessica Moreno
Dir. de Programa

Jessica Moreno

Ingeniería Industrial

Ver perfil

Cuerpo docente · 45 profesores

Fernández Solarte Alejandra Maria

Fernández Solarte Alejandra Maria

Fac. Ingeniería

Fernández Solarte

Docente

Fac. Ingeniería

Fonseca Medina Néstor Raúl

Fonseca Medina Néstor Raúl

Fac. Ingeniería

Fonseca Medina

Docente

Fac. Ingeniería

Garcia Vera Yimy Edisson

Garcia Vera Yimy Edisson

Fac. Ingeniería

Garcia Vera

Docente

Fac. Ingeniería

Garzón Cortes Ferney Alejandro

Garzón Cortes Ferney Alejandro

Fac. Ingeniería

Garzón Cortes

Docente

Fac. Ingeniería

Gil González Edward Andrés

Gil González Edward Andrés

Fac. Ingeniería

Gil González

Docente

Fac. Ingeniería

Rubio Ospina Juan Pablo

Rubio Ospina Juan Pablo

Fac. Ingeniería

Rubio Ospina

Docente

Fac. Ingeniería

Saavedra Calixto German

Saavedra Calixto German

Fac. Ingeniería

Saavedra Calixto

Docente

Fac. Ingeniería

Saenz Lesmes Ross Mary

Saenz Lesmes Ross Mary

Fac. Ingeniería

Saenz Lesmes

Docente

Fac. Ingeniería

Uribe Cruz Juan Fernando

Uribe Cruz Juan Fernando

Fac. Ingeniería

Uribe Cruz

Docente

Fac. Ingeniería

Vanegas Ayala Sebastián Camilo

Vanegas Ayala Sebastián Camilo

Fac. Ingeniería

Vanegas Ayala

Docente

Fac. Ingeniería

Velásquez Cifuentes David Santiago

Velásquez Cifuentes David Santiago

Fac. Ingeniería

Velásquez Cifuentes

Docente

Fac. Ingeniería

Villalba Vidales Jorge Armando

Villalba Vidales Jorge Armando

Fac. Ingeniería

Villalba Vidales

Docente

Fac. Ingeniería

Villarreal Lopez Edwin

Villarreal Lopez Edwin

Fac. Ingeniería

Villarreal Lopez

Docente

Fac. Ingeniería

Aldana Rodríguez Didier

Aldana Rodríguez Didier

Fac. Ingeniería

Aldana Rodríguez

Docente

Fac. Ingeniería

Alvarez Paez Hector Alejandro

Alvarez Paez Hector Alejandro

Fac. Ingeniería

Alvarez Paez

Docente

Fac. Ingeniería

Alvaro Orley Lopez Morales

Alvaro Orley Lopez Morales

Fac. Ingeniería

Alvaro Orley

Docente

Fac. Ingeniería

Ángel Moreno Augusto José

Ángel Moreno Augusto José

Fac. Ingeniería

Ángel Moreno

Docente

Fac. Ingeniería

Avella Sarmiento Richard Giovanni

Avella Sarmiento Richard Giovanni

Fac. Ingeniería

Avella Sarmiento

Docente

Fac. Ingeniería

Carreño Sayago Uriel Fernando

Carreño Sayago Uriel Fernando

Fac. Ingeniería

Carreño Sayago

Docente

Fac. Ingeniería

Carrillo Alvarez Víctor Manuel

Carrillo Alvarez Víctor Manuel

Fac. Ingeniería

Carrillo Alvarez

Docente

Fac. Ingeniería

González Castillo Yuri Alexandra

González Castillo Yuri Alexandra

Fac. Ingeniería

González Castillo

Docente

Fac. Ingeniería

Gutiérrez Bernal Jesus Manuel

Gutiérrez Bernal Jesus Manuel

Fac. Ingeniería

Gutiérrez Bernal

Docente

Fac. Ingeniería

Gutiérrez Velásquez Elkin Ivan

Gutiérrez Velásquez Elkin Ivan

Fac. Ingeniería

Gutiérrez Velásquez

Docente

Fac. Ingeniería

Hincapié Campos Williams Steve

Hincapié Campos Williams Steve

Fac. Ingeniería

Hincapié Campos

Docente

Fac. Ingeniería

Ibarra Garcia Moises De Jesus

Ibarra Garcia Moises De Jesus

Fac. Ingeniería

Ibarra Garcia

Docente

Fac. Ingeniería

Juan Carlos Rubriche Cardenas

Juan Carlos Rubriche Cardenas

Fac. Ingeniería

Juan Carlos

Docente

Fac. Ingeniería

Ladino Vega Ivan Dario

Ladino Vega Ivan Dario

Fac. Ingeniería

Ladino Vega

Docente

Fac. Ingeniería

Leal Lara Daniel David

Leal Lara Daniel David

Fac. Ingeniería

Leal Lara

Docente

Fac. Ingeniería

Lozano Aguilar Angélica Maria

Lozano Aguilar Angélica Maria

Fac. Ingeniería

Lozano Aguilar

Docente

Fac. Ingeniería

Lozano Espinosa Nelson Eduardo

Lozano Espinosa Nelson Eduardo

Fac. Ingeniería

Lozano Espinosa

Docente

Fac. Ingeniería

Melo Daza Pedro Fernando

Melo Daza Pedro Fernando

Fac. Ingeniería

Melo Daza

Docente

Fac. Ingeniería

Mendivelso Fajardo Camilo Andrés

Mendivelso Fajardo Camilo Andrés

Fac. Ingeniería

Mendivelso Fajardo

Docente

Fac. Ingeniería

Mónico Munoz Luisa Fernanda

Mónico Munoz Luisa Fernanda

Fac. Ingeniería

Mónico Munoz

Docente

Fac. Ingeniería

Núñez De La Rosa Yamid Enrique

Núñez De La Rosa Yamid Enrique

Fac. Ingeniería

Núñez De

Docente

Fac. Ingeniería

Orjuela Castillo Henry

Orjuela Castillo Henry

Fac. Ingeniería

Orjuela Castillo

Docente

Fac. Ingeniería

Palma Calabokis Oriana

Palma Calabokis Oriana

Fac. Ingeniería

Palma Calabokis

Docente

Fac. Ingeniería

Pardo Bello Gerardo

Pardo Bello Gerardo

Fac. Ingeniería

Pardo Bello

Docente

Fac. Ingeniería

Peñagos Espinel Oscar Fernando

Peñagos Espinel Oscar Fernando

Fac. Ingeniería

Peñagos Espinel

Docente

Fac. Ingeniería

Piratova Moreno Eduard Fernando

Piratova Moreno Eduard Fernando

Fac. Ingeniería

Piratova Moreno

Docente

Fac. Ingeniería

Plazas Gomez Luis Alexis

Plazas Gomez Luis Alexis

Fac. Ingeniería

Plazas Gomez

Docente

Fac. Ingeniería

Poloche Arango Mauricio Andrés

Poloche Arango Mauricio Andrés

Fac. Ingeniería

Poloche Arango

Docente

Fac. Ingeniería

Poveda Castillo Yeimy Caterine

Poveda Castillo Yeimy Caterine

Fac. Ingeniería

Poveda Castillo

Docente

Fac. Ingeniería

Omar Ariel Nova Manosalva

Omar Ariel Nova Manosalva

Fac. Ingeniería

Omar Ariel

Docente

Fac. Ingeniería

Rincón Romero Rosa Ines

Rincón Romero Rosa Ines

Fac. Ingeniería

Rincón Romero

Docente

Fac. Ingeniería

Rodríguez Barón Ivan Felipe

Rodríguez Barón Ivan Felipe

Fac. Ingeniería

Rodríguez Barón

Docente

Fac. Ingeniería

No se encontraron docentes con ese criterio.

45 docentes en el equipo

Docente

—

—

—

— —
Correo:—
—
Contactar

Acreditaciones Institucionales y del programa

Plataforma digital para consultar diversidad en ciencias sociales.
Revista de análisis crítico, teórico e histórico literario.
Enfoque en teorías críticas y problemas del Sur Global.
MERCO-e1666382206979
Acreditación Institucional de Alta Calidad por 10 años (2020).

Programas Similares

Continúa tu formación con nuestra oferta académica relacionada