Historial de Conferencias
El ciclo de conferencias de la Escuela de Estadística es un espacio abierto y gratuito de divulgación académica, en el que docentes, egresados, estudiantes e investigadores externos comparten avances metodológicos y aplicaciones de la estadística en áreas como la salud, la economía, la ciencia de datos, las políticas públicas, entre otros. Aquí encontrarás el registro de las sesiones realizadas desde agosto de 2025.
2026
12 de agosto de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual - Próxima sesión
Implicaciones de riesgo de longevidad y su impacto en la sostenibilidad fiscal a largo plazo de la Ley 2381 de 2024.
Diego Alejandro Esguerra Buitrago - Administrador de Empresas, Universidad de Cundinamarca; Magíster en Ciencias Actuariales, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
Riesgo de longevidad, ciencias actuariales y sostenibilidad del sistema pensional colombiano.
10 de junio de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual
De la estadística a la salud pública: historias detrás de las respuestas a epidemias
Jennifer Murillo Alvarado — Estadística, Magíster en Epidemiología; Investigadora del Instituto de Salud Pública, Pontificia Universidad Javeriana
El papel del análisis estadístico en la respuesta institucional a brotes y epidemias.
27 de mayo de 2026 · 4:00 p.m. · Virtual
Métricas de distancia para series temporales estacionarias basadas en métodos espectrales cruzados y teoría de la información
Javier Contreras — Academic Researcher, IMFE, Universidad de Las Américas, Viña del Mar (Chile)
Comparación y clasificación de series temporales mediante análisis espectral y medidas de información.
13 de mayo de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual
El uso de la inteligencia artificial y los datos para potenciar el turismo en el Valle del Cauca
Alejandra Otero Leyton — Estadística, Universidad del Valle; Máster en Ciencia de Datos, Big Data & Business Analytics, Universidad Complutense de Madrid
Analítica de datos e IA aplicadas al desarrollo del sector turístico regional.
15 de abril de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual
Modelos PLS generalizados con aplicaciones en R
Andrés Felipe Ochoa Muñoz — PhD en Estadística, Universidad de Valparaíso; Magíster en Estadística y Estadístico, Universidad del Valle
Extensiones de los modelos de mínimos cuadrados parciales e implementación práctica en R.
7 de abril de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual
Propuesta de algoritmos de clasificación usando el teorema de Bayes
Wilmar Sepúlveda Herrera — Estadístico, Magíster en Estadística, Universidad del Valle
Desarrollo de reglas de clasificación con fundamento bayesiano.
25 de marzo de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual
Modelos de deep learning para datos secuenciales con interpretabilidad
Johann Alexis Ospina Galíndez — Estadístico y Magíster en Estadística, Universidad del Valle; Candidato a Doctor en Ingeniería, Universidad Autónoma de Occidente
Arquitecturas profundas para datos secuenciales y estrategias de interpretabilidad del modelo.
19 de febrero de 2026 · 5:30 p.m. · Virtual
Rol como científico de datos y mentor en IA
Sebastián Barrios — Estadístico, Universidad del Valle; Magíster en Ciencias de Datos, Pontificia Universidad Católica de Chile
Manuel Luna — Estadístico, Universidad del Valle; MSc en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, Universidad Autónoma de Occidente
Trayectorias profesionales de egresados en ciencia de datos e inteligencia artificial.
18 de noviembre de 2025 · 5:00 p.m. · Virtual
Análisis bayesiano con imputación de datos faltantes: valor pronóstico del PET/CT en mieloma múltiple de nuevo diagnóstico – resultados preliminares
Conferencista principal: Eliana Andrea González Artunduaga, MD — Especialista en Medicina Nuclear, con especialización en Epidemiología Clínica (FUCS) y en Salud Pública
Acompañante académico: Dr. Nelson Alirio Cruz — PhD en Estadística, docente e investigador en métodos estadísticos aplicados, Universitat de les Illes Balears (España)
Inferencia bayesiana con datos incompletos aplicada a imagenología diagnóstica en oncología.
7 de octubre de 2025 · 5:00 p.m. · Presencial (Salón 2008, Edificio E56) y Virtual
Redes neuronales avanzadas para pronóstico (Nixtla): un análisis comparativo con ARIMA y modelo factorial cuantílico
Luis E. Girón Cruz — Estadístico y Máster en Economía Aplicada, Universidad del Valle; Candidato a Doctor en Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Javeriana
Comparación de métodos clásicos y de aprendizaje profundo para el pronóstico de series de tiempo.
22 de septiembre de 2025 · 3:00 p.m. (hora Colombia) / 5:00 p.m. (hora Chile) · Virtual
Modelos de estimación en áreas pequeñas para el monitoreo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible
Andrés Gutiérrez Rojas — Asesor Regional en Estadísticas Sociales, CEPAL – Naciones Unidas
Estimación en áreas pequeñas como herramienta para la desagregación territorial de indicadores ODS.
22 de agosto de 2025 · 6:00 p.m. · Virtual
Enfoque bayesiano utilizando modelos no lineales en la predicción del crecimiento de conejos
Laura Lucia Domínguez — Estadística, Universidad del Valle; estudiante de Maestría en Estadística, Universidad Estadual de Campinas (Unicamp)
Modelos no lineales bajo enfoque bayesiano aplicados a curvas de crecimiento.