Asesoría de tesis
con desarrollo de
Aplicación

Soy el Dr. Luis Bravo — el único asesor peruano con doctorado activo que combina asesoría metodológica con implementación real de pipelines multimodales: YOLO, VLMs, LLMs, análisis MCDM/MODM y publicación en revistas indexadas.

💬 Consulta por WhatsApp
Dominios de Investigación

Áreas donde implementamos
artefactos tecnológicos

Desde visión computacional hasta blockchain — cubrimos los dominios más demandados en tesis de ingeniería de sistemas, CS y afines en universidades peruanas.

🚑
Salud
Diagnóstico, imágenes médicas, predicción clínica
🚦
Tráfico Vial
Detección de accidentes, velocidad, flujo vehicular
🌾
Agricultura
Detección de plagas, clasificación de cultivos
⛏️
Minería
Clasificación de minerales, seguridad minera
📊
Big Data
Lakehouse, Spark, ETL, análisis masivo
🔐
Seguridad
Ciberseguridad, detección de intrusos, anomalías
⛓️
Blockchain
Smart contracts, trazabilidad, sistemas descentralizados
El desafío real de la tesis

El problema que enfrentan
la mayoría de estudiantes de posgrado

La mayoría de los estudiantes de posgrado inician su investigación con un área de interés amplia: inteligencia artificial, ciberseguridad, computación en la nube o minería de datos. Sin embargo, existe una diferencia fundamental entre tener un área de interés y tener un tema de proyecto sólido. Dentro de cada campo existen cientos de direcciones posibles, y no todas son viables para el nivel exigido en maestría o doctorado en tecnología.

La elección del tema suele hacerse por tendencia o popularidad. El problema aparece a mitad de la implementación: los datos son difíciles de obtener, el framework de codificación es demasiado complejo, los parámetros de comparación no están definidos, o la contribución de la investigación resulta insuficiente. Por eso, la selección del tema no puede basarse únicamente en lo que está de moda.

¿Qué hace bueno un proyecto?

Tres elementos que todo proyecto
de maestría/doctorado debe tener

1
Problema informático claro y delimitado
El problema de investigación debe ser específico, medible y relevante en el ámbito de las ciencias de la computación o informática.
2
Mejora cuantificable o comparación analítica
Los resultados deben ser medibles y comparables. Un estudio sin métricas de evaluación no sustenta una contribución de nivel posgrado.
3
Lógica de implementación de nivel avanzado
Un sistema de login estándar o un sitio web convencional no justifican una tesis de posgrado. Se requiere contribución técnica real: modelos, optimización, análisis comparativo.
Áreas con mayor impacto académico

Dominios donde los proyectos
reciben mayor atención investigativa

Según las tendencias recientes en investigación informática de posgrado, los proyectos con mayor reconocimiento académico y publicación técnica son los que combinan contribución técnica con dominio aplicado:

🤖Optimización basada en ML/IA
🔐Modelos de seguridad con DL
☁️Optimización de recursos cloud
⛓️Seguridad de datos blockchain
📊Procesamiento de Big Data
📡Inteligencia IoT y Edge AI
💬Aplicaciones de PLN / LLMs
🔗Computación distribuida

⚠ Los estudiantes que dedican tiempo a seleccionar el dominio correcto y a evaluar la viabilidad de implementación desde el inicio tienen significativamente menos problemas durante la codificación, documentación y revisión final.

¿Qué necesita realmente un proyecto de posgrado en tecnología?

Un trabajo de posgrado necesita contribución técnica real, no solo una interfaz funcional. Los estudiantes buscan orientación estructurada que les asegure profundidad técnica, documentación sólida, valor de presentación claro y soporte de implementación comprobable — en lugar de pasar meses avanzando en la dirección equivocada.

Mayor profundidad técnica Documentación rigurosa Valor de presentación sólido Soporte de implementación claro
Servicios

Todo lo que necesitas
para tu tesis o paper

Asesoría metodológica e implementación técnica de la mano del Dr. Bravo, desde la idea hasta la publicación indexada.

⚙️
ETAPA 4 — IMPLEMENTACIÓN
Implementación de Software & Pipelines
Desarrollo de pipelines completos en Python/PyTorch. Especialización en IA multimodal, visión computacional y NLP con entregables reproducibles.
YOLOv11Swin/ViTQwen2-VLLLaVAMistral-7BLoRAHuggingFacePyTorch
📊
ETAPA 3 — ANÁLISIS
Análisis Estadístico Avanzado
Validación con PERMANOVA, Spearman, CCA, Mantel, Cohen's d. MCDM multi-criterio con 7 métodos: WSum, TOPSIS, PROMETHEE, Tcheby, VIKOR, CODAS.
PERMANOVACCA/MantelMCDMMODMSPSSPython/R
📝
ETAPA 5 — REDACCIÓN
Revisión & Redacción de Papers
Revisión completa para MDPI, Elsevier, IEEE, Scopus. Estructura IMRD, resultados, discusión y referencias APA 7.
MDPIIEEEScopusAPA 7IMRD
🎓
ETAPAS 1 y 2 — METODOLOGÍA
Asesoría Metodológica Doctoral
Diseño de hipótesis H1–H3, objetivos, preguntas de investigación y marco DSR/DSRM/FEDS.
DSR/DSRMHipótesisOperacionalizaciónMatriz consistencia
🗄️
ETAPA 2 — CONSTRUCCIÓN
Construcción de Datasets
Datasets anotados para visión computacional y NLP. Etiquetado, balanceo, augmentation y documentación reproducible.
Anotación YOLOBalanceoAugmentationRoboflowCOCO
🏆
ETAPAS 1 → 6 — COMPLETO
Asesoría de Tesis Completa
Desde la idea hasta la sustentación. Pregrado, maestría y doctorado. PUCP, UNI, USIL, UPC, UNMSM, UPN, Científica del Sur.
PregradoMaestríaDoctoradoSimulacro sustentación
🌐
ETAPA 6 — PUBLICACIÓN
Soporte para Publicación Indexada
Selección journal SCI/Scopus/IEEE, carta de presentación, respuesta a revisores y gestión editorial.
SCI / ScopusPeer reviewCover letterJournal selection
Artefactos para Tesis

Cursos prácticos para
construir tu artefacto

Aprende a implementar los artefactos tecnológicos que exigen las tesis de sistemas, ingeniería e IA. Contenido práctico, código real y guía metodológica incluida.

Todos los cursos incluyen código fuente, dataset de ejemplo, guía metodológica DSR y soporte por WhatsApp durante el curso.

★ INSIGNIA
🔬
CURSO 01
Framework Multimodal para Tesis
Implementa un pipeline completo de 4 fases: detección de objetos (YOLO), clasificación por escena (Swin/ViT), descripción con VLM (Qwen2-VL/LLaVA) y razonamiento con LLM (Mistral). Incluye protocolo MCDM-MODM y validación estadística PERMANOVA.
YOLOv11Swin Transformer Qwen2-VLLoRA fine-tuning MCDM/MODMPyTorch
Avanzado · 40h Inscribirme →
🌊
CURSO 02
Big Data con IA aplicado a Tesis
Diseña y ejecuta pipelines de Big Data usando Spark, Databricks y herramientas modernas de IA. Aprende a procesar datasets masivos, construir lakehouse académicos y generar análisis reproducibles como artefacto de investigación.
Apache SparkDatabricks PySparkDelta Lake ETL/ELTML pipelines
Intermedio · 30h Inscribirme →
🤖
CURSO 03
Agentes de IA para Investigación
Construye agentes inteligentes basados en LLMs que razonan, planifican y ejecutan tareas complejas. Usa LangChain, LangGraph y modelos locales (Ollama) para crear artefactos agenticos validables como parte de tu tesis doctoral.
LangChainLangGraph Ollama / LLaMA 3RAG Tool callingReAct
Avanzado · 35h Inscribirme →
⚡
CURSO 04
Automatización con Agentes IA
Diseña sistemas de automatización inteligente usando agentes IA para procesos de negocio, investigación y educación. Integra APIs, scraping, RPA e IA generativa en flujos automatizados que puedes presentar como artefacto de tesis.
n8n / MakeFastAPI Crew AIAutoGen WhatsApp APIRPA
Intermedio · 25h Inscribirme →
📈
CURSO 05
Análisis de Datos con IA
Domina el análisis de datos académicos usando Python, estadística avanzada e IA. Cubre desde limpieza y EDA hasta modelos predictivos, PERMANOVA, MCDM y visualización científica lista para publicación en journals indexados.
Python / PandasPERMANOVA Scikit-learnMCDM/TOPSIS Plotly / SeabornR
Básico–Intermedio · 28h Inscribirme →

¿No sabes qué curso tomar primero?

Cuéntame tu tema de tesis y te recomendaré el camino más corto hacia tu artefacto.

💬 Orientación gratuita
Metodología de Investigación

Framework Science Research
aplicado a tu tesis

Tu investigación sigue DSRM — el estándar internacional para tesis que producen artefactos tecnológicos, con ciclos de diseño y ciencia bien diferenciados.

FRAMEWORK SCIENCE RESEARCH
☁️ Cloud
📊 Minería de Datos
💻 Software
🔧 Framework
🧩 Modelo
⚙️ Proceso
DSRM — Design Science Research Methodology
Problema
Objetivo
Diseño y Desarrollo
Demostración
Evaluación
Comunicación
🔴 PROBLEMA
Identificación · Delimitación · Justificación
Control
Object
⚙️
ARTEFACTO
Diseño · Implementación · Validación
Control
Object
🔬
EVALUACIÓN EXPERIMENTAL
Métricas · Análisis · Conclusiones
Control
Object
DSM — Design Science Methodology
Ciclo de Diseño
📋 Tratamiento de Metas
🖊️ Tratamiento del Diseño
✅ Tratamiento de Validación
🔧 Tratamiento de Implementación
Ciclo de Ciencia
❓ Preguntas de Conocimiento
🔍 Investigación de Diseño
📥 Colección de Datos
📈 Análisis e Inferencia
Ciclo de Diseño
Ciclo de Ciencia
Experimentación
Software Engineering
❓ Preguntas
🎯 Objetivos
🔬 Hipótesis
🛠️ Desarrollo
📊 Análisis y Resultado
💡
¿Por qué DSR para tu investigación?

El Framework Science Research con DSRM es el estándar internacional para investigaciones que producen un artefacto tecnológico (software, framework, modelo, algoritmo). Ideal para tesis de sistemas, ingeniería, IA y ciencias computacionales. El Dr. Bravo aplica el protocolo híbrido MCDM-MODM para garantizar robustez en cada ciclo de evaluación.

Framework Multimodal

Pipeline implementado y
validado en producción

El pipeline que el Dr. Bravo construyó en su investigación doctoral: 320 combinaciones evaluadas, validado con protocolo JRMN-6.

F1
Detección de Objetos — Fase 1
YOLOv11 con fine-tuning, evaluación mAP, Precision, Recall, F1.
YOLOv11scombo_002[email protected]
F2
Clasificación por Escena — Fase 2
Transformers y CNN comparados mediante protocolo MCDM para selección óptima.
Swin TransformerViT-B/16ResNet50InceptionV3
F3
Modelo Visión-Lenguaje — Fase 3 ★
Fase más discriminativa R²=0.627 PERMANOVA. VLMs con LoRA para descripción contextual.
Qwen2-VL highcap ★LLaVA-NextLoRABERTScore
F4
LLM Razonamiento Final — Fase 4
LLMs fine-tuneados. Selección en F3 condiciona métricas eta²=0.21–0.31.
Mistral-7BQwen2-7BROUGE/METEOR
EV
Evaluación — Protocolo Híbrido MCDM-MODM
JRMN-6: 6 pasos que reducen 320 combinaciones a la configuración óptima.
PERMANOVA p=0.001CCA Rc₁=0.961Mantel r=0.180
BERTScore — Configuración S1 Óptima
0.8353
combo_002 + Swin + qwen2vl_highcap + mistral_highcap
Consensus V2 — Robustez MCDM
0.95+
W de Kendall = 0.937 · Spearman ρ = −0.954
Varianza Explicada F3 (PERMANOVA)
62.7%
R² = 0.627 · Fase más discriminativa
VRAM — Servidor 3× RTX A4500
60 GB
Entrenamiento e inferencia paralela disponible
Proceso de Trabajo

Cómo trabajamos juntos

Claro y estructurado desde la primera consulta hasta la entrega final.

01
Consulta Diagnóstica
Evaluamos universidad, etapa y objetivos. Sin costo.
02
Propuesta Personalizada
Alcance, entregables, cronograma y precio definidos.
03
Sesiones de Trabajo
Zoom grabado. Código e implementación en vivo.
04
Revisión & Ajustes
Ajustes ilimitados hasta aprobación del jurado.
05
Entrega & Sustentación
Código documentado y simulacro de defensa.
Inversión

Precios transparentes
en soles y dólares

Sin costos ocultos. Pagos por Yape, Plin, banco o tarjeta.

SESIÓN
S/450/hora
Asesoría puntual por sesión
  • Sesión de 60 min por Zoom
  • Grabación incluida
  • Revisión de capítulo específico
  • Feedback escrito post-sesión
  • Orientación metodológica o técnica
Reservar sesión
MÁS POPULAR
PROFESIONAL
S/2,800/etapa
Por capítulo o etapa del pipeline
  • 8 sesiones de 60 min por Zoom
  • Implementación de una etapa
  • Código Python documentado
  • Análisis PERMANOVA/MCDM
  • Revisión capítulo APA 7
  • Soporte WhatsApp entre sesiones
  • Simulacro de sustentación
Comenzar ahora
DOCTORAL
$120/hora
Asesoría PhD premium
  • Pipeline multimodal completo F1→F4
  • Protocolo MCDM-MODM 320+ combos
  • Validación avanzada CCA/Mantel
  • Redacción paper Scopus/SCI
  • Respuesta a revisores
  • Servidor RTX A4500 (60 GB VRAM)
  • Certificado de mentoría doctoral
Consultar disponibilidad

Pagos aceptados:

Yape Plin BCP / Interbank Visa / Mastercard PayPal
Testimonios

Lo que dicen mis
investigadores

★★★★★

"Llevaba 8 meses bloqueada con la metodología de mi tesis en UPC. En 3 sesiones tenía el diseño aprobado. La implementación del modelo en Python fue exactamente lo que necesitaba."

KM
Karen M.Maestría en Gestión TI — UPC Lima
★★★★★

"El análisis con PERMANOVA era algo que ningún estadístico local sabía hacer. El Dr. Bravo implementó todo el protocolo y me ayudó a redactar los resultados para Scopus."

JR
Jorge R.Doctorado en Ingeniería — UNI
★★★★★

"Implementaron mi pipeline con YOLOv11 y Swin en menos de 2 semanas. El código está documentado y el paper fue aceptado en MDPI Smart Cities. Recomiendo al 100%."

CP
Carlos P.PhD Candidate — Visión Computacional
RESPUESTA EN MENOS DE 24 HORAS

¿Listo para avanzar
con tu investigación?

Cuéntame en qué etapa estás. La primera consulta con el Dr. Bravo es completamente gratuita. También puedes inscribirte directamente al Taller Tesis Terminada.

💬 WhatsApp Asesoría ✅ Taller Tesis Terminada 📧 Email institucional
WhatsApp Lun–Sáb 8am–9pm Zoom / Google Meet Lima, Perú · UNMSM @DrLuisBravo Latinoamérica
TALLER ACTIVO — PRÓXIMA COHORTE ABIERTA

Tesis Terminada

De la idea a la sustentación en 10 semanas con IA Multimodal y el Framework F1×F2×F3×F4

El único taller en Latinoamérica con framework propio y Protocolo MODM-MCDM · Dr. Luis Bravo · @DrLuisBravo

🚀 Inscribirme gratis — Fase 0 Ver las 4 fases →
10
semanas
26
sesiones en vivo
3
días/semana
S/0
Fase 0 gratis
100%
virtual · Zoom
El problema

¿Por qué los tesistas
no terminan?

⏱️
Pierden meses bloqueados
Sin saber qué hacer cada semana. La tesis avanza 0 páginas por meses.
🔀
No eligen el diseño correcto
Metodología equivocada = capítulos rechazados. El jurado lo detecta.
🤖
Usan IA sin método
ChatGPT genérico no es evidencia científica. El jurado lo detecta en 2 minutos.
👨‍🏫
Asesor sin tiempo
El asesor universitario atiende 20+ tesistas. No hay acompañamiento real.
Programa del taller

Las 4 fases del taller
Tesis Terminada

3 sesiones por semana · Lun · Mié · Vie · 100% virtual por Zoom · Notion como hub central

FASE 0
F0
GRATIS
2 días
Captación y diagnóstico
Webinar gratuito de 90 min con demo del Framework F1×F2×F3×F4 aplicado a un caso real. Día 2: formulario de diagnóstico, asignación de grupo por nivel (Pregrado / Maestría / Doctorado) y acceso al Notion del taller.
Webinar 90 min Demo IA real Diagnóstico nivel Acceso Notion
FASE 1
F1
S/ 180
2 semanas · 6 sesiones
Proyecto de investigación con IA
Formulación del título, problema, objetivos e hipótesis asistidos por LLM con prompts guiados. Búsqueda semántica de literatura con Elicit y Perplexity. APA 7 automático. Diseño metodológico con selector MCDM simplificado. Entregable: Capítulo I completo aprobado.
Problema + Hipótesis Elicit / Perplexity APA 7 automático Diseño metodológico
FASE 2 ★
F2
S/ 280
3 semanas · 9 sesiones
EXCLUSIVO
Framework Multimodal F1×F2×F3×F4
La fase más diferenciadora. Aprende el pipeline de 4 fases (Detección YOLOv11 · Clasificación Swin · Comprensión VLM · Generación LLM) y aplícalo a tu dominio de investigación. Protocolo MODM-MCDM simplificado para elegir la configuración óptima. Entregable: Capítulos II y III + dataset documentado + configuración óptima.
F1×F2×F3×F4 MODM-MCDM Dataset construcción Config. óptima
FASE 3
F3
S/ 280
2 semanas · 6 sesiones
Resultados, análisis y redacción final
Análisis estadístico asistido por IA: Python/SPSS, PERMANOVA, Spearman, CCA. Redacción de discusión y conclusiones. Control antiplagio Turnitin. Entregable: Tesis completa (Cap. IV y V) + reporte Turnitin + borrador listo para jurado.
PERMANOVA · Spearman Python / SPSS Turnitin APA 7
FASE 4
F4
S/ 150
1 semana · 3 sesiones
Preparación para sustentación
Diseño de slides con IA. Simulacro de preguntas difíciles del jurado con LLM adversarial. Entrenamiento en respuesta a preguntas sobre información implícita y estadísticos. Entregable: Presentación lista + simulacro aprobado + certificado digital.
Slides con IA Simulacro jurado Certificado digital
Plataforma del taller

Notion + Zoom + Drive
+ WhatsApp Business

📋
Notion — Hub central
Wiki por fase · Kanban de avance · Plantillas APA 7 · Base de datos de entregables
🎥
Zoom — Clases en vivo
3 sesiones/semana · Grabación automática · Breakout rooms · Pizarra colaborativa
📁
Google Drive — Archivos
Carpeta por tesista · Docs colaborativo · Grabaciones de Zoom · Historial de versiones
💬
WhatsApp Business
Grupo por cohorte · Recordatorio 1h antes · Soporte entre sesiones · Avisos de entregables
Inversión

Precios transparentes
sin costos ocultos

Pago escalonado por fase — solo pagas cuando avanzas y ves resultados

FASE 0
Gratis
2 días · Webinar + diagnóstico
Sin compromiso
FASE 1
S/180
2 semanas · 6 sesiones
Capítulo I completo
★ CLAVE
FASE 2
S/280
3 semanas · 9 sesiones
Framework F1×F2×F3×F4
FASE 3
S/280
2 semanas · 6 sesiones
Resultados + borrador final
FASE 4
S/150
1 semana · 3 sesiones
Sustentación + certificado
Total: S/ 890 · 26 sesiones · 10 semanas · Lun · Mié · Vie
Pagos aceptados: Yape · Plin · BCP / Interbank · Visa / Mastercard · PayPal
◈ FASE 0 — COMPLETAMENTE GRATIS

Reserva tu lugar
en el taller

Empieza gratis con la Fase 0. La primera sesión es el webinar de 90 min con demo en vivo del Framework Multimodal.

💬 Inscribirme por WhatsApp 📧 Email institucional
✓ Sin compromiso en Fase 0 ✓ Pago solo cuando avanzas ✓ Revisiones ilimitadas por fase ✓ Todos los niveles académicos
Proyecto TI

Desarrollamos Aplicaciones Tecnológicas para investigación científica

Implementamos tu artefacto tecnológico completo: desde el planteamiento del problema hasta el código funcional, dataset y validación estadística. Tecnologías modernas alineadas a estándares IEEE y Scopus.

💬 Consultar ahora
Catálogo de Proyectos

Proyectos disponibles por área

CÓDIGO DOMINIO TÍTULO DEL PROYECTO TECNOLOGÍAS DIAGRAMA ACCIÓN
PT-000 🌐 Multidominio Proyecto Multidominio — Pipeline Multimodal y Protocolo de Optimización Pipeline que selecciona el modelo óptimo en rendimiento y robustez para cualquier dominio: salud, agricultura, minería, tráfico, seguridad y más.
YOLOv11 Swin/ViT Qwen2-VL Mistral-7B MCDM-MODM PERMANOVA
Contratar
PT-001 🚦 Tráfico Vial Detección de accidentes de tráfico con YOLOv11 y análisis multimodalPipeline F1→F4: detección, clasificación VLM y razonamiento LLM. Protocolo MCDM-MODM.
YOLOv11Qwen2-VLMistral-7BMCDM
 Contratar
PT-002 🌾 Agricultura Clasificación de enfermedades en cultivos agrícolas con Vision TransformerDataset anotado Roboflow + fine-tuning ViT/Swin + evaluación comparativa ResNet50.
ViT/SwinResNet50RoboflowPyTorch
 Contratar
PT-003 💬 NLP / LLMs Sistema de análisis de sentimientos en redes sociales con BERT fine-tuningFine-tuning BERT/RoBERTa para análisis en español. Dataset Twitter/X. FastAPI.
BERTHuggingFaceFastAPILoRA
 Contratar
PT-004 💬 NLP / LLMs Chatbot académico con RAG y base de conocimiento institucionalSistema RAG con LLaMA 3 + FAISS + LangChain. Deploy AWS/GCP. Interfaz Gradio.
LLaMA 3LangChainFAISSRAG
 Contratar
PT-005 🤖 Machine Learning Modelo predictivo de deserción estudiantil universitaria con Ensemble LearningRandom Forest, XGBoost y LGBM comparados con TOPSIS. SHAP para explicabilidad.
XGBoostSHAPTOPSISscikit-learn
 Contratar
PT-006 📊 Big Data Arquitectura Lakehouse para análisis de datos educativos con PySpark y Delta LakePipeline ETL/ELT + Delta Lake. Dataset MINEDU Perú. Arquitectura medallón en Databricks.
PySparkDelta LakeDatabricksPower BI
 Contratar
PT-007 ⚡ Agentes IA Sistema multiagente para automatización de procesos administrativos municipalesArquitectura CrewAI/AutoGen con agentes especializados. Integración APIs gubernamentales peruanas.
CrewAIAutoGenn8nFastAPI
 Contratar
PT-009 🚑 Salud Detección de retinopatía diabética con Deep Learning multiescalaPipeline CNN + ViT para clasificación de imágenes de fondo de ojo. Grad-CAM. Dataset DRIVE/APTOS.
ViTGrad-CAMAPTOS datasetPyTorch
 Contratar
PT-010 ⛏️ Minería Clasificación de tipos de roca con visión computacional en tiempo realYOLOv11 + ResNet50 para clasificación en cinta transportadora. Dataset fajas mineras peruanas.
YOLOv11Edge AIResNet50Tiempo real
 Contratar
PT-011 🔐 Seguridad Detección de intrusos en red con LSTM y análisis de tráfico anómaloModelo LSTM + Random Forest. Dataset NSL-KDD y CICIDS2017. Dashboard Grafana con alertas.
LSTMNSL-KDDGrafanaCiberseguridad
 Contratar
PT-012 ⛓️ Blockchain Sistema de trazabilidad de cadena de suministro agrícola con EthereumSmart contracts Solidity + IoT sensors + Web3.py. Trazabilidad campo → consumidor. Dashboard React.
SolidityEthereumWeb3.pyIoT
 Contratar
PT-008 📡 IoT / Edge Sistema de monitoreo de calidad del agua con IoT y ML en tiempo realSensores IoT + MQTT + InfluxDB + modelos ML en edge (Raspberry Pi). Dashboard Grafana. Alertas automáticas.
MQTTInfluxDBTF LiteGrafana
 Contratar
¿No encuentras tu tema?

Implementamos cualquier proyecto TI alineado a tu universidad y área de investigación.

💬 Solicitar proyecto personalizado
Título Profesional

Asesoría para tu
Título Profesional

Dos modalidades para obtener tu título: Trabajo de Suficiencia Profesional (TSP) o Tesis de pregrado. Metodología DSR, implementación técnica y documento final listo para jurado.

💬 Consulta gratuita
UNIVERSIDADES QUE ATENDEMOS
PUCPUNIUPC USILUNMSMUPN UCSURU. LimaCientífica del Sur ESANTelesupOtras
🎯
Selección del Tema
Identificamos un problema real y viable para tu carrera, con brecha de conocimiento verificable.
📋
Planteamiento del Problema
Redacción del problema, justificación, objetivos e hipótesis alineados al reglamento de tu universidad.
📚
Marco Teórico
Literatura científica actualizada con fuentes Scopus, IEEE y Google Scholar. Referencias APA 7.
⚙️
Implementación del Artefacto
Código Python/ML funcional, documentado y reproducible para tu sistema o modelo.
📊
Análisis de Resultados
Estadística descriptiva e inferencial, tablas, gráficos y validación de hipótesis.
🎤
Preparación para Sustentación
Simulacro de defensa con preguntas tipo jurado y corrección de presentación PPT.
Proceso

¿Cómo trabajamos juntos?

EtapaActividadEntregable
Etapa 1Diagnóstico y selección del temaProblema de investigación validado
Etapa 2Propuesta y diseño metodológicoCapítulo I + Plan de tesis aprobado
Etapa 3Marco teórico y antecedentesCapítulo II con 40+ referencias
Etapa 4Implementación del sistema/modeloCódigo funcional + documentación técnica
Etapa 5Resultados y análisis estadísticoCapítulo IV con tablas y gráficos
Etapa 6Conclusiones y sustentaciónDocumento final + PPT + simulacro
¿Qué es el Trabajo de Suficiencia Profesional (TSP)?

El TSP es la modalidad de titulación basada en la experiencia laboral del egresado. Se demuestra la aplicación de competencias profesionales en un problema real de la organización donde trabaja o trabajó. Es ideal para quienes tienen experiencia en TI y buscan titularse sin hacer una tesis experimental.

TSP incluye
  • Diagnóstico de experiencia profesional — identificamos el problema organizacional idóneo
  • Estructura del informe TSP — según reglamento de tu universidad (PUCP, UPC, USIL, etc.)
  • Descripción del artefacto implementado — documentación técnica del sistema que desarrollaste
  • Análisis de resultados e impacto — métricas de mejora con tu solución real
  • Sustentación ante comité — preparación y simulacro de exposición
  • Sin necesidad de datos primarios nuevos — se trabaja con tu experiencia laboral
Consultar TSP ahora
Maestría

Asesoría para tu
Tesis de Maestría

Soporte especializado para maestrías en Ingeniería de Sistemas, Gestión TI, Ciencia de Datos, Administración de Negocios y afines. Metodología cuantitativa, implementación de sistemas y análisis estadístico avanzado.

💬 Consulta gratuita
ÁREAS DE ESPECIALIZACIÓN
Ingeniería de SistemasData Science Gestión TICiberseguridad IA AplicadaCloud Computing Gestión de ProyectosMBA TI
🔬
Diseño de Investigación
Enfoque cuantitativo, cualitativo o mixto. Diseño experimental, cuasi-experimental o no experimental según tu problema.
📐
Operacionalización de Variables
Matriz de consistencia, indicadores, ítems del instrumento y validación de contenido por expertos.
⚙️
Implementación del Sistema
Desarrollo del artefacto software: aplicación web, modelo ML, pipeline de datos o sistema embebido.
📈
Análisis Estadístico Avanzado
SPSS, R o Python. Regresión, ANOVA, SEM, PLS-SEM, análisis multivariado según tu diseño.
📝
Redacción de Capítulos
Revisión y corrección de todos los capítulos con normas APA 7, coherencia interna y rigor metodológico.
🏆
Defensa ante Jurado
Simulacro de defensa con preguntas especializadas de metodología y presentación ejecutiva.
Metodología

Enfoques metodológicos que manejamos

Design Science Research (DSR) Quasi-experimental Investigación Acción Estudio de Caso Investigación Descriptiva Correlacional Hernández Sampieri DSRM/FEDS Creswell Ñaupas Paitán Método Mixto Revisión Sistemática
Marco Metodológico

Framework Science Research — DSRM

Metodología estándar internacional para investigaciones que producen artefactos tecnológicos, con ciclos de diseño y ciencia diferenciados.

FRAMEWORK SCIENCE RESEARCH Cloud Min. de Datos Software Framework Modelo Proceso DSRM ● Problema ● Objetivo ● Diseño y Desarrollo ● Demostración ● Evaluación ● Comunicación 🔴 PROBLEMA Identificación · Delimitación · Justificación Control Object ⚙️ ARTEFACTO Diseño · Implementación · Validación Control Object 🔬 EVALUACIÓN EXPERIMENTAL Métricas · Análisis · Conclusiones Control Object DSM CICLO DE DISEÑO 📋 Tratamiento de Metas 🖊️ Tratamiento del Diseño ✅ Tratamiento de Validación 🔧 Tratamiento de Implementación CICLO DE CIENCIA ❓ Preguntas de Conocimiento 🔍 Investigación de Diseño 📥 Colección de Datos 📈 Análisis e Inferencia CICLO DE DISEÑO CICLO DE CIENCIA Experimentación Software Engineering ❓ Preguntas Objetivos 🔬 Hipótesis Diseño 🛠️ Desarrollo Implementación 📊 Análisis y Resultado
EtapaActividadHerramientas
Etapa 1Planteamiento y diseño de investigaciónMatriz de consistencia, árbol de problemas
Etapa 2Marco teórico con revisión bibliométricaScopus, WoS, VOSviewer, Zotero
Etapa 3Metodología y recolección de datosCuestionario validado, instrumentos calibrados
Etapa 4Implementación del sistema o modeloPython, Django/FastAPI, MySQL/PostgreSQL
Etapa 5Análisis estadístico y resultadosSPSS, R, AMOS (SEM), SmartPLS
Etapa 6Conclusiones, defensa y publicaciónTurnitin, PPT ejecutivo, paper IEEE/Scopus
Incluye
  • 8 sesiones de 60 min — por etapa de maestría
  • Estadística avanzada — SEM, PLS, regresión multivariada
  • Implementación técnica — sistema funcional documentado
  • Soporte entre sesiones — WhatsApp respuesta ≤24h
  • Orientación a publicación — paper Scopus opcional
  • Simulacro de sustentación — preguntas de jurado real
Consultar ahora
Doctorado

Asesoría doctoral con
implementación técnica real

El Dr. Bravo acompaña investigadores doctorales con metodología DSR, pipeline multimodal F1→F4, protocolo MCDM-MODM y validación estadística avanzada (PERMANOVA, CCA, Mantel). Acceso a servidor 60 GB VRAM incluido.

💬 Consulta doctoral
🧭
Marco DSR/DSRM
Diseño de investigación bajo Design Science Research Methodology con ciclos de diseño y ciencia formalizados.
🔬
Pipeline Multimodal F1→F4
Implementación completa: YOLO → Swin/ViT → VLM (Qwen2-VL/LLaVA) → LLM (Mistral/Qwen2) con LoRA.
📐
Protocolo MCDM-MODM
Protocolo JRMN-6: 6 pasos que reducen N combinaciones a la configuración óptima con robustez estadística.
📊
Validación Estadística Avanzada
PERMANOVA, CCA, Mantel, Spearman, Cohen's d, W de Kendall. Validación multivariada reproducible.
📄
Redacción Paper Scopus/SCI
Estructura IMRD para journals indexados. MDPI, IEEE, Elsevier. Respuesta a revisores incluida.
🖥️
Servidor GPU 60 GB VRAM
Acceso a infraestructura 3× NVIDIA RTX A4500 para entrenamiento de modelos grandes sin coste adicional.
Marco Metodológico

Framework Science Research — DSRM

Metodología estándar internacional para investigaciones que producen artefactos tecnológicos, con ciclos de diseño y ciencia diferenciados.

FRAMEWORK SCIENCE RESEARCH Cloud Min. de Datos Software Framework Modelo Proceso DSRM ● Problema ● Objetivo ● Diseño y Desarrollo ● Demostración ● Evaluación ● Comunicación 🔴 PROBLEMA Identificación · Delimitación · Justificación Control Object ⚙️ ARTEFACTO Diseño · Implementación · Validación Control Object 🔬 EVALUACIÓN EXPERIMENTAL Métricas · Análisis · Conclusiones Control Object DSM CICLO DE DISEÑO 📋 Tratamiento de Metas 🖊️ Tratamiento del Diseño ✅ Tratamiento de Validación 🔧 Tratamiento de Implementación CICLO DE CIENCIA ❓ Preguntas de Conocimiento 🔍 Investigación de Diseño 📥 Colección de Datos 📈 Análisis e Inferencia CICLO DE DISEÑO CICLO DE CIENCIA Experimentación Software Engineering ❓ Preguntas Objetivos 🔬 Hipótesis Diseño 🛠️ Desarrollo Implementación 📊 Análisis y Resultado
Protocolo de trabajo

Modelo de colaboración doctoral

FaseActividadEntregable técnico
Fase 1Diagnóstico y diseño DSRProposiciones P1/P2, hipótesis H1–H3
Fase 2Revisión sistemática + bibliometríaSLR con VOSviewer + 100+ referencias APA 7
Fase 3Construcción del datasetDataset anotado + script de augmentation
Fase 4Implementación del pipelineCódigo F1→F4 + checkpoints + logs MLflow
Fase 5Evaluación MCDM-MODMProtocolo JRMN-6 + tablas de robustez
Fase 6Validación estadísticaPERMANOVA + CCA + Mantel scripts en R/Python
Fase 7Redacción paper + defensaPaper Scopus/SCI + PPT doctoral + simulacro
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Publicación Indexada

De tu tesis a un
paper en Scopus o SCI

Guía completa para transformar los resultados de tu investigación en un artículo científico publicable en IEEE, MDPI, Elsevier o Springer. Desde la selección del journal hasta la respuesta a revisores.

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IEEEMDPIElsevier SpringerWileyACM Taylor & FrancisNature Portfolio
Índices: SCI · Scopus · WoS · Q1–Q4
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Selección del Journal
Análisis de Impact Factor, Cite Score, tiempo de respuesta y fit temático para maximizar posibilidad de aceptación.
✍️
Estructura IMRD
Redacción o revisión completa: Introducción, Métodos, Resultados y Discusión según guía de autores del journal.
📊
Figuras y Tablas Científicas
Diseño de visualizaciones publicables: gráficos de resultados, diagramas de arquitectura, tablas comparativas.
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Revisión de Originalidad
Verificación con iThenticate/Turnitin. Reducción de similitud y reformulación de secciones críticas.
📬
Carta de Presentación
Cover letter personalizada por journal, destacando la contribución original y relevancia para la audiencia.
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Respuesta a Revisores
Elaboración de punto a punto de la respuesta a comentarios de revisores. Revisiones mayores y menores.
EtapaActividadPlazo estimado
Etapa 1Diagnóstico del manuscrito y selección de journal3–5 días
Etapa 2Redacción / revisión completa IMRD2–4 semanas
Etapa 3Figuras, tablas y verificación de originalidad1 semana
Etapa 4Cover letter y submission al journal3 días
Etapa 5Respuesta a revisores (si aplica)1–2 semanas
Etapa 6Revisiones finales y aceptaciónVariable por journal
Artefactos para Tesis

Cursos prácticos para construir
tu artefacto de investigación

5 cursos diseñados para que implementes el artefacto técnico que exige tu tesis. Código real, guía metodológica DSR y soporte del Dr. Bravo incluidos.

Todos los cursos incluyen código fuente, dataset de ejemplo, guía metodológica DSR y soporte WhatsApp durante el curso.
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CURSO 01
Framework Multimodal para Tesis
Implementa un pipeline completo de 4 fases: detección (YOLO), clasificación (Swin/ViT), descripción con VLM (Qwen2-VL/LLaVA) y razonamiento con LLM (Mistral). Incluye protocolo MCDM-MODM y validación PERMANOVA. El curso insignia del Dr. Bravo.
YOLOv11Swin Transformer Qwen2-VLLoRA fine-tuning MCDM/MODMPyTorch
Avanzado · 40h Inscribirme →
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CURSO 02
Big Data con IA aplicado a Tesis
Diseña y ejecuta pipelines de Big Data usando Spark, Databricks y herramientas modernas de IA. Aprende a procesar datasets masivos, construir lakehouse académicos y generar análisis reproducibles como artefacto de investigación.
Apache SparkDatabricks PySparkDelta Lake ETL/ELTML pipelines
Intermedio · 30h Inscribirme →
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CURSO 03
Agentes de IA para Investigación
Construye agentes inteligentes basados en LLMs que razonan, planifican y ejecutan tareas complejas. Usa LangChain, LangGraph y modelos locales (Ollama) para crear artefactos agenticos validables como parte de tu tesis doctoral.
LangChainLangGraph Ollama / LLaMA 3RAG Tool callingReAct
Avanzado · 35h Inscribirme →
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CURSO 04
Automatización con Agentes IA
Diseña sistemas de automatización inteligente usando agentes IA para procesos de negocio, investigación y educación. Integra APIs, RPA e IA generativa en flujos automatizados que puedes presentar como artefacto de tesis.
n8n / MakeFastAPI Crew AIAutoGen WhatsApp APIRPA
Intermedio · 25h Inscribirme →
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CURSO 05
Análisis de Datos con IA
Domina el análisis de datos académicos usando Python, estadística avanzada e IA. Cubre desde limpieza y EDA hasta modelos predictivos, PERMANOVA, MCDM y visualización científica lista para publicación en journals indexados.
Python / PandasPERMANOVA Scikit-learnMCDM/TOPSIS Plotly / SeabornR
Básico–Intermedio · 28h Inscribirme →

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