CATIE contribuye al fortalecimiento de capacidades regionales con ciclo de actualización en análisis de datos para la investigación agrícola tropical

• Más de 60 profesionales de Centroamérica y el Caribe participaron en la primera sesión, impartida por uno de los desarrolladores del software Navure.

El viernes 13 de febrero dio inicio el ciclo de actualización técnica en análisis de datos para la investigación agrícola tropical, organizado por el área de Bioestadística del CATIE (Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza).

Esta iniciativa se desarrollará a lo largo del año 2026 mediante charlas periódicas, estructuradas de forma secuencial para acompañar el proceso completo de análisis de datos, desde la organización de la información hasta la interpretación y presentación de resultados. En todas las sesiones se contara con el apoyo de distintos especialistas en estadística aplicada.

La primera charla, titulada “Navure para el análisis de datos agrícola: de la base de datos a los resultados”, fue impartida por el Dr. Julio Di Rienzo, reconocido docente e investigador en bioestadística y uno de los desarrolladores del software Navure.

Amplia participación regional

En la actividad participaron más de 60 personas provenientes de países como Costa Rica, Nicaragua, Guatemala, Honduras y Belice, entre otros. Las y los asistentes se desempeñan en institutos de investigación en tecnología agraria, Ministerio de Agricultura y Ganadería, así como en instituciones de educación superior.

Durante más de dos horas, las y los profesionales intercambiaron consultas con el Dr. Di Rienzo y profundizaron en las funcionalidades que ofrece Navure para la gestión, análisis estadístico y visualización de datos agrícolas, con énfasis en su aplicabilidad práctica para la investigación en contextos tropicales.

Con este ciclo, el CATIE reafirma su compromiso con el fortalecimiento de capacidades técnicas en la región, promoviendo el uso de herramientas especializadas que contribuyan a una investigación agrícola más rigurosa, eficiente y orientada a la toma de decisiones basada en evidencia.