El análisis de datos en la ciencia sensorial se ha realizado tradicionalmente con herramientas estadísticas univariantes y predominantemente descriptivas. Cuando se aplican métodos inferenciales, usualmente se han usado diversos métodos no paramétricos, sin embargo, en las dos últimas décadas, la capacidad emergente de los ordenadores ha hecho que las técnicas bootstrap, permutacionales, de simulación, tanto en enfoque univariado como multivariados sean más apropiadas para datos de mayor complejidad. Los intrigantes datos generados por los panelistas sensoriales y los consumidores exigen modelos con capacidad para manejar aspectos no lineales, la simplificación del manejo de las grandes cantidades de datos así como la consideración de métodos robustos y sin tantos supuestos para su aplicación que limitan su uso. El desarrollo en este sector ha sido muy rápido y demasiados enfoques del análisis estadístico pudieran dejarse por fuera en cursos de pregrado y postgrado ya sea por las limitadas horas de clase o por la poca disponibilidad de cientificos de datos sensoriales actualizados en este campo, con énfasis en estadística, programación y modelación, que puedan de manera conjunta integrar estos campos y mostrar cómo pueden generarse modelos predictivos o de simple analítica de datos que puedan facilitar la toma de decisiones en el área de alimentos y áreas relacionadas.

Nuestro curso integra estas áreas y muestra lo que está haciéndose en la actualidad en la academia y en la industria en este sentido, pues combina la experiencia docente con la de consultoría dada por casi 30 años, además incorpora conocimientos psico-físicos de la percepción que pueden complementar las necesidades de los participantes.