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Objetivo. Desarrollar una base sólida para organizar, calcular y presentar información en Excel con orden y claridad.

Aplicación profesional. Construir hojas de trabajo confiables para administrar información operativa, elaborar controles y preparar reportes iniciales.

Aprenderás a:

• Entender libros, hojas, filas, columnas y celdas.
• Registrar y dar formato a datos para facilitar su lectura y uso.
• Crear fórmulas, funciones básicas y referencias correctas.

Temas principales. Entorno de trabajo, organización de datos, formatos, fórmulas básicas, referencias, funciones esenciales, tablas, ordenamiento, filtros y buenas prácticas.

Al finalizar. Organizar información, aplicar cálculos básicos y generar resúmenes claros para el seguimiento de actividades.

IA aplicada. Explicar fórmulas simples, proponer estructuras de hojas y revisar errores comunes.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Fortalecer el uso de fórmulas y reglas para analizar información con precisión y reducir tareas manuales.

Aplicación profesional. Validar datos, relacionar información y aplicar criterios de análisis que mejoren la confiabilidad de las bases de trabajo.

Aprenderás a:

• Construir fórmulas con condiciones y manejo de errores.
• Buscar y relacionar datos entre tablas.
• Controlar la calidad de una base antes de analizarla.

Temas principales. Funciones lógicas, cálculos condicionales, manejo de errores, funciones de texto y fecha, búsqueda de información, validación de datos y control de calidad.

Al finalizar. Crear cálculos con condiciones, revisar la calidad de una base y relacionar información para obtener resultados útiles.

IA aplicada. Proponer alternativas de fórmulas y comprobar su lógica antes de aplicarlas.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Diseñar modelos de Excel flexibles y eficientes que respondan de forma ordenada a cambios en la información.

Aplicación profesional. Consolidar, consultar y analizar datos con herramientas avanzadas para crear archivos mantenibles y reutilizables.

Aprenderás a:

• Relacionar datos con métodos modernos de búsqueda.
• Crear listas y análisis dinámicos.
• Auditar y simplificar fórmulas complejas.

Temas principales. Búsqueda y relación de datos, fórmulas avanzadas, arreglos dinámicos, automatización de listas, auditoría y optimización de hojas de cálculo.

Al finalizar. Construir análisis dinámicos, consultar información entre tablas y mantener fórmulas claras y eficientes.

IA aplicada. Generar, explicar y validar fórmulas complejas.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Convertir datos en indicadores y visualizaciones para facilitar el seguimiento y la toma de decisiones.

Aplicación profesional. Estructurar reportes y dashboards para comunicar resultados de ventas, operación, finanzas u otras áreas.

Aprenderás a:

• Resumir información con tablas dinámicas.
• Definir KPIs relevantes.
• Diseñar reportes claros, interactivos y profesionales.

Temas principales. Tablas dinámicas, análisis y agrupación de información, indicadores, gráficos, filtros interactivos, diseño de dashboards y comunicación de resultados.

Al finalizar. Construir tableros con indicadores, filtros y visualizaciones para el seguimiento de resultados.

IA aplicada. Apoyar la interpretación de patrones y redactar conclusiones ejecutivas verificando los datos.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Introducir la automatización en Excel para reducir tareas repetitivas y estandarizar procesos.

Aplicación profesional. Crear y ajustar automatizaciones sencillas para actualizar reportes, aplicar reglas y procesar información con consistencia.

Aprenderás a:

• Grabar y comprender una macro.
• Modificar procedimientos sencillos en VBA.
• Automatizar acciones repetitivas con seguridad.

Temas principales. Fundamentos de automatización, grabación y edición de macros, estructura de procedimientos, lógica de programación, controles y depuración.

Al finalizar. Automatizar pasos repetitivos, estandarizar actualizaciones y reducir el trabajo manual en Excel.

IA aplicada. Generar, explicar, revisar y depurar código VBA, con pruebas antes de usarlo.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Aplicar inteligencia artificial generativa para analizar datos y resolver problemas de cálculo y automatización con criterio profesional.

Aplicación profesional. Convertir necesidades de análisis en instrucciones claras, validar resultados y construir soluciones ágiles y confiables.

Aprenderás a:

• Formular instrucciones útiles para tareas de análisis y cálculo.
• Revisar, corregir y documentar resultados generados con IA.
• Proponer automatizaciones asistidas para procesos repetitivos.

Temas principales. Fundamentos de IA generativa, diseño de instrucciones, análisis de datos, problemas de cálculo, automatizaciones asistidas, validación y buenas prácticas.

Al finalizar. Resolver un problema de análisis, explicar un cálculo y plantear una automatización revisable antes de implementarla.

IA aplicada. Dirigir la IA, verificar sus respuestas y usarla con responsabilidad en contextos profesionales.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Preparar datos de forma repetible para convertir fuentes dispersas o inconsistentes en información lista para analizar.

Aplicación profesional. Importar, limpiar, combinar y actualizar datos con un proceso documentable que ahorre tiempo y reduzca errores.

Aprenderás a:

• Conectar archivos y fuentes de datos.
• Limpiar, combinar y transformar información.
• Actualizar procesos con un clic.

Temas principales. Conexión de fuentes, limpieza y preparación de datos, transformación de tablas, combinación y consolidación de archivos, parámetros y actualización de procesos.

Al finalizar. Preparar una fuente limpia y consolidada para alimentar reportes y análisis.

IA aplicada. Explicar pasos de transformación y documentar procesos validando cada resultado.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Construir un modelo de datos sólido en Power BI como base para análisis e indicadores confiables.

Aplicación profesional. Integrar fuentes y organizar relaciones entre tablas para crear reportes consistentes y escalables.

Aprenderás a:

• Navegar Power BI Desktop y cargar fuentes.
• Distinguir tablas de hechos y dimensiones.
• Crear relaciones y un modelo estrella básico.

Temas principales. Entorno de Power BI, conexión de fuentes, preparación de datos, modelado relacional, relaciones entre tablas, estructuras analíticas y fundamentos de cálculos.

Al finalizar. Organizar un modelo que responda preguntas de negocio desde reportes consistentes.

IA aplicada. Comprender conceptos de modelado y revisar cálculos DAX introductorios.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Desarrollar cálculos analíticos para crear métricas que respondan correctamente a filtros y periodos.

Aplicación profesional. Construir indicadores, comparativos y análisis de evolución para respaldar decisiones de negocio.

Aprenderás a:

• Diferenciar medidas de columnas calculadas.
• Crear KPIs que respetan el contexto del análisis.
• Aplicar cálculos de tiempo y porcentajes.

Temas principales. Medidas y columnas calculadas, contexto de cálculo, filtros, indicadores, porcentajes, comparativos e inteligencia de tiempo.

Al finalizar. Crear métricas, comparativos y análisis temporales coherentes con la interacción del usuario.

IA aplicada. Explicar y revisar DAX, identificar errores de lógica y documentar medidas.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Diseñar experiencias de visualización que conviertan datos y métricas en información clara para decidir.

Aplicación profesional. Seleccionar visuales, estructurar la navegación y comunicar hallazgos en reportes ejecutivos comprensibles.

Aprenderás a:

• Elegir el visual adecuado para cada pregunta.
• Diseñar navegación e interacción.
• Contar una historia con datos sin saturar al usuario.

Temas principales. Selección de visualizaciones, interacción y navegación de reportes, detalle de información, experiencia de usuario, narrativa de datos y publicación.

Al finalizar. Presentar reportes interactivos, claros y orientados a decisiones.

IA aplicada. Redactar insights y proponer alternativas de visualización según el objetivo del negocio.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Adquirir las bases para consultar información de bases de datos relacionales de manera estructurada.

Aplicación profesional. Obtener, filtrar, resumir y relacionar datos para preparar análisis en Excel, Power BI u otras herramientas.

Aprenderás a:

• Entender la estructura básica de una consulta.
• Filtrar, agrupar y resumir información.
• Combinar tablas para responder preguntas de negocio.

Temas principales. Fundamentos de bases de datos relacionales, consulta y filtrado, ordenamiento, agrupación, cálculos, lógica condicional y relación de tablas.

Al finalizar. Consultar y preparar conjuntos de datos que respondan preguntas operativas y de negocio.

IA aplicada. Generar borradores de consultas, entender errores y validar que respondan a la pregunta correcta.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.

Objetivo. Iniciar el uso de Python para procesar datos y automatizar tareas cuando una hoja de cálculo ya no es suficiente.

Aplicación profesional. Trabajar con archivos y tablas para limpiar, transformar y repetir procesos de forma reproducible.

Aprenderás a:

• Comprender un script orientado a datos.
• Trabajar con tablas usando Pandas.
• Leer, transformar y exportar Excel o CSV.

Temas principales. Entorno de trabajo, fundamentos de programación, manejo de tablas, lectura de archivos, selección y filtrado, limpieza, agrupación, combinación y exportación.

Al finalizar. Procesar y transformar datos de forma reproducible y generar resultados listos para análisis o distribución.

IA aplicada. Crear, explicar y modificar scripts pequeños, probándolos y entendiendo sus resultados.

La IA apoya la comprensión y mejora del trabajo. El criterio profesional y la validación de cada resultado siguen siendo del participante.