Ruta del Analista de Datos

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La ruta

Una secuencia diseñada para que avances sin huecos

Cada curso desbloquea al siguiente. Empiezas por los fundamentos y terminas dominando las cuatro herramientas del analista moderno.

Herramientas:

Power BI

Python

SQL

Excel

La Ruta del Analista de Datos · 12 cursos · 150 horas en vivo

Power BI

Power BI Básico

Fundamentos de Power BI para el Análisis de Datos

Básico

7 horas
40 lecciones

Power BI

Power BI Intermedio

Análisis Empresarial con DAX y KPIs en Power BI

Intermedio

7 horas
32 lecciones

Python

Python Básico

Fundamentos de Python para el Análisis de Datos y la Automatización

Básico

7 horas
33 lecciones

SQL

SQL Server Básico

Fundamentos de SQL Server para la Gestión de Bases de Datos

Básico

7 horas
33 lecciones

SQL

SQL Server Intermedio

Consultas Avanzadas y Automatización en SQL Server

Intermedio

7 horas
33 lecciones

Python

Python Intermedio

Análisis y Transformación de Datos con Python

Intermedio

7 horas
33 lecciones

SQL

SQL Server Avanzado

Administración, Optimización e Integración Avanzada de SQL Server

Avanzado

7 horas
33 lecciones

Python

Python Avanzado

Analítica Avanzada y Automatización Empresarial con Python

Avanzado

7 horas
33 lecciones

Power BI

Power BI Avanzado

Analítica Avanzada, Optimización y Automatización con Power BI

Avanzado

7 horas
32 lecciones

Excel

Excel Básico

Fundamentos de Excel para la Gestión y Análisis de Datos

Básico

7 horas
37 lecciones

Excel

Excel Intermedio

Automatización y Análisis Intermedio de Datos con Excel

Intermedio

7 horas
33 lecciones

Excel

Excel Avanzado

Desarrollo de Dashboards Ejecutivos y Analítica Avanzada con Excel

Avanzado

7 horas
33 lecciones

Temario completo

12 cursos, módulo por módulo

Despliega cada curso para ver sus módulos y lecciones. El contenido es 100% práctico y en vivo.

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Power BI · Básico

Power BI Básico

Fundamentos de Power BI para el Análisis de Datos

7 módulos
40 lecciones
7 horas

M1Descarga e Instalación de Power BI

Descarga de Power BI desde Microsoft
Instalación de Power BI en Windows
Instalación de Power BI en Mac (Máquina Virtual)
Generación de Bases de Datos con IA (Cloud)
Primera Importación de Datos con Power Query
Ejercicio Práctico

M2Conexión y Carga de Datos

Limpieza e Importación de Datos con Power Query
Análisis de la Base de Datos Generada con IA
Creación de la Primera Tabla en Power BI
Creación de los Primeros Objetos Visuales Dinámicos
Gráfico de Pastel
Gráfico de Barras
Gráfico de Líneas
Implementación de Segmentadores y Filtros
Ejercicio Práctico

M3Modelamiento de Datos

Generación de Bases de Datos Relacionadas con IA
Creación de 2 o 3 tablas con relaciones entre sí
Creación y Administración de Relaciones entre Tablas
Relaciones uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos
Modelado de Datos en Power BI
Configuración de llaves y validación de relaciones
Ejercicio Práctico: Construcción de un Modelo de Datos Relacional
Integración de tablas y relaciones en Power BI

M4Visualizaciones e Informes

Exploración de tipos de visualizaciones en Power BI (gráficos de líneas, barras, anillos, mapas, mapas de árbol, tarjetas y otros objetos visuales)
Personalización de objetos visuales mediante colores, títulos, etiquetas, formatos y estilos
Implementación de filtros, segmentadores y jerarquías para la interacción dinámica de los reportes
Diseño y construcción de dashboards básicos con múltiples visualizaciones integradas
Ejercicio práctico: Desarrollo de un dashboard interactivo utilizando una base de datos generada con inteligencia artificial

M5Proyecto Integrador y Desarrollo de Primer Dashboard

Generación de una base de datos personalizada con inteligencia artificial según el área de interés del estudiante
Diseño y desarrollo de un dashboard interactivo aplicando modelado de datos, DAX y visualizaciones en Power BI
Revisión, optimización y validación del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer Dashboard desarrollado con datos generados por el estudiante

M6Introducción a DAX

Conceptos fundamentales de DAX y su importancia en el análisis de datos
Diferencias entre columnas calculadas y medidas en Power BI
Creación de cálculos básicos con funciones matemáticas y estadísticas (SUM, AVERAGE, COUNT y DISTINCTCOUNT)
Uso de funciones de texto y fecha para la transformación y análisis de datos en Power Query
Creación de medidas personalizadas para indicadores y métricas básicas de negocio

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Power BI
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación

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Power BI · Intermedio

Power BI Intermedio

Análisis Empresarial con DAX y KPIs en Power BI

7 módulos
32 lecciones
7 horas

M1Introducción a DAX y KPIs con Inteligencia Artificial

Repaso de medidas básicas, columnas calculadas y tablas calculadas
Comprensión del contexto de fila (Row Context) y contexto de filtro (Filter Context)
Uso de variables (VAR) para optimizar fórmulas DAX
Uso de la Inteligencia Artificial para un mejor desarrollo de Medidas DAX
Ejercicio práctico: creación de métricas empresariales utilizando contextos de evaluación

M2Funciones de Agregación y Filtrado Avanzado

Uso de CALCULATE para modificar contextos de filtro
Aplicación de FILTER en análisis personalizados
Uso de ALL, ALLEXCEPT y REMOVEFILTERS
Construcción de indicadores dinámicos según filtros del usuario
Ejercicio práctico: desarrollo de KPIs dinámicos con filtros avanzados

M3Inteligencia de Tiempo con DAX

Creación y configuración de tablas calendario
Funciones DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR y PREVIOUSMONTH
Comparación de periodos (mensual, trimestral y anual)
Cálculo de crecimiento y variación porcentual
Ejercicio práctico: análisis comparativo de ventas y tendencias temporales

M4Funciones Avanzadas y Análisis Empresarial

Uso de IF, SWITCH y operadores lógicos
Funciones iteradoras (SUMX, AVERAGEX y COUNTX)
Segmentación y clasificación dinámica de información
Creación de métricas para recursos humanos, finanzas y operaciones
Ejercicio práctico: construcción de indicadores de desempeño empresarial

M5Proyecto Integrador con DAX e Inteligencia Artificial

Generación de bases de datos empresariales con Inteligencia Artificial
Diseño de un modelo analítico orientado a indicadores de negocio
Implementación de funciones en DAX con dashboards interactivos junto con Inteligencia Artificial
Validación y optimización de métricas para la toma de decisiones
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer Dashboard con Medidas DAX desarrollado con datos generados por el estudiante

M6Optimización de Modelos y Métricas Complejas

Creación de medidas acumuladas y porcentajes de participación
Ranking dinámico con RANKX
Top N y análisis de categorías destacadas
Ejercicio práctico: apoyo del docente para el desarrollo del Proyecto Final

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Power BI
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación

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Python · Básico

Python Básico

Fundamentos de Python para el Análisis de Datos y la Automatización

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Introducción a Google Colab y Primeros Pasos en Python

Conociendo el entorno de trabajo de Google Colab
Creación de variables y tipos de datos básicos
Operaciones matemáticas y manejo de texto en Python
Uso de funciones básicas como print(), input() y len()
Ejercicio práctico: desarrollo de una calculadora básica

M2Estructuras de Control y Automatización Básica

Uso de condicionales (if, elif y else)
Uso de ciclos repetitivos (for y while)
Automatización de tareas sencillas mediante estructuras de control
Aplicación de ejercicios prácticos con escenarios empresariales básicos
Ejercicio práctico: desarrollo de un sistema simple de cálculo de ventas

M3Listas, Diccionarios y Manejo de Datos

Creación y manipulación de listas
Uso de diccionarios para almacenar información
Búsqueda, edición y organización de datos
Aplicación de estructuras de datos en casos prácticos
Ejercicio práctico: desarrollo de un registro básico de productos

M4Introducción al Análisis de Datos con Pandas

Importación de la librería Pandas
Lectura de archivos Excel y CSV en Google Colab
Visualización y exploración básica de datos
Filtrado simple de información
Ejercicio práctico: análisis básico de una base de datos generada con Inteligencia Artificial

M5Proyecto Integrador de Python Básico

Generación de una base de datos sencilla mediante Inteligencia Artificial
Aplicación de variables, estructuras de control y manejo de datos
Análisis básico de información utilizando Python
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer proyecto en Python

M6Automatización Básica de Procesos

Lectura automática de datos desde archivos Excel
Procesamiento básico de información mediante Python
Generación de reportes simples automatizados
Aplicación de automatizaciones para tareas repetitivas
Ejercicio práctico: automatización de un reporte básico

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Python (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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SQL · Básico

SQL Server Básico

Fundamentos de SQL Server para la Gestión de Bases de Datos

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Instalación e Introducción a SQL Server

Descarga e instalación de Microsoft SQL Server
Descarga e instalación de SQL Server Management Studio (SSMS)
Conociendo el entorno de trabajo y las herramientas principales
Conexión al servidor y exploración de bases de datos
Ejercicio práctico: instalación y ejecución de las primeras consultas SQL

M2Creación y Gestión de Bases de Datos

Generación de bases de datos con apoyo de Inteligencia Artificial
Creación de bases de datos en SQL Server
Creación y administración de tablas
Tipos de datos y estructura de registros
Ejercicio práctico: creación de una base de datos de ventas o inventario

M3Consultas Básicas con SQL

Uso de SELECT para consultar información
Filtrado de datos mediante WHERE
Ordenamiento de resultados con ORDER BY
Uso de operadores lógicos y de comparación
Ejercicio práctico: consultas sobre una base de datos empresarial

M4Manipulación de Datos

Inserción de registros mediante INSERT
Actualización de información con UPDATE
Eliminación de registros con DELETE
Buenas prácticas para la gestión de información
Ejercicio práctico: mantenimiento de una base de datos empresarial

M5Proyecto Integrador de Base de Datos

Generación de una base de datos empresarial con Inteligencia Artificial
Creación de tablas y carga de información
Aplicación de consultas y manipulación de registros
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: desarrollo y presentación de una base de datos funcional

M6Relaciones entre Tablas y Consultas Avanzadas Básicas

Creación de llaves primarias (Primary Key)
Creación de llaves foráneas (Foreign Key)
Relación entre múltiples tablas
Consultas mediante INNER JOIN y LEFT JOIN
Ejercicio práctico: construcción de una base de datos relacional de clientes y ventas

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en SQL Server (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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SQL · Intermedio

SQL Server Intermedio

Consultas Avanzadas y Automatización en SQL Server

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Consultas Avanzadas y Análisis de Datos

Generación de bases de datos empresariales con Inteligencia Artificial
Uso avanzado de SELECT para análisis de información
Aplicación de funciones de agregación (SUM, AVG, COUNT, MIN y MAX)
Agrupación y segmentación de datos mediante GROUP BY y HAVING
Ejercicio práctico: análisis de ventas e indicadores empresariales

M2Consultas Relacionales Avanzadas

Aplicación de INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN y FULL JOIN
Relación de múltiples tablas en una misma consulta
Construcción de reportes empresariales utilizando varias fuentes de datos
Optimización de consultas relacionales
Ejercicio práctico: desarrollo de reportes integrados de clientes, productos y ventas

M3Subconsultas y Vistas

Creación y utilización de subconsultas
Aplicación de subconsultas para filtros y análisis avanzados
Creación de vistas (Views) para simplificar consultas
Uso de vistas para reportes y consultas recurrentes
Ejercicio práctico: diseño de vistas para análisis empresarial

M4Procedimientos Almacenados y Automatización

Introducción a los Stored Procedures
Creación y ejecución de procedimientos almacenados
Uso de parámetros en procedimientos
Automatización de tareas frecuentes mediante SQL Server
Ejercicio práctico: desarrollo de procedimientos para gestión de información

M5Proyecto Integrador de Bases de Datos

Generación de una base de datos empresarial mediante Inteligencia Artificial
Implementación de consultas avanzadas, vistas y procedimientos almacenados
Optimización de consultas para la gestión de información
Revisión y mejora del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del proyecto intermedio

M6Funciones y Triggers

Creación de funciones definidas por el usuario (User Defined Functions)
Aplicación de funciones para cálculos personalizados
Introducción a los Triggers (Disparadores)
Automatización de acciones mediante Triggers
Ejercicio práctico: desarrollo de funciones y triggers para procesos empresariales

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en SQL Server (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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Python · Intermedio

Python Intermedio

Análisis y Transformación de Datos con Python

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Generación y Preparación de Datos con Inteligencia Artificial

Generación de bases de datos empresariales mediante Inteligencia Artificial
Importación de archivos Excel y CSV en Google Colab
Exploración y comprensión de estructuras de datos con Pandas
Identificación de errores e inconsistencias en bases de datos
Ejercicio práctico: preparación de una base de datos empresarial para análisis

M2Limpieza y Transformación de Datos

Tratamiento de valores nulos y registros duplicados
Creación y modificación de columnas mediante Python
Conversión de formatos de texto, números y fechas
Automatización de procesos de limpieza de datos
Ejercicio práctico: transformación y depuración de una base de datos generada con IA

M3Análisis de Datos con Pandas

Filtrado y segmentación avanzada de información
Agrupación de datos mediante groupby()
Generación de indicadores y métricas empresariales
Aplicación de Inteligencia Artificial para diseñar consultas y análisis de datos
Ejercicio práctico: análisis de ventas, inventarios o recursos humanos

M4Visualización de Datos para la Toma de Decisiones

Creación de gráficos de barras, líneas y pastel con Python
Personalización de visualizaciones para reportes profesionales
Interpretación de indicadores y tendencias
Construcción de reportes visuales orientados al negocio
Ejercicio práctico: elaboración de un reporte gráfico empresarial

M5Proyecto Integrador de Análisis de Datos

Generación de una base de datos empresarial con Inteligencia Artificial
Aplicación de limpieza, transformación y análisis de datos
Construcción de visualizaciones para la toma de decisiones
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer proyecto de análisis de datos en Python

M6Automatización de Procesos con Python

Automatización de tareas repetitivas en archivos Excel
Generación automática de reportes y resúmenes de información
Procesamiento masivo de datos mediante scripts
Aplicación de Inteligencia Artificial para optimizar procesos automatizados
Ejercicio práctico: desarrollo de una solución de automatización empresarial

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Python (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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SQL · Avanzado

SQL Server Avanzado

Administración, Optimización e Integración Avanzada de SQL Server

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Optimización y Rendimiento de Consultas SQL

Generación de bases de datos empresariales con Inteligencia Artificial
Identificación y optimización de consultas de alto consumo
Uso de índices para mejorar el rendimiento de consultas
Aplicación de buenas prácticas en consultas SQL empresariales
Ejercicio práctico: optimización de reportes y consultas de análisis

M2Diseño Profesional de Bases de Datos

Modelado avanzado de bases de datos relacionales
Normalización de bases de datos para entornos empresariales
Diseño de estructuras eficientes para grandes volúmenes de información
Aplicación de Inteligencia Artificial para la planificación de modelos de datos
Ejercicio práctico: diseño de una base de datos empresarial optimizada

M3Automatización de Procesos con SQL Server

Automatización de tareas mediante procedimientos almacenados avanzados
Integración de funciones y triggers en procesos empresariales
Control y seguimiento de operaciones dentro de la base de datos
Desarrollo de procesos automatizados para la gestión de información
Ejercicio práctico: automatización de un proceso de negocio utilizando SQL Server

M4Integración de SQL Server con Power BI y Python

Conexión de SQL Server con Power BI para análisis de datos
Extracción de información para dashboards empresariales
Conexión de SQL Server con Python para automatización y análisis
Flujo de trabajo entre bases de datos y herramientas analíticas
Ejercicio práctico: análisis de información utilizando SQL Server y Power BI

M5Proyecto Integrador de Bases de Datos Empresariales

Generación de una base de datos empresarial mediante Inteligencia Artificial
Aplicación de optimización, automatización e integración de datos
Construcción de soluciones orientadas al análisis y toma de decisiones
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del proyecto avanzado

M6Seguridad, Respaldos y Administración Básica

Creación y administración de usuarios en SQL Server
Gestión de permisos y roles de acceso
Generación de copias de seguridad (Backup)
Restauración de bases de datos (Restore)
Ejercicio práctico: implementación de seguridad y recuperación de información

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en SQL Server (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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Python · Avanzado

Python Avanzado

Analítica Avanzada y Automatización Empresarial con Python

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Análisis Avanzado de Datos con Inteligencia Artificial

Generación de bases de datos empresariales complejas mediante Inteligencia Artificial
Aplicación de análisis descriptivos para la toma de decisiones
Creación de indicadores y métricas de negocio con Python
Uso de IA para optimizar consultas, cálculos y procesos analíticos
Ejercicio práctico: construcción de un reporte analítico empresarial

M2Visualización Profesional de Datos

Creación de gráficos avanzados con Matplotlib y Pandas
Diseño de reportes visuales para áreas de ventas, RRHH, finanzas e inventarios
Construcción de paneles de análisis dentro de Google Colab
Interpretación de tendencias y comportamiento de datos
Ejercicio práctico: desarrollo de un dashboard analítico en Python

M3Automatización de Reportes Empresariales

Automatización de procesos de consolidación de datos
Generación automática de reportes en Excel mediante Python
Automatización de indicadores y resúmenes ejecutivos
Aplicación de IA para optimizar flujos de trabajo repetitivos
Ejercicio práctico: desarrollo de un sistema automatizado de reportes

M4Integración de Múltiples Fuentes de Datos

Lectura y combinación de múltiples archivos Excel y CSV
Consolidación de información proveniente de distintas áreas de negocio
Preparación de datos para análisis integrados
Automatización de procesos de integración mediante Python
Ejercicio práctico: consolidación de información empresarial para análisis

M5Proyecto Integrador de Analítica y Automatización

Generación de una base de datos empresarial mediante Inteligencia Artificial
Aplicación de técnicas de limpieza, análisis y automatización
Construcción de reportes y visualizaciones para la toma de decisiones
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del proyecto integrador

M6Optimización y Presentación de Proyectos Analíticos

Organización y documentación de proyectos en Google Colab
Optimización de scripts para mejorar el rendimiento
Buenas prácticas para la presentación de resultados analíticos
Preparación del proyecto final para sustentación
Ejercicio práctico: validación y mejora del proyecto final

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Python (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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Power BI · Avanzado

Power BI Avanzado

Analítica Avanzada, Optimización y Automatización con Power BI

7 módulos
32 lecciones
7 horas

M1Optimización de Modelos y Rendimiento

Optimización de modelos de datos y reducción de tamaño del archivo
Uso de Inteligencia Artificial para medidas DAX complejas
Uso de tablas agregadas y modelos eficientes
Identificación de cuellos de botella en reportes
Ejercicio práctico: optimización de un modelo de Power BI enfocado en Gestión de Planillas para RRHH

M2DAX Avanzado para Análisis Empresarial

Funciones iteradoras avanzadas (SUMX, AVERAGEX, RANKX)
Cálculos acumulados, porcentajes y rankings dinámicos
Segmentación y clasificación avanzada
Métricas comparativas y análisis de tendencias
Ejercicio práctico: construcción de KPIs avanzados

M3Integración de Python en Power BI Desktop

Configuración de Python para Power BI Desktop
Importación y transformación de datos con scripts de Python
Automatización básica de procesos de limpieza y preparación
Creación de visualizaciones complementarias con Python
Ejercicio práctico: automatización de un proceso de transformación con Python

M4Power Query y Transformaciones Avanzadas

Parámetros y consultas avanzadas en Power Query
Combinación y anexado de múltiples fuentes locales y en la nube
Funciones personalizadas en Power Query
Automatización de procesos repetitivos de transformación
Ejercicio práctico: construcción de un flujo avanzado de transformación de datos

M5Proyecto Integrador de Analítica Avanzada

Generación de datasets empresariales con inteligencia artificial
Diseño de dashboards ejecutivos con métricas avanzadas
Aplicación de DAX avanzado y transformaciones automatizadas
Validación y optimización del proyecto con acompañamiento del docente

M6Publicación y Microsoft Fabric

Introducción a Microsoft Fabric y su relación con Power BI
Publicación de reportes desde Power BI Desktop
Visualización de dashboards publicados en la web
Conceptos básicos de Workspaces y colaboración
Ejercicio práctico: publicación y visualización de un dashboard en Microsoft Fabric / Power BI Service

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Power BI
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación

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Excel · Básico

Excel Básico

Fundamentos de Excel para la Gestión y Análisis de Datos

7 módulos
37 lecciones
7 horas

M1Introducción Práctica a Excel y Fórmulas Básicas con Inteligencia Artificial

Conociendo el entorno de trabajo de Excel
Creación y edición de hojas de cálculo
Operaciones básicas: suma, resta, multiplicación y división
Uso de referencias de celdas y autofill
Formato de celdas, filas y columnas
Ejercicio práctico: elaboración de una hoja de control de gastos

M2Funciones Básicas para el Análisis de Datos

Generación de Base de Datos con Inteligencia Artificial de Ventas
Funciones SUMA, PROMEDIO, MAX, MIN y CONTAR
Funciones de fecha y hora
Validación de datos y listas desplegables
Organización de información en tablas
Ejercicio práctico: control de ventas y cálculo de indicadores básicos

M3Gestión y Organización de Datos

Creación y formato de tablas en Excel
Ordenamiento de datos
Aplicación de filtros automáticos y avanzados
Búsqueda y localización de información
Formato condicional para destacar información
Ejercicio práctico: Generación con IA y Gestión de una base de datos de clientes

M4Visualización de Información

Generación de Base de Datos de Inventario de Productos
Uso de Segmentadores básicos
Diseño de reportes visuales (Gráfico Pastel, Barras, etc.)
Presentación de información para la toma de decisiones
Ejercicio práctico: elaboración de un reporte de ventas

M5Proyecto Integrador de Excel

Desarrollo de una base de datos orientada a una necesidad real con Inteligencia Artificial
Aplicación de fórmulas, formatos y filtros
Construcción de gráficos para el análisis de información
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer proyecto en Excel

M6Tablas Dinámicas y Análisis de Datos

Introducción a las tablas dinámicas
Creación y configuración de tablas dinámicas
Segmentación de datos mediante filtros dinámicos
Creación de gráficos dinámicos
Análisis de grandes volúmenes de información
Ejercicio práctico: construcción de un reporte básico con tablas dinámicas

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Excel (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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Excel · Intermedio

Excel Intermedio

Automatización y Análisis Intermedio de Datos con Excel

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Funciones de Búsqueda y Referencia con Inteligencia Artificial

Generación de bases de datos empresariales mediante Inteligencia Artificial
Uso de BUSCARV, BUSCARX e INDICE + COINCIDIR
Búsqueda y recuperación de información entre múltiples tablas
Aplicación de funciones de referencia en casos empresariales
Ejercicio práctico: desarrollo de un buscador de productos y clientes

M2Funciones Lógicas y Validación de Datos

Uso de SI, SI.CONJUNTO, Y, O y SI.ERROR
Creación de validaciones avanzadas y listas dependientes
Automatización de respuestas según condiciones de negocio
Aplicación de reglas para control de procesos
Ejercicio práctico: desarrollo de un sistema de evaluación automatizado

M3Desarrollo de Kardex e Inventarios

Generación de bases de datos de inventario con Inteligencia Artificial
Diseño y estructura de un Kardex de entradas y salidas
Control de stock mediante fórmulas y validaciones
Alertas de inventario mínimo utilizando formato condicional
Ejercicio práctico: desarrollo de un Kardex automatizado en Excel

M4Automatización con Macros

Introducción a la automatización de procesos en Excel
Grabación y edición de macros básicas
Automatización de tareas repetitivas
Asignación de macros a botones y formularios simples
Ejercicio práctico: automatización de reportes mediante macros

M5Proyecto Integrador de Automatización

Desarrollo de una solución empresarial utilizando Inteligencia Artificial
Implementación de funciones avanzadas, validaciones y automatizaciones
Diseño de formularios y controles para el usuario final
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer sistema automatizado en Excel

M6Tablas Dinámicas Avanzadas y Dashboard Ejecutivo

Creación de tablas dinámicas avanzadas
Uso de Segmentadores y líneas de tiempo
Construcción de un dashboard interactivo
Integración de gráficos dinámicos para análisis gerencial
Ejercicio práctico: construcción de un dashboard ejecutivo con tablas dinámicas

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Excel (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

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Excel · Avanzado

Excel Avanzado

Desarrollo de Dashboards Ejecutivos y Analítica Avanzada con Excel

7 módulos
33 lecciones
7 horas

M1Planificación de Dashboards con Inteligencia Artificial

Generación de bases de datos empresariales mediante Inteligencia Artificial
Diseño de indicadores clave (KPIs) para dashboards ejecutivos
Estructuración de bases de datos para análisis y visualización
Selección del área de negocio para el dashboard (ventas, RRHH, finanzas o inventarios)
Ejercicio práctico: diseño de la estructura de un dashboard empresarial

M2Construcción de Dashboards Interactivos

Diseño de interfaces profesionales en Excel
Uso avanzado de gráficos para análisis visual
Implementación de tarjetas de indicadores (KPIs)
Creación de paneles interactivos para la toma de decisiones
Ejercicio práctico: desarrollo de un dashboard comercial interactivo

M3Segmentación y Análisis Dinámico

Uso avanzado de tablas dinámicas para dashboards
Implementación de segmentadores y líneas de tiempo
Conexión de múltiples tablas dinámicas en un solo dashboard
Automatización de filtros para análisis dinámico
Ejercicio práctico: construcción de dashboard interactivo con segmentación avanzada

M4Dashboards Gerenciales por Área de Negocio (a elección del estudiante)

Desarrollo de dashboards de ventas y comercial (opción)
Desarrollo de dashboards de recursos humanos (opción)
Desarrollo de dashboards financieros y contables (opción)
Desarrollo de dashboards de inventario y logística (opción)
Ejercicio práctico: construcción de un dashboard especializado según el área de interés del estudiante

M5Proyecto Integrador de Dashboard Profesional

Generación de una base de datos empresarial con Inteligencia Artificial
Diseño de KPIs estratégicos para la toma de decisiones
Construcción de dashboards interactivos con visualizaciones
Revisión y optimización del proyecto con acompañamiento del docente
Ejercicio práctico: presentación y entrega del primer dashboard en Excel

M6Optimización y Presentación Ejecutiva de Dashboards

Aplicación de buenas prácticas de diseño y experiencia de usuario
Optimización del rendimiento de dashboards complejos
Automatización de actualizaciones mediante tablas dinámicas y conexiones
Preparación de dashboards para presentación ejecutiva y gerencial
Ejercicio práctico: validación y soporte para el proyecto final

M7Sustentación de Proyecto Final y Certificación

Presentación y revisión de proyectos finales desarrollados en Excel (30 minutos)
Retroalimentación, resolución de consultas finales y cierre académico (10 minutos)
Proceso de certificación y entrega de constancias de participación (20 minutos)

Inversión