DESCRIPCIÓN DEL CURSO
Este curso brinda una formación teórico-práctica en el uso de Excel para la organización y el análisis de datos, Power BI para la transformación, el modelado y la visualización de información, e inteligencia artificial para optimizar tareas analíticas, generar hallazgos relevantes y fortalecer la toma de decisiones.
El curso está orientado a aplicaciones empresariales e incluye ejercicios y casos prácticos que permiten a los participantes desarrollar competencias aplicables a su contexto laboral, mejorar el aprovechamiento de los datos y contribuir a la eficiencia de los procesos organizacionales.

CONTENIDO TEMÁTICO
1. Introducción al análisis de datos y ecosistema de herramientas

• Conceptos básicos de analítica de datos.
• Rol de Excel, Power BI e inteligencia artificial en las organizaciones.
• Flujo general de trabajo: captura, transformación, análisis y visualización de datos.
• Casos de uso empresariales.

• Estructuración y organización de datos en hojas de cálculo.
• Formato de tablas y buenas prácticas para el manejo de información.
• Funciones básicas y lógicas.
• Funciones de búsqueda y referencia.
• Ordenamiento, filtros y validación de datos.
• Introducción a las tablas dinámicas.

• Funciones condicionales y anidadas.
• Consolidación y limpieza de datos.
• Herramientas para resumen y análisis.
• Construcción de reportes en Excel.
• Gráficos y visualización básica de información.

• ¿Qué es Power BI y para qué sirve?
• Componentes principales: Power BI Desktop, servicio Power BI y visualización móvil.
• Flujo de trabajo en Power BI.
• Conexión a fuentes de datos como Excel, CSV y bases de datos.
• Exploración de la interfaz y creación de los primeros reportes.

• Power Query para la limpieza y transformación de datos.
• Cambio de tipos de datos y tratamiento de inconsistencias.
• Combinación y anexión de tablas.
• Columnas personalizadas y transformaciones frecuentes.
• Conceptos de modelado de datos.
• Relaciones entre tablas.
• Introducción a esquemas de hechos y dimensiones.
• Buenas prácticas para construir modelos robustos.

• Principios de visualización de datos.
• Selección adecuada de gráficos e indicadores.
• Creación de tableros interactivos.
• Segmentadores, filtros e interacción entre visualizaciones.
• Diseño de reportes orientados al usuario y a la toma de decisiones.
• Storytelling con datos.

• Introducción a la inteligencia artificial en entornos de análisis
• Casos de uso de IA para la productividad y la analítica.
• Uso de asistentes de IA para generar fórmulas, resumir información y apoyar la interpretación de datos.
• IA para la exploración de patrones e identificación de hallazgos.
• Buenas prácticas y criterios para el uso responsable de la inteligencia artificial.

• Desarrollo de un caso práctico integrando Excel, Power BI e inteligencia artificial.
• Preparación, análisis y visualización de un conjunto de datos.
• Construcción de conclusiones e interpretación de resultados.
• Socialización de hallazgos