NIE-2.b.iv-001 Excel para Analizar Datos

El curso “Excel para Analizar Datos” introduce al estudiante en el uso de Microsoft Excel como herramienta para importar, organizar, transformar y analizar información útil para la toma de decisiones gerenciales. Está alineado con la NIE-2.b.iv de IFAC, cuyo resultado de aprendizaje es analizar los datos e información para soportar la toma de decisiones.

A lo largo del curso, se estudian distintos formatos de archivos utilizados en el análisis de datos, como CSV, JSON, PDF, TXT y XML. También se desarrolla el uso del complemento Excel-FSM para análisis financiero, la obtención de datos desde archivos, bases de datos, Azure, servicios en línea y otras fuentes externas. Además, se revisan herramientas propias de Excel como texto en columnas, relleno rápido, quitar duplicados, validación de datos, consolidación, relaciones entre tablas y tablas dinámicas. Al finalizar, los estudiantes estarán en capacidad de importar, limpiar, transformar, relacionar y resumir datos en Excel para elaborar reportes y apoyar decisiones empresariales basadas en información organizada y confiable.

¿Qué aprenderás?

• Las características, ventajas, desventajas y usos de archivos CSV, JSON, PDF, TXT y XML.
• La forma de abrir, editar e interpretar diferentes tipos de archivos utilizados en el análisis de datos.
• El uso básico del complemento Excel-FSM para trabajar con balances de comprobación, cuentas codificadas, informes y estados financieros.
• La obtención de datos desde archivos de Excel, CSV, TXT, JSON, XML, PDF y carpetas.
• La conexión de Excel con carpetas de SharePoint y otras fuentes empresariales.
• La obtención de datos desde bases de datos como SQL Server, Access, Analysis Services, Oracle y otras bases mediante controladores.
• La conexión con fuentes de Azure, como Azure SQL, Azure Synapse Analytics, Azure Blob Storage, Azure Table Storage y Azure Data Lake.
• La obtención de datos desde servicios en línea como SharePoint Online, Microsoft Exchange Online, Dynamics 365, Salesforce y páginas web.
• La conexión con otras fuentes como tablas o rangos de Excel, Microsoft Query, OData, Hadoop, Active Directory, ODBC y OLE DB.
• El uso de herramientas de datos en Excel, como texto en columnas, relleno rápido, quitar duplicados, validación de datos, consolidación y relaciones.
• La creación y personalización de tablas dinámicas para resumir, comparar y analizar grandes volúmenes de información.
• La aplicación de Power Query para transformar datos y convertirlos en tablas estructuradas.

Requisitos

• Conocimientos básicos de Excel, contabilidad, operaciones matemáticas y comprensión general de información empresarial.