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Convierte un volcado de datos en bruto en decisiones. Aprendes a estructurar datos limpios, a construir las fórmulas que de verdad se usan en el trabajo (SUMAR.SI/SUMIF, BUSCARX/XLOOKUP, SI/IF), a resumir miles de filas con tablas dinámicas y a contarlas con el gráfico correcto. Todo con datasets realistas y válido en Excel y Google Sheets. Cierras el curso con un dashboard de ventas de una pantalla, listo para tu portfolio. La IA es tu copiloto para construir y verificar fórmulas, no una excusa para no entenderlas.
¿Cómo paso de un montón de datos en bruto a una decisión que pueda defender, sin morir en el intento ni fiarme de números que no he comprobado?
La fundadora toma decisiones de inventario y promociones a ojo porque nadie ha mirado los datos. Tiene un CSV con cientos de pedidos sucios (duplicados, espacios, fechas en texto) y necesita, para la reunión del lunes, saber qué vender, qué dejar de promocionar y dónde está el problema — en una sola pantalla que entienda en 30 segundos.
Aplicar las reglas de datos ordenados (un hecho por fila, una variable por columna, una tabla por hoja, tipos correctos) para convertir un volcado en bruto en una tabla analizable.
Aplicar funciones de agregación (SUMA, PROMEDIO, CONTAR/CONTARA) con referencias relativas y absolutas para responder preguntas básicas sin romper la fórmula al arrastrarla.
Entregas: Un libro de Excel/Google Sheets con: (1) la hoja de datos limpios y tipados; (2) columnas calculadas con fórmulas (margen, segmento de ticket con SI, categoría cruzada con BUSCARX); (3) al menos dos tablas dinámicas (ventas por categoría y por mes); (4) un dashboard de una pantalla con 3-5 KPIs accionables y 2-3 gráficos bien elegidos; y (5) una recomendación escrita de 3 frases ('qué hacer el lunes') anclada en lo que muestra el dashboard.
Se evalúa
Datos limpios y fórmulas que responden preguntas
Epítome — desde la lección 1 el alumno convierte un volcado real en una tabla analizable y, en la misma sesión, obtiene su primera respuesta con una fórmula. Victoria temprana tangible: ya 'le pregunta' a sus datos. Andamiaje alto: plantillas, dataset dado y tutor presente paso a paso.
Limpieza, resumen y gráficos que deciden
Práctica guiada — el alumno limpia a fondo, resume miles de filas con tablas dinámicas y elige el gráfico correcto para diagnosticar. Andamiaje medio: plantillas de limpieza y un selector de gráfico; el tutor revisa, ya no dicta.
Tu dashboard: decidir de un vistazo
Proyecto autónomo — el alumno integra datos, fórmulas, dinámicas y gráficos en un dashboard de una pantalla y emite una recomendación. Andamiaje retirado: brief abierto; la IA actúa como copiloto de fórmulas bajo su criterio. Cierra el project_spine completo (capstone).
Aplicar SUMAR.SI/SUMIF y CONTAR.SI para agregar valores que cumplen una condición y responder preguntas de segmento.