Microsoft Excel Gestión Profesional de Bases de Datos con IA y Automatización

Presentación

Microsoft Excel ha trascendido su tradicional papel como herramienta de cálculo para consolidarse como una plataforma integral de gestión de bases de datos empresariales, equipada ahora con capacidades avanzadas de inteligencia artificial, automatización y colaboración en tiempo real. Este curso especializado está diseñado para transformar a profesionales con conocimientos intermedios de Excel en expertos en arquitectura de bases de datos, capaces de diseñar, gestionar y optimizar sistemas de información robustos y escalables que soporten la toma de decisiones estratégicas.

El programa se estructura en cinco módulos progresivos que abarcan el ciclo completo de la gestión profesional de datos: desde los fundamentos de estructuración y normalización, pasando por el análisis multidimensional con funciones dinámicas y tablas pivote, hasta la implementación de inteligencia artificial con Copilot, colaboración segura y automatización avanzada con macros y Power Query.

Objetivo general de aprendizaje

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de diseñar, desarrollar e implementar sistemas completos de gestión de bases de datos en Microsoft Excel, aplicando metodologías profesionales de estructuración, análisis multidimensional, inteligencia artificial, colaboración segura y automatización para transformar datos en insights accionables y procesos optimizados.

Objetivos específicos de aprendizaje

• Diseñar bases de datos profesionales aplicando estándares de normalización, validación y protección para garantizar la integridad, seguridad y calidad de los datos corporativos.
• Implementar análisis multidimensional avanzado utilizando funciones dinámicas (FILTRO, ÚNICOS, LET, LAMBDA), tablas pivote interconectadas y dashboards ejecutivos para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
• Gestionar entornos colaborativos empresariales aplicando herramientas de coautoría en tiempo real, protección por roles, etiquetado de sensibilidad y control de versiones en proyectos de datos compartidos.
• Potenciar el análisis con Inteligencia artificial configurando y utilizando Microsoft Copilot para generar fórmulas complejas, identificar patrones ocultos, automatizar insights y optimizar estructuras de datos.
• Automatizar flujos de trabajo completos mediante macros, Power Query y formularios interactivos para optimizar procesos ETL, generación de reportes y mantenimiento de bases de datos corporativas

Dirigido a

Metodología

Incluye - Recibirás

• Acceso exclusivo al Aula Virtual.
• Presentación del curso en formato PDF.
• Material complementario descargable para reforzar el aprendizaje.
• Evaluación final para medir conocimientos adquiridos.
• Asistencia: 75% para Certificación.
• Encuesta de satisfacción, contribuyendo a la mejora continua.
• Acceso on demand a un tope del 50% de las grabaciones, válidas como evidencia de participación asincrónica y de acuerdo con nuestra política de acceso a grabaciones.
• Certificado Oficial de Cumplimiento, por Participación y/o Aprobación, emitido y respaldado por CIDES Corpotraining, entidad reconocida y certificada por ISO 9001 y NCh 2728 y de acuerdo a nuestra política de certificación.
• Credenciales Digitales que acreditan las competencias adquiridas en un curso individual o módulo de un Diplomado, y las del conjunto de un Programa de Aprendizaje (o Diplomado).
• Para cursos in-Company: Reunión con el Relator incluido en la propuesta de cotización. Costo cero.

Certificación

La Política de Certificación de CIDES Corpotraining contempla la entrega de los siguientes certificados y credenciales digitales según corresponda:

• Certificado Oficial de Cumplimiento (por participación y/o aprobación, aplicable a Cursos y Diplomados).
• Credencial Digital con reconocimiento académico global, verificables y trazables, que garantizan seguridad, interoperabilidad y permanencia, las que te permiten destacar tu logro en redes profesionales y respaldar tu perfil laboral. Acreditan las competencias adquiridas en un curso individual o módulo de un Diplomado, y las del conjunto de un Programa completo (o Diplomado).

Estas Credenciales cumplen con Estándares Internacionales, entre ellos:

• Open Badge 3.0
• W3C Verifiable Credentials
• European Learning Model (ELM-Europass)
• GDPR y
• LTI (Learning Tools Interoperability).

Requisitos Académicos para la Certificación:

1. Certificado de PARTICIPACIÓN
   • Participar* en al menos el 75 % de la duración total de cada curso individual, o de cada módulo de un Diplomado.
2. Certificado de PARTICIPACIÓN y APROBACIÓN, + CREDENCIAL Digital por cada curso/módulo, y por el programa completo de un Diplomado
   • Aprobar el Test Final de Conocimientos de cada curso individual o módulo de un Diplomado, con al menos un 60 % de respuestas correctas, y
   • Participar* en al menos el 75 % de la duración de cada curso individual o módulo de un Diplomado.

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* La participación considera tanto la asistencia en modalidad sincrónica como la participación asincrónica validada mediante la visualización de grabaciones oficiales (disponibles on demand, con un tope del 50% de las sesiones de cada módulo y por tiempo limitado).

Requerimientos

Requisitos previos:Se requieren conocimientos de MS Excel a nivel Intermedio, comprensión de conceptos básicos de bases de datos y experiencia práctica trabajando con datos estructurados en un entorno empresarial. Acceso a Microsoft Excel (Microsoft 365 recomendado) para aprovechar funciones de IA, colaboración y actualizaciones dinámicas.

Para aplicar Herramientas de IA en Excel:Se requiere contar con Microsoft 365 en su versión más reciente, que incluya el botón Copilot disponible en la cinta de opciones (generalmente visible a partir de la versión 16.0 en Microsoft 365 Apps). Esta herramienta permitirá aplicar funciones de inteligencia artificial integradas en Excel.

Programa del Curso

• Módulo 1: Fundamentos de MS. Excel para Gestión de Bases de Datos
  • Estructuración de datos en formato base de datos
  • Reglas de diseño de tablas compatibles con bases de datos.
  • Importación de datos desde archivos CSV, TXT y otras fuentes.
  • Funciones esenciales para bases de datos
    • BUSCARX, INDICE, COINCIDIR, Funciones dinámicas: FILTRO, UNICOS, LET, LAMBDA
    • SUMAR.SI, CONTAR.SI, PROMEDIO.SI.
  • Tipos de Referencias: absolutas, relativas y mixtas. Aplicación en fórmulas sobre tablas y rangos.
  • Validación y protección de datos
    • Validación de entradas (listas, rangos, fórmulas personalizadas).
    • Protección de hojas y libros para integridad de datos.
  • Aplicación práctica.
  • Objetivos específicos:
    • Estructurar datos bajo estándares profesionales para convertirlos en tablas compatibles con bases de datos.
    • Conectar fuentes externas (CSV, TXT) para importar información de manera eficiente y ordenada.
    • Dominar funciones de búsqueda y lógica para extraer y totalizar datos clave de forma automatizada.
    • Gestionar tipos de referencias para crear fórmulas precisas en tablas y rangos.
    • Garantizar la integridad mediante reglas de validación que controlen el ingreso correcto de información.
    • Asegurar la información aplicando niveles de protección en hojas y libros contra cambios no deseados.

• Módulo 2: Análisis y Gestión de Bases de Datos
  • Limpieza y preparación de datos: Eliminación de duplicados, texto en columnas, relleno rápido.
  • Creación y gestión de Tablas en Excel como bases de datos.
  • Uso de Filtros automáticos y Filtros avanzados (criterios múltiples y complejos).
  • Consolidación de datos desde múltiples hojas/libros.
  • Funciones de bases de datos: BDSUMA, BDPROMEDIO, BDCONTAR.
  • Modelado de Tablas en MS Excel.
  • Aplicación práctica.
  • Objetivos específicos:
    • Depurar información mediante técnicas de limpieza para eliminar errores, duplicados y organizar textos mal estructurados.
    • Transformar rangos en tablas profesionales que funcionen como bases de datos dinámicas y fáciles de gestionar.
    • Extraer datos específicos usando filtros avanzados para resolver consultas con múltiples criterios complejos.
    • Unificar información dispersa en diferentes hojas o libros para obtener una visión global y centralizada de los datos.
    • Ejecutar cálculos avanzados mediante funciones de base de datos para obtener totales, promedios y cuentas bajo condiciones específicas.
    • Configurar relaciones entre tablas para crear modelos de datos.

• Módulo 3: Visualización e Informes con Tablas Dinámicas
  • Creación y configuración de Tablas dinámicas desde bases de datos y rangos externos.
  • Conexión múltiple entre tablas dinámicas.
  • Creación de Gráficos dinámicos.
  • Funciones de cálculo en tablas dinámicas: Campos y elementos calculados.
  • Herramientas de análisis y gestión de datos: Segmentación, subtotales automáticos, filtros y grupos.
  • Diseño y configuración de Dashboards interactivos.
  • Aplicación práctica.
  • Objetivos específicos:
    • Construir tablas dinámicas desde diversas fuentes de datos para resumir grandes volúmenes de información rápidamente.
    • Vincular múltiples tablas dinámicas para que respondan de manera coordinada a los mismos filtros y segmentadores.
    • Diseñar gráficos dinámicos que se actualicen automáticamente al cambiar los datos o criterios de análisis.
    • Crear cálculos personalizados dentro de las tablas mediante campos y elementos calculados para obtener métricas propias.
    • Dominar herramientas de control como segmentación de datos y grupos para filtrar y organizar la información de forma visual.
    • Configurar Dashboards interactivos profesionales que permitan explorar los datos y tomar decisiones en tiempo real.

• Módulo 4: Colaboración Avanzada e Inteligencia Artificial en Excel
  • Trabajo Colaborativo en Tiempo Real.
  • Protección Avanzada por Roles: Permisos granulares por usuario o grupo.
  • Sensibilidad de Datos: Etiquetado automático (Confidencial, Interno, Público). Historial de Versiones: Restauración a puntos específicos.
  • Introducción a IA en Excel: uso de Copilot: generación de fórmulas inteligentes, análisis automatizado de datos.
  • Arquitectura de Copilot para estructuras de datos: Cómo la IA interpreta tablas, relaciones y esquemas.
  • Configuración óptima de bases de datos para análisis con IA: Estructuración que maximiza la efectividad de Copilot.
  • Aplicación práctica.
  • Objetivos específicos:
    • Fomentar la coautoría mediante el uso de herramientas de trabajo colaborativo en tiempo real para proyectos compartidos.
    • Gestionar la seguridad de la información aplicando permisos por roles y etiquetas de sensibilidad (confidencial/público).
    • Garantizar la continuidad del trabajo utilizando el historial de versiones para recuperar datos.
    • Potenciar el análisis con Copilot para generar fórmulas complejas y obtener hallazgos automáticos mediante IA.
    • Comprender la arquitectura de IA para entender cómo Copilot interpreta esquemas, tablas y relaciones de datos.
    • Optimizar estructuras de datos configurando las bases de forma que maximicen la precisión y efectividad de las respuestas de la IA.

• Módulo 5: Automatización para Bases de Datos
  • Introducción a macros para gestión de datos.
  • Grabación de macros para importación, limpieza y formatos.
  • Automatización de informes con Tablas dinámicas.
  • Macros para actualización de datos.
  • Integración de formularios simples para entrada de datos: Botones y controles para facilitar la interacción.
  • Introducción a Power Query:
    • Transformación de datos (proceso ETL) y conexión a fuentes externas.
    • Combinación de consultas.
  • Aplicación práctica.
  • Objetivos específicos:
    • Iniciarse en la automatización mediante la creación de macros para simplificar la gestión y el flujo de trabajo con datos.
    • Automatizar tareas repetitivas grabando macros que ejecuten procesos de importación, limpieza y aplicación de formato al instante.
    • Generar reportes inteligentes vinculando macros con tablas dinámicas para crear informes que se resumen con un solo clic.
    • Mantener la información al día mediante botones de actualización automática que sincronicen los cambios en las fuentes de datos.
    • Mejorar la experiencia de usuario diseñando formularios y botones de control que faciliten la entrada de datos sin errores.
    • Dominar la preparación de datos con Power Query para conectar, combinar, transformar y limpiar grandes volúmenes de información de forma profesional.