Curso online de Excel para Big Data bonificado

💻 Software

• Microsoft Excel 365 (versión de escritorio, no la web): imprescindible. Power Query, Power Pivot y Power View están disponibles en Microsoft 365 Personal (~7 €/mes) o en cualquier licencia 365 empresarial. Las versiones Excel 2019/2021 incluyen Power Query y Power Pivot, pero pueden carecer de algunas funciones DAX recientes.
• Power Map (ahora llamado 3D Maps) viene incluido en Excel 365 y Excel 2019+. No necesitas instalarlo aparte.
• Si solo tienes Excel 2016, Power View ya no recibe actualizaciones; considera actualizar antes de empezar.

🖥️ Hardware

• PC con Windows 10 u 11 (Power Pivot y 3D Maps no están disponibles en Mac de forma nativa).
• 8 GB de RAM: suficiente para los ejercicios del curso con datasets de hasta varios millones de filas en el modelo de datos.
• 4 GB de espacio libre en disco para archivos de práctica y caché de Power Query.

🔑 Cuentas

• Cuenta Microsoft personal o corporativa vinculada a tu licencia de Office 365.
• Cuenta gratuita en Kaggle o acceso a data.gov para descargar datasets de práctica (opcional pero recomendable).

📚 Conocimientos previos

• Manejo básico-intermedio de Excel: saber crear tablas, usar fórmulas como BUSCARV/XLOOKUP y crear tablas dinámicas simples.
• No se requiere programación, estadística avanzada ni experiencia en bases de datos.

A lo largo del curso construirás soluciones completas de análisis de datos con Excel, pasando de datos en bruto a informes listos para presentar a dirección. Estos son los proyectos principales que desarrollarás:

1. Pipeline de ventas desde múltiples fuentes: importa con Power Query datos de un CSV de ventas, una tabla web de tipos de cambio y una BD Access de clientes; combínalos, limpia duplicados y carga el modelo. Caso de uso: automatizar la consolidación mensual de ventas en una empresa con filiales.
2. Modelo de datos estrella con Power Pivot: crea relaciones entre tablas de hechos y dimensiones (productos, tiempos, territorios), define medidas DAX de margen, crecimiento YoY y cuota de mercado. Caso de uso: reporting financiero para un controller que necesita cruzar P&L con datos de CRM.
3. Dashboard interactivo de KPIs comerciales: diseña un cuadro de mando con segmentadores, líneas de tiempo y gráficos dinámicos vinculados al modelo Power Pivot. Caso de uso: presentación semanal de resultados a equipo directivo sin tocar el archivo de datos.
4. Análisis geoespacial de puntos de venta con 3D Maps: visualiza la distribución territorial de clientes y ventas por provincia en un mapa animado. Caso de uso: identificar zonas con bajo rendimiento para una red de distribución nacional.
5. Informe automatizado con macros: graba y edita una macro que refresque todas las conexiones, actualice el modelo y exporte el dashboard a PDF con un solo clic. Caso de uso: envío automático del informe mensual sin intervención manual.

Estos son los errores que cometen casi todos los alumnos en sus primeros proyectos con Excel BI. Identificarlos antes de empezar te ahorra horas de depuración:

• Cargar fechas como texto en Power Query: si el tipo de columna no se establece explícitamente como Date, las funciones DAX de inteligencia de tiempo (TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR) no funcionarán. Comprueba siempre el icono de tipo en la cabecera de cada columna.
• Modificar los datos en la hoja en lugar de en Power Query: editar celdas manualmente rompe la trazabilidad. Todas las transformaciones deben vivir en los pasos de Power Query para que sean reproducibles al refrescar.
• Crear columnas calculadas cuando debería ser una medida: las columnas calculadas se almacenan en memoria fila a fila e inflan el modelo. Si el cálculo depende del contexto de filtro (totales, subtotales), usa una medida DAX.
• Usar CALCULATE sin entender el contexto de filtro: es el error DAX más frecuente. Añadir filtros con CALCULATE sin saber qué contexto ya existe provoca resultados incorrectos silenciosos (el número parece razonable pero es erróneo).
• Dashboards con más de 10 KPIs en una sola pantalla: saturan al lector y dificultan la toma de decisiones. Agrupa métricas por audiencia y usa pestañas o páginas separadas.
• No desactivar la carga al modelo en consultas intermedias de Power Query: cada paso de transformación que no sea la tabla final debería tener «Habilitar carga» desactivado para no duplicar datos en el modelo.
• Relaciones en el modelo con cardinalidad incorrecta: conectar dos tablas de hechos directamente (relación muchos a muchos sin tabla puente) genera totales duplicados difíciles de detectar.
• Gráficos con eje Y que no empieza en cero: Excel a veces ajusta el eje automáticamente, exagerando visualmente diferencias pequeñas. Revisa siempre el rango del eje antes de presentar.
• No documentar los pasos de Power Query: renombrar los pasos con nombres descriptivos (en lugar de «Paso1», «Cambio de tipo2»…) es imprescindible para mantener el modelo semanas después.
• Confundir RELATED con RELATEDTABLE en DAX: RELATED trae un valor escalar desde la tabla del lado «uno»; RELATEDTABLE devuelve una tabla desde el lado «muchos». Usarlos al revés produce errores de compilación o resultados vacíos.

Estos recursos gratuitos complementan el curso y te ayudarán a practicar, resolver dudas y mantenerte actualizado una vez termines:

⌨ Atajos de teclado esenciales

• Ctrl + T: convertir rango en tabla estructurada (base de todo en Excel BI).
• Alt + F5: actualizar la conexión de datos activa.
• Ctrl + Alt + F5: actualizar todas las conexiones del libro.
• Alt + H + O + I: autoajustar ancho de columnas (útil tras cargar datos).
• En Power Query: Ctrl + Z deshace el último paso aplicado.

🛠️ Herramientas gratuitas complementarias

• Power BI Desktop (Microsoft, gratuito para Windows): comparte motor DAX y Power Query con Excel. Practicar en Power BI refuerza lo aprendido y amplía posibilidades de publicación.
• DuckDB: motor SQL ultrarrápido que puedes usar localmente para preparar datasets grandes antes de importarlos a Excel, sin necesidad de servidor.
• DAX Formatter (daxformatter.com): pega tus fórmulas DAX y las formatea automáticamente para facilitar la lectura y depuración.
• DAX Studio (gratuito): herramienta de escritorio para probar y optimizar consultas DAX directamente contra el modelo de Power Pivot.

📊 Datasets gratuitos para practicar

• Kaggle.com: miles de datasets en CSV listos para importar con Power Query.
• INE.es: datos oficiales españoles (demografía, economía, mercado laboral) en formatos descargables.
• Eurostat (ec.europa.eu/eurostat): datos estadísticos de la UE, ideales para prácticas de análisis territorial con 3D Maps.
• World Bank Open Data (data.worldbank.org): indicadores macroeconómicos mundiales en Excel y CSV.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• r/excel y r/PowerBI en Reddit: comunidades activas en español e inglés para preguntas técnicas.
• Microsoft Tech Community — Excel (techcommunity.microsoft.com): foros oficiales con respuestas del equipo de producto.
• Stack Overflow (etiquetas excel, powerquery, dax): para problemas específicos de fórmulas y código M.

📖 Lecturas recomendadas

• Storytelling with Data — Cole Nussbaumer Knaflic: imprescindible para diseñar dashboards que comunican de verdad.
• The Definitive Guide to DAX — Russo y Ferrari: la referencia técnica más completa para DAX; útil una vez termines el curso.