Herramientas de Excel para la Toma de Decisiones

Curso

Herramientas de Excel para la Toma de Decisiones

Departamento de Ingeniería Industrial
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Herramientas de Excel para la Toma de Decisiones

Es evidente la relevancia que ha tomado Excel en el procesamiento de datos tanto para la academia como para la industria. Esta herramienta es por lo general el primer paso en el análisis de datos y permite conseguir conclusiones importantes para la toma de decisiones. Desde tendencias de mercadeo hasta el manejo de inventarios, Excel es una potente plataforma con la que se pueden desarrollar herramientas robustas, de ahí que la necesidad de saber usarlo cobre relevancia.

El curso presenta al estudiante conceptos y herramientas avanzadas de Excel como soporte en la solución de problemas del día a día laboral. A través del modelaje de algunas situaciones relevantes, el curso busca familiarizar al estudiante con el diseño de sistemas de apoyo a la decisión, término que en este curso significará el desarrollo de pequeñas piezas de software que permitan: extraer y manipular información de una manera flexible, ayudar en decisiones no estructuradas, y definir interactivamente qué información necesita y cómo combinarla. En especial, este curso se enfocará en desarrollar herramientas de simulación y modelización, que combinen información de los sistemas transaccionales internos de la empresa y otras fuentes externas.
 

Dirigido a

Este curso está dirigido a todas las personas interesadas en aprender herramientas computacionales para el diseño de mejores soluciones en sus organizaciones. Es indispensable que el estudiante esté familiarizado con los conceptos básicos de Excel y principios de algoritmia.

Objetivos

Al finalizar el curso, se espera que el estudiante esté en capacidad de:
  • Identificar situaciones problemáticas susceptibles de ser modeladas utilizando las herramientas computacionales presentadas en el curso.
  • Diseñar eficientemente una hoja de cálculo, haciendo uso de funciones, gráficos y tablas (simples y dinámicas), y algunos elementos provistos por Microsoft Excel. 
  • Diseñar correctamente algoritmos e interfaces en Visual Basic para Aplicaciones (VBA) que permitan de una manera amigable y eficiente soportar el proceso de toma de decisiones.
  • Acceder y combinar información dispuesta para el desarrollo de algoritmos que modelen o simulen una problemática. 

Metodología

Clases magistrales con componente práctico. El curso tiene un sitio oficial en la plataforma virtual Sicua Plus (https://sicuaplus.uniandes.edu.co/) donde se publicará toda la información pertinente. Es responsabilidad del estudiante consultar regularmente el sitio mencionado.

Contenido

  • Empezando con Excel 
    • Introducción a Excel.
    • Tablas y pestañas de datos: manejo de datos, movilidad en celdas, formatos e introducción a fórmulas.
  • Excel como una calculadora integral
    • Funciones condicionales, matemáticas, de texto, de búsqueda y referencia. 
    • Funciones matriciales.
  • ¿cómo se pueden observar las características principales de los datos? 
    • Validación de datos y formato condicional.
    • Visualización de datos: creación de gráficos y tipos de gráficos.
  • Optimizando en Excel
    • Solver.
  • Optimizando procesos en Excel
    • Tablas dinámicas: creación y edición.
  • Excel más allá de su interfaz
    • Introducción a VBA: grabación de macros, sintaxis y organización de un módulo.
    • Cajas de diálogo (propiedades).
    • Variables y arreglos.
  • Programando en Excel
    • Estructuras condicionales.
  • Estructuras repetitivas en Excel
    • Ciclos, determinados e indeterminados.
  • Usando y combinando las funciones de Excel en VBA
    • Uso de funciones nativas.
  • Diseña tus propias funciones
    • Creación de funciones definidas por el usuario.
  • Programando la navegabilidad en Excel
    • Eventos: manejo de eventos en Excel y errores.
  • Programando Sistemas de Apoyo a la Decisión en Excel
    • Integración de estructuras.

Profesores

David Álvarez Martínez PhD

Postdoctoral Fellow, Applied Optimization Systems Group, Polytechnic University of Valencia - UPV (Spain). Ph.D. in Electrical Engineering (Automation Science), São Paulo State University - UNESP (Brazil). M.Sc. in Electrical Engineering (Computer Science), Technological University of Pereira - UTP (Colombia). B.Sc. in Systems and Computer Engineering, Technological University of Pereira - UTP (Colombia). El área principal de actividad científica de David Álvarez es la investigación de operaciones y ciencias computacionales. Dentro de la investigación de operaciones se enfoca en el modelamiento, solución y aplicación de problemas relacionados con la gestión de la cadena de suministros, la manufactura y producción, la logística y el transporte, así como los problemas de corte, manejo y ensamblaje de material, contratación y programación de personal, empaquetamiento y almacenamiento de mercancías, enrutamiento de vehículos, entre otros. Desde un punto de vista técnico, la investigación de David Álvarez se centra en el desarrollo de software especializado, a través del uso y desarrollo de métodos de optimización exactos y aproximados. Desde las Ciencias Computacionales se centra en el desarrollo de soluciones computacionales a la medida, considerando condiciones financieras, tecnológicas y de personal. Esto se traduce en la implementación de Sistemas de Apoyo a la Decisión en herramientas comunes del hábitat empresarial colombiano.