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Sí. OpenAI indica que ChatGPT puede analizar archivos subidos, responder preguntas sobre los datos y crear tablas o gráficos cuando sea útil.
OpenAI documenta ejemplos como líneas, barras, tartas, histogramas, dispersión, boxplots, heatmaps, áreas, radar, treemaps, burbujas y waterfall.
No es imprescindible para empezar, pero el curso incluye Python porque permite análisis más reproducibles, limpieza avanzada, visualización y validación de resultados.
Sí. Se trabajan fórmulas, tablas, preparación de datos, análisis descriptivo, limpieza y reporting con enfoque práctico para usuarios de Excel.
Sí. El curso enseña a pedir, revisar y mejorar consultas SQL, detectar errores de joins y documentar lógica de negocio.
No. ChatGPT ayuda a definir métricas, preparar análisis, explicar resultados, generar código y documentar dashboards, pero las herramientas BI siguen siendo clave para reporting gobernado y visualización corporativa.
Solo si la organización lo autoriza y se cumplen las políticas internas de privacidad, seguridad y uso de IA. En formación se recomienda trabajar con datos ficticios, públicos o anonimizados.
Puede ayudar a contextualizar análisis con fuentes externas, preparar benchmarks, tendencias y documentos con fuentes revisables, pero no sustituye la validación de datos internos.
Permiten, cuando están disponibles y autorizados, buscar o referenciar información desde fuentes conectadas y usarla en ChatGPT o Deep Research.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
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Tema 1: ¿Qué es ChatGPT para analistas de datos y qué problemas resuelve?
¿Qué puede aportar ChatGPT a un analista que ya trabaja con Excel, SQL, Python o BI?
¿Para qué sirve en un flujo de análisis: entender datos, limpiar, resumir, visualizar, documentar y comunicar?
¿Qué no debe hacer ChatGPT: decidir por el analista, inventar datos, sustituir fuentes, validar negocio o aprobar conclusiones críticas?
¿Qué diferencia hay entre usar ChatGPT como asistente conversacional y usarlo como herramienta analítica con archivos, código y contexto?
¿Qué tipos de análisis encajan mejor: exploratorio, descriptivo, segmentación, anomalías, reporting, documentación y storytelling?
¿Qué capacidades dependen del plan: carga de archivos, conectores, Data Analysis, Deep Research, proyectos, Canvas o herramientas corporativas?
¿Qué límites hay que conocer: calidad del dato, privacidad, contexto incompleto, errores de cálculo y sesgos de interpretación?
¿Qué datos se pueden usar en prácticas y cuáles deben quedar fuera por seguridad o cumplimiento?
¿Cómo se trabajará durante el curso: pregunta de negocio, dataset, prompt, análisis, validación, visualización y entrega?
¿Qué entregables se llevará el alumno: biblioteca de prompts, checklist de validación, plantillas de análisis, informes y proyecto final?
Tema 2: Pensar como analista antes de pedirle nada a la IA
Convertir una petición genérica en una pregunta analítica concreta.
Diferenciar dato, métrica, KPI, dimensión, segmento, hipótesis y recomendación.
Identificar quién tomará la decisión con el análisis y qué necesita saber realmente.
Evitar empezar por gráficos antes de entender el problema.
Formular preguntas de negocio medibles y accionables.
Separar análisis exploratorio de análisis confirmatorio.
Definir unidad de análisis: cliente, pedido, sesión, empleado, producto, campaña o factura.
Anticipar posibles sesgos, datos faltantes y limitaciones.
Crear un mini briefing analítico antes de subir archivos o pedir código.
Usar ChatGPT para mejorar la pregunta, no solo para buscar respuestas rápidas.
Tema 3: Primeros prompts analíticos que funcionan de verdad
Pedir a ChatGPT que describa un dataset antes de analizarlo.
Solicitar un diccionario de datos preliminar con columnas, tipos y significado probable.
Pedir preguntas de calidad del dato antes de calcular KPIs.
Indicar claramente columnas, filtros, periodos, unidades y cálculos esperados.
Pedir tablas resumen con totales, medias, medianas, mínimos, máximos y conteos.
Solicitar análisis por segmentos y no solo resultados globales.
Pedir explicación de metodología antes del resultado final.
Forzar a ChatGPT a separar observaciones, hipótesis y recomendaciones.
Solicitar advertencias sobre limitaciones del análisis.
Crear prompts reutilizables para análisis inicial, limpieza, gráficos e informe.
Tema 4: Carga de archivos y preparación de datasets
Preparar archivos con nombres claros, columnas limpias y una fila por registro.
Revisar que CSV y Excel tengan encabezados comprensibles.
Evitar hojas con títulos, celdas combinadas, notas sueltas o tablas partidas.
Indicar a ChatGPT qué representa cada fila y qué columnas son importantes.
Pedir una inspección inicial antes de aceptar cualquier conclusión.
Subir datos anonimizados cuando se trabaja con información real.
Separar datasets de ventas, clientes, campañas, inventario, encuestas o finanzas.
Pedir a ChatGPT que detecte columnas duplicadas, tipos incorrectos y valores raros.
Documentar qué archivo se ha usado, fecha, versión y filtros aplicados.
Crear una rutina de “preparar antes de analizar” para reducir errores posteriores.
Tema 5: Exploración inicial de datos con ChatGPT
Revisar tamaño del dataset, número de filas, columnas y tipos de datos.
Identificar valores nulos, duplicados, outliers y formatos inconsistentes.
Pedir una lectura general del contenido sin extraer conclusiones prematuras.
Analizar distribución de variables numéricas y categóricas.
Detectar fechas mal formateadas, textos incoherentes o categorías duplicadas.
Crear resúmenes por periodo, producto, canal, país, equipo o segmento.
Comparar valores únicos frente a valores esperados.
Pedir gráficos iniciales para entender patrones.
Señalar posibles problemas de calidad que afectarán al análisis.
Preparar una lista de preguntas para el owner del dato antes de seguir.
Tema 6: Limpieza de datos asistida por IA
Pedir a ChatGPT estrategias de limpieza según tipo de problema.
Normalizar nombres de categorías, canales, productos o regiones.
Detectar formatos de fecha incompatibles.
Separar columnas compuestas en campos más útiles.
Crear reglas para tratar nulos: eliminar, imputar, marcar o investigar.
Identificar duplicados exactos y duplicados probables.
Estandarizar textos, mayúsculas, tildes y espacios.
Generar código Python o fórmulas Excel para limpiar datos.
Mantener una copia del dataset original antes de transformar.
Documentar cada transformación para que el análisis sea reproducible.
Tema 7: Análisis descriptivo y KPIs de negocio
Definir KPIs antes de calcularlos.
Pedir a ChatGPT que confirme fórmula, numerador, denominador y periodo.
Calcular totales, medias, medianas, tasas, porcentajes y ratios.
Segmentar KPIs por canal, producto, equipo, país, cliente, cohortes o fecha.
Comparar periodos: semana contra semana, mes contra mes, año contra año.
Detectar cambios relevantes y no solo diferencias pequeñas.
Pedir interpretación de variaciones con cautela.
Separar indicadores de volumen, eficiencia, calidad, rentabilidad y riesgo.
Crear tablas ejecutivas con semáforos y comentarios.
Validar cálculos con Excel, SQL o Python antes de presentar.
Tema 8: Visualización de datos con criterio
Elegir gráfico según pregunta, no según estética.
Usar barras para comparar categorías y líneas para evolución temporal.
Usar histogramas para distribuciones y dispersión para relaciones.
Evitar tartas con demasiadas categorías o comparaciones difíciles.
Pedir a ChatGPT que proponga el gráfico más adecuado y explique por qué.
Revisar ejes, escalas, etiquetas, unidades y títulos.
Crear gráficos simples para dirección y gráficos exploratorios para análisis interno.
Evitar visualizaciones que exageren diferencias.
Pedir alternativas visuales cuando el primer gráfico no comunica bien.
Documentar qué insight debe transmitir cada gráfico.
Tema 9: Storytelling con datos para negocio
Transformar análisis técnico en una historia comprensible.
Crear estructura: contexto, hallazgo, evidencia, impacto y recomendación.
Evitar informes que solo acumulan tablas y gráficos.
Pedir a ChatGPT versiones para dirección, equipo técnico y usuario operativo.
Convertir resultados en mensajes accionables.
Separar “qué ha pasado”, “por qué podría haber pasado” y “qué hacemos ahora”.
Usar títulos de gráficos que transmitan insight, no solo descripción.
Preparar resúmenes ejecutivos de una página.
Anticipar preguntas difíciles de stakeholders.
Crear conclusiones prudentes que no prometen más de lo que los datos demuestran.
Tema 10: Python con ChatGPT para analistas
Pedir código Python claro, comentado y adaptado al nivel del alumno.
Usar pandas para lectura, limpieza, agrupaciones y transformaciones.
Crear gráficos con matplotlib u otras librerías cuando proceda.
Revisar código generado antes de ejecutarlo.
Pedir explicación línea a línea de scripts desconocidos.
Usar ChatGPT para detectar errores en trazas y mensajes de Python.
Crear funciones reutilizables para tareas frecuentes.
Evitar copiar código sin entender entradas, salidas y supuestos.
Pedir tests simples para validar transformaciones importantes.
Documentar notebooks o scripts para que otro analista pueda reproducirlos.
Tema 11: SQL con ChatGPT: consultas mejores y más seguras
Convertir una pregunta de negocio en una consulta SQL.
Pedir a ChatGPT que explique joins, filtros, agrupaciones y ventanas.
Revisar `GROUP BY`, `HAVING`, `WHERE`, `JOIN` y funciones de ventana.
Detectar errores típicos: duplicación por joins, filtros mal ubicados y conteos inflados.
Crear consultas para KPIs, cohortes, rankings, evolución y segmentación.
Pedir optimización de consultas sin perder legibilidad.
Evitar ejecutar consultas generadas sobre producción sin revisión.
Pedir SQL compatible con el motor concreto: PostgreSQL, SQL Server, BigQuery, MySQL, Snowflake u otro.
Crear CTEs para dividir lógica compleja.
Documentar supuestos de negocio dentro de la consulta.
Tema 12: Excel y hojas de cálculo potenciadas con ChatGPT
Pedir fórmulas adaptadas a la versión y configuración regional.
Explicar fórmulas complejas para que el usuario pueda mantenerlas.
Diseñar tablas dinámicas, columnas auxiliares y validaciones.
Crear fórmulas para clasificación, búsqueda, limpieza y cálculo de KPIs.
Revisar errores como referencias rotas, formatos de fecha o separadores incorrectos.
Pedir alternativas entre fórmula, Power Query, tabla dinámica o Python.
Convertir un análisis manual en flujo repetible.
Generar documentación para hojas críticas.
Evitar hojas inmantenibles con fórmulas imposibles de auditar.
Usar ChatGPT como apoyo, no como excusa para no validar resultados.
Tema 13: Power BI, Tableau y BI asistido por IA
Usar ChatGPT para definir métricas antes de construir dashboards.
Diseñar modelo conceptual de datos: hechos, dimensiones, relaciones y filtros.
Crear descripciones de KPIs y criterios de interpretación.
Pedir ideas de visualización para cuadros de mando.
Revisar si un dashboard responde a una pregunta de negocio real.
Generar medidas DAX o cálculos equivalentes con revisión técnica.
Detectar problemas de granularidad y filtros.
Preparar narrativa para presentar un dashboard.
Crear documentación de uso para usuarios finales.
Evitar dashboards saturados que responden a todo y no explican nada.
Tema 14: Análisis de series temporales y tendencias
Preparar datos con fecha correcta, granularidad y periodo consistente.
Analizar evolución diaria, semanal, mensual, trimestral o anual.
Separar tendencia, estacionalidad, ruido y eventos puntuales.
Pedir medias móviles, acumulados y comparativas temporales.
Detectar outliers y cambios de tendencia.
Evitar comparar periodos con distinta duración o datos incompletos.
Crear gráficos claros de evolución.
Pedir explicaciones alternativas antes de asumir causalidad.
Documentar eventos externos que pueden explicar cambios.
Preparar alertas o seguimiento recurrente para KPIs temporales.
Tema 15: Segmentación y análisis de cohortes
Definir segmentos relevantes para negocio.
Pedir agrupaciones por comportamiento, valor, canal, antigüedad o perfil.
Analizar cohortes por fecha de alta, primera compra, campaña o periodo de entrada.
Calcular retención, repetición, conversión o permanencia.
Evitar segmentos demasiado pequeños para sacar conclusiones.
Pedir interpretación de diferencias entre grupos.
Crear tablas de cohortes legibles.
Detectar segmentos con oportunidad, riesgo o comportamiento atípico.
Documentar criterios de segmentación para que sean reproducibles.
Convertir hallazgos en acciones de marketing, producto, ventas u operaciones.
Tema 16: Detección de anomalías y calidad del dato
Identificar valores extremos y decidir si son errores o casos reales.
Pedir métodos simples de detección: percentiles, z-score, IQR o reglas de negocio.
Detectar saltos bruscos en KPIs.
Revisar inconsistencias entre sistemas o periodos.
Crear alertas para valores fuera de rango.
Separar anomalía estadística de anomalía relevante para negocio.
Documentar investigación de cada anomalía importante.
Pedir a ChatGPT hipótesis de causa, pero validarlas con fuentes internas.
Preparar informes de incidencia de datos.
Crear controles recurrentes de calidad del dato.
Tema 17: Análisis de encuestas, texto abierto y feedback cualitativo
Clasificar respuestas abiertas por temas, sentimiento, urgencia o área.
Pedir extracción de patrones frecuentes y ejemplos representativos.
Evitar reducir feedback complejo a una etiqueta simplista.
Crear taxonomías de temas con ayuda de ChatGPT.
Revisar manualmente muestras para validar la clasificación.
Separar opiniones aisladas de patrones repetidos.
Preparar resúmenes para dirección, producto, RRHH o atención al cliente.
Detectar necesidades, fricciones, objeciones y mejoras.
Anonimizar comentarios antes de analizarlos.
Combinar resultados cualitativos con métricas cuantitativas.
Tema 18: Forecasting, escenarios y simulaciones con prudencia
Diferenciar previsión, proyección, objetivo y escenario.
Pedir modelos simples antes de modelos sofisticados.
Crear escenarios optimista, base y conservador.
Explicar supuestos detrás de cada escenario.
Evitar que ChatGPT presente previsiones como certezas.
Comparar métodos sencillos: tendencia lineal, medias móviles o crecimiento compuesto.
Pedir sensibilidad ante cambios en variables clave.
Validar resultados con histórico y conocimiento de negocio.
Documentar limitaciones de datos y del modelo.
Preparar previsiones como apoyo a decisión, no como verdad automática.
Tema 19: Estadística aplicada explicada con claridad
Pedir explicación de conceptos estadísticos en lenguaje de negocio.
Diferenciar correlación y causalidad.
Interpretar medias, medianas, desviaciones, percentiles e intervalos.
Revisar significancia, tamaño de muestra y sesgo.
Evitar conclusiones con muestras pequeñas o no representativas.
Pedir a ChatGPT que explique qué prueba estadística podría aplicar y por qué.
Validar supuestos antes de aplicar tests.
Traducir resultados estadísticos a impacto de negocio.
Crear notas metodológicas comprensibles.
Usar la estadística para mejorar decisiones, no para decorar informes.
Tema 20: Machine learning asistido para analistas no especialistas
Diferenciar análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.
Identificar casos donde ML puede aportar valor y casos donde es innecesario.
Pedir a ChatGPT una estrategia de modelado simple.
Preparar variables, target, train/test split y métricas.
Evitar entrenar modelos con datos sesgados o insuficientes.
Interpretar métricas como accuracy, precision, recall, F1, RMSE o AUC.
Pedir explicabilidad básica de modelos.
Documentar limitaciones y riesgos.
Evitar usar modelos predictivos en decisiones sensibles sin gobierno.
Crear un primer prototipo de ML como apoyo, no como sistema final.
Tema 21: Deep Research y análisis con fuentes externas
Usar Deep Research para preparar contexto de mercado, benchmark o tendencias sectoriales.
Combinar datos internos con fuentes externas verificables.
Revisar que los informes de Deep Research incluyen fuentes o enlaces para comprobar la información.
Aprovechar que OpenAI documenta Deep Research como una experiencia con informes reutilizables, fuentes usadas e historial de actividad.
Pedir resúmenes de contexto antes de interpretar datos internos.
Evitar mezclar fuentes externas desactualizadas con datos corporativos recientes.
Crear fichas de mercado, competidores o indicadores externos.
Separar evidencia externa de hipótesis analítica.
Preparar anexos de fuentes para presentaciones.
Usar Deep Research como apoyo contextual, no como sustituto de datos internos validados.
Tema 22: Conectores, fuentes internas y conocimiento corporativo
Entender que los conectores permiten a ChatGPT buscar o referenciar información de fuentes de datos conectadas cuando la organización lo permite.
Revisar apps y conectores disponibles antes de prometer un flujo de análisis.
Conocer que OpenAI documenta apps para buscar y referenciar información de fuentes de datos, realizar acciones o usar Deep Research con fuentes conectadas.
Identificar casos útiles: SharePoint, Google Drive, Box, Dropbox, Gmail, Outlook, Teams, GitHub, HubSpot u otras fuentes disponibles según plan.
Separar análisis de datos estructurados de búsqueda documental.
Validar permisos antes de consultar información interna.
Evitar conectar fuentes sensibles sin gobierno.
Pedir respuestas con referencias cuando se usan fuentes corporativas.
Documentar qué fuente alimenta cada conclusión.
Crear buenas prácticas para análisis con documentos, reportes y datos internos conectados.
Tema 23: Privacidad, seguridad y gobierno de datos
Clasificar datos antes de subirlos: públicos, internos, confidenciales, personales o restringidos.
Anonimizar identificadores personales cuando no sean necesarios.
Evitar trabajar con datos de salud, nóminas, menores, clientes o contratos sin autorización.
Revisar políticas de la organización sobre uso de IA.
Usar espacios corporativos adecuados cuando se trabaje con datos empresariales.
Recordar que OpenAI indica que ChatGPT Business ofrece controles de gestión de datos, compartición y privacidad en el workspace.
Definir quién puede subir archivos, compartir chats, exportar resultados o conectar fuentes.
Documentar qué datos se han usado en cada análisis.
Mantener revisión humana en decisiones con impacto económico, laboral, legal o reputacional.
Crear una checklist de privacidad para proyectos analíticos con ChatGPT.
Tema 24: Reproducibilidad, documentación y trazabilidad
Guardar prompts importantes junto al análisis.
Documentar archivo, versión, filtros, limpieza y cálculos aplicados.
Pedir a ChatGPT que genere una nota metodológica.
Crear un log de transformaciones de datos.
Separar resultado final de trabajo exploratorio.
Guardar código Python o SQL usado para poder repetir análisis.
Evitar conclusiones que nadie puede reproducir.
Crear README para datasets y notebooks.
Preparar anexos técnicos para auditoría interna.
Convertir un análisis puntual en proceso repetible.
Tema 25: Automatización de informes y reporting recurrente
Identificar informes que se repiten cada semana o mes.
Separar partes manuales, automatizables y de interpretación humana.
Crear prompts y scripts reutilizables para reporting periódico.
Automatizar limpieza y agregaciones cuando el dataset es estable.
Generar borradores de comentarios ejecutivos a partir de KPIs.
Comparar automáticamente contra periodos anteriores.
Crear alertas sobre desviaciones relevantes.
Evitar automatizar informes que cambian de definición cada semana.
Documentar calendario, owner, fuente y criterios de actualización.
Diseñar un flujo de reporting semiautomatizado con revisión final.
Tema 26: Comunicación ejecutiva y presentaciones de datos
Convertir análisis en una presentación clara para dirección.
Crear mensajes principales antes de diseñar slides.
Pedir a ChatGPT que proponga estructura de deck: contexto, datos, insight, impacto y decisión.
Reducir tablas enormes a mensajes accionables.
Preparar notas del presentador.
Anticipar objeciones y preguntas de stakeholders.
Crear versiones para comité, equipo técnico y área operativa.
Evitar presentar demasiados decimales, métricas secundarias o ruido visual.
Incluir limitaciones y próximos pasos sin debilitar el mensaje.
Cerrar con decisiones requeridas o acciones recomendadas.
Tema 27: Control de calidad: cómo revisar lo que ChatGPT propone
Recalcular muestras manualmente para comprobar resultados.
Validar totales contra fuentes originales.
Revisar si los filtros aplicados coinciden con la pregunta.
Detectar conclusiones no soportadas por datos.
Pedir a ChatGPT una crítica de su propio análisis.
Comparar resultados generados por Python, SQL y Excel cuando sea posible.
Revisar gráficos buscando escalas engañosas o categorías omitidas.
Pedir explicación de supuestos.
Marcar outputs como borrador hasta validación.
Crear una checklist de “no publicar hasta comprobar”.
Tema 28: Errores frecuentes al usar ChatGPT para datos
Subir archivos mal preparados y esperar análisis fiable.
Pedir conclusiones sin explicar contexto de negocio.
Aceptar gráficos bonitos pero irrelevantes.
Confundir correlación con causalidad.
No revisar fórmulas ni código generado.
Usar datos sensibles sin anonimizar.
Mezclar datasets sin claves claras.
No documentar transformaciones.
Pedir demasiadas cosas en un único prompt.
Presentar hipótesis como si fueran hechos demostrados.
Tema 29: Proyecto final integrador de ChatGPT para Analistas de Datos
Seleccionar un caso ficticio o anonimizado de análisis empresarial.
Definir pregunta de negocio, destinatario, decisión esperada y alcance.
Preparar dataset, diccionario de datos y criterios de calidad.
Usar ChatGPT para exploración inicial, limpieza y preguntas analíticas.
Generar análisis descriptivo, segmentaciones, anomalías y visualizaciones.
Crear código Python, SQL o fórmulas Excel cuando el caso lo requiera.
Validar resultados con checklist de calidad y revisión humana.
Preparar storytelling ejecutivo con gráficos, insights y recomendaciones.
Documentar metodología, limitaciones, fuentes y supuestos.
Presentar el informe final como entregable profesional listo para revisión de negocio.
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Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Tema 1: ¿Qué es ChatGPT para analistas de datos y qué problemas resuelve?
¿Qué puede aportar ChatGPT a un analista que ya trabaja con Excel, SQL, Python o BI?
¿Para qué sirve en un flujo de análisis: entender datos, limpiar, resumir, visualizar, documentar y comunicar?
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¿Qué límites hay que conocer: calidad del dato, privacidad, contexto incompleto, errores de cálculo y sesgos de interpretación?
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¿Cómo se trabajará durante el curso: pregunta de negocio, dataset, prompt, análisis, validación, visualización y entrega?
¿Qué entregables se llevará el alumno: biblioteca de prompts, checklist de validación, plantillas de análisis, informes y proyecto final?
Tema 2: Pensar como analista antes de pedirle nada a la IA
Convertir una petición genérica en una pregunta analítica concreta.
Diferenciar dato, métrica, KPI, dimensión, segmento, hipótesis y recomendación.
Identificar quién tomará la decisión con el análisis y qué necesita saber realmente.
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Tema 3: Primeros prompts analíticos que funcionan de verdad
Pedir a ChatGPT que describa un dataset antes de analizarlo.
Solicitar un diccionario de datos preliminar con columnas, tipos y significado probable.
Pedir preguntas de calidad del dato antes de calcular KPIs.
Indicar claramente columnas, filtros, periodos, unidades y cálculos esperados.
Pedir tablas resumen con totales, medias, medianas, mínimos, máximos y conteos.
Solicitar análisis por segmentos y no solo resultados globales.
Pedir explicación de metodología antes del resultado final.
Forzar a ChatGPT a separar observaciones, hipótesis y recomendaciones.
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Tema 4: Carga de archivos y preparación de datasets
Preparar archivos con nombres claros, columnas limpias y una fila por registro.
Revisar que CSV y Excel tengan encabezados comprensibles.
Evitar hojas con títulos, celdas combinadas, notas sueltas o tablas partidas.
Indicar a ChatGPT qué representa cada fila y qué columnas son importantes.
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Documentar qué archivo se ha usado, fecha, versión y filtros aplicados.
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Tema 5: Exploración inicial de datos con ChatGPT
Revisar tamaño del dataset, número de filas, columnas y tipos de datos.
Identificar valores nulos, duplicados, outliers y formatos inconsistentes.
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Tema 6: Limpieza de datos asistida por IA
Pedir a ChatGPT estrategias de limpieza según tipo de problema.
Normalizar nombres de categorías, canales, productos o regiones.
Detectar formatos de fecha incompatibles.
Separar columnas compuestas en campos más útiles.
Crear reglas para tratar nulos: eliminar, imputar, marcar o investigar.
Identificar duplicados exactos y duplicados probables.
Estandarizar textos, mayúsculas, tildes y espacios.
Generar código Python o fórmulas Excel para limpiar datos.
Mantener una copia del dataset original antes de transformar.
Documentar cada transformación para que el análisis sea reproducible.
Tema 7: Análisis descriptivo y KPIs de negocio
Definir KPIs antes de calcularlos.
Pedir a ChatGPT que confirme fórmula, numerador, denominador y periodo.
Calcular totales, medias, medianas, tasas, porcentajes y ratios.
Segmentar KPIs por canal, producto, equipo, país, cliente, cohortes o fecha.
Comparar periodos: semana contra semana, mes contra mes, año contra año.
Detectar cambios relevantes y no solo diferencias pequeñas.
Pedir interpretación de variaciones con cautela.
Separar indicadores de volumen, eficiencia, calidad, rentabilidad y riesgo.
Crear tablas ejecutivas con semáforos y comentarios.
Validar cálculos con Excel, SQL o Python antes de presentar.
Tema 8: Visualización de datos con criterio
Elegir gráfico según pregunta, no según estética.
Usar barras para comparar categorías y líneas para evolución temporal.
Usar histogramas para distribuciones y dispersión para relaciones.
Evitar tartas con demasiadas categorías o comparaciones difíciles.
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Pedir alternativas visuales cuando el primer gráfico no comunica bien.
Documentar qué insight debe transmitir cada gráfico.
Tema 9: Storytelling con datos para negocio
Transformar análisis técnico en una historia comprensible.
Crear estructura: contexto, hallazgo, evidencia, impacto y recomendación.
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Anticipar preguntas difíciles de stakeholders.
Crear conclusiones prudentes que no prometen más de lo que los datos demuestran.
Tema 10: Python con ChatGPT para analistas
Pedir código Python claro, comentado y adaptado al nivel del alumno.
Usar pandas para lectura, limpieza, agrupaciones y transformaciones.
Crear gráficos con matplotlib u otras librerías cuando proceda.
Revisar código generado antes de ejecutarlo.
Pedir explicación línea a línea de scripts desconocidos.
Usar ChatGPT para detectar errores en trazas y mensajes de Python.
Crear funciones reutilizables para tareas frecuentes.
Evitar copiar código sin entender entradas, salidas y supuestos.
Pedir tests simples para validar transformaciones importantes.
Documentar notebooks o scripts para que otro analista pueda reproducirlos.
Tema 11: SQL con ChatGPT: consultas mejores y más seguras
Convertir una pregunta de negocio en una consulta SQL.
Pedir a ChatGPT que explique joins, filtros, agrupaciones y ventanas.
Revisar `GROUP BY`, `HAVING`, `WHERE`, `JOIN` y funciones de ventana.
Detectar errores típicos: duplicación por joins, filtros mal ubicados y conteos inflados.
Crear consultas para KPIs, cohortes, rankings, evolución y segmentación.
Pedir optimización de consultas sin perder legibilidad.
Evitar ejecutar consultas generadas sobre producción sin revisión.
Pedir SQL compatible con el motor concreto: PostgreSQL, SQL Server, BigQuery, MySQL, Snowflake u otro.
Crear CTEs para dividir lógica compleja.
Documentar supuestos de negocio dentro de la consulta.
Tema 12: Excel y hojas de cálculo potenciadas con ChatGPT
Pedir fórmulas adaptadas a la versión y configuración regional.
Explicar fórmulas complejas para que el usuario pueda mantenerlas.
Diseñar tablas dinámicas, columnas auxiliares y validaciones.
Crear fórmulas para clasificación, búsqueda, limpieza y cálculo de KPIs.
Revisar errores como referencias rotas, formatos de fecha o separadores incorrectos.
Pedir alternativas entre fórmula, Power Query, tabla dinámica o Python.
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Evitar hojas inmantenibles con fórmulas imposibles de auditar.
Usar ChatGPT como apoyo, no como excusa para no validar resultados.
Tema 13: Power BI, Tableau y BI asistido por IA
Usar ChatGPT para definir métricas antes de construir dashboards.
Diseñar modelo conceptual de datos: hechos, dimensiones, relaciones y filtros.
Crear descripciones de KPIs y criterios de interpretación.
Pedir ideas de visualización para cuadros de mando.
Revisar si un dashboard responde a una pregunta de negocio real.
Generar medidas DAX o cálculos equivalentes con revisión técnica.
Detectar problemas de granularidad y filtros.
Preparar narrativa para presentar un dashboard.
Crear documentación de uso para usuarios finales.
Evitar dashboards saturados que responden a todo y no explican nada.
Tema 14: Análisis de series temporales y tendencias
Preparar datos con fecha correcta, granularidad y periodo consistente.
Analizar evolución diaria, semanal, mensual, trimestral o anual.
Separar tendencia, estacionalidad, ruido y eventos puntuales.
Pedir medias móviles, acumulados y comparativas temporales.
Detectar outliers y cambios de tendencia.
Evitar comparar periodos con distinta duración o datos incompletos.
Crear gráficos claros de evolución.
Pedir explicaciones alternativas antes de asumir causalidad.
Documentar eventos externos que pueden explicar cambios.
Preparar alertas o seguimiento recurrente para KPIs temporales.
Tema 15: Segmentación y análisis de cohortes
Definir segmentos relevantes para negocio.
Pedir agrupaciones por comportamiento, valor, canal, antigüedad o perfil.
Analizar cohortes por fecha de alta, primera compra, campaña o periodo de entrada.
Calcular retención, repetición, conversión o permanencia.
Evitar segmentos demasiado pequeños para sacar conclusiones.
Pedir interpretación de diferencias entre grupos.
Crear tablas de cohortes legibles.
Detectar segmentos con oportunidad, riesgo o comportamiento atípico.
Documentar criterios de segmentación para que sean reproducibles.
Convertir hallazgos en acciones de marketing, producto, ventas u operaciones.
Tema 16: Detección de anomalías y calidad del dato
Identificar valores extremos y decidir si son errores o casos reales.
Pedir métodos simples de detección: percentiles, z-score, IQR o reglas de negocio.
Detectar saltos bruscos en KPIs.
Revisar inconsistencias entre sistemas o periodos.
Crear alertas para valores fuera de rango.
Separar anomalía estadística de anomalía relevante para negocio.
Documentar investigación de cada anomalía importante.
Pedir a ChatGPT hipótesis de causa, pero validarlas con fuentes internas.
Preparar informes de incidencia de datos.
Crear controles recurrentes de calidad del dato.
Tema 17: Análisis de encuestas, texto abierto y feedback cualitativo
Clasificar respuestas abiertas por temas, sentimiento, urgencia o área.
Pedir extracción de patrones frecuentes y ejemplos representativos.
Evitar reducir feedback complejo a una etiqueta simplista.
Crear taxonomías de temas con ayuda de ChatGPT.
Revisar manualmente muestras para validar la clasificación.
Separar opiniones aisladas de patrones repetidos.
Preparar resúmenes para dirección, producto, RRHH o atención al cliente.
Detectar necesidades, fricciones, objeciones y mejoras.
Anonimizar comentarios antes de analizarlos.
Combinar resultados cualitativos con métricas cuantitativas.
Tema 18: Forecasting, escenarios y simulaciones con prudencia
Diferenciar previsión, proyección, objetivo y escenario.
Pedir modelos simples antes de modelos sofisticados.
Crear escenarios optimista, base y conservador.
Explicar supuestos detrás de cada escenario.
Evitar que ChatGPT presente previsiones como certezas.
Comparar métodos sencillos: tendencia lineal, medias móviles o crecimiento compuesto.
Pedir sensibilidad ante cambios en variables clave.
Validar resultados con histórico y conocimiento de negocio.
Documentar limitaciones de datos y del modelo.
Preparar previsiones como apoyo a decisión, no como verdad automática.
Tema 19: Estadística aplicada explicada con claridad
Pedir explicación de conceptos estadísticos en lenguaje de negocio.
Diferenciar correlación y causalidad.
Interpretar medias, medianas, desviaciones, percentiles e intervalos.
Revisar significancia, tamaño de muestra y sesgo.
Evitar conclusiones con muestras pequeñas o no representativas.
Pedir a ChatGPT que explique qué prueba estadística podría aplicar y por qué.
Validar supuestos antes de aplicar tests.
Traducir resultados estadísticos a impacto de negocio.
Crear notas metodológicas comprensibles.
Usar la estadística para mejorar decisiones, no para decorar informes.
Tema 20: Machine learning asistido para analistas no especialistas
Diferenciar análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.
Identificar casos donde ML puede aportar valor y casos donde es innecesario.
Pedir a ChatGPT una estrategia de modelado simple.
Preparar variables, target, train/test split y métricas.
Evitar entrenar modelos con datos sesgados o insuficientes.
Interpretar métricas como accuracy, precision, recall, F1, RMSE o AUC.
Pedir explicabilidad básica de modelos.
Documentar limitaciones y riesgos.
Evitar usar modelos predictivos en decisiones sensibles sin gobierno.
Crear un primer prototipo de ML como apoyo, no como sistema final.
Tema 21: Deep Research y análisis con fuentes externas
Usar Deep Research para preparar contexto de mercado, benchmark o tendencias sectoriales.
Combinar datos internos con fuentes externas verificables.
Revisar que los informes de Deep Research incluyen fuentes o enlaces para comprobar la información.
Aprovechar que OpenAI documenta Deep Research como una experiencia con informes reutilizables, fuentes usadas e historial de actividad.
Pedir resúmenes de contexto antes de interpretar datos internos.
Evitar mezclar fuentes externas desactualizadas con datos corporativos recientes.
Crear fichas de mercado, competidores o indicadores externos.
Separar evidencia externa de hipótesis analítica.
Preparar anexos de fuentes para presentaciones.
Usar Deep Research como apoyo contextual, no como sustituto de datos internos validados.
Tema 22: Conectores, fuentes internas y conocimiento corporativo
Entender que los conectores permiten a ChatGPT buscar o referenciar información de fuentes de datos conectadas cuando la organización lo permite.
Revisar apps y conectores disponibles antes de prometer un flujo de análisis.
Conocer que OpenAI documenta apps para buscar y referenciar información de fuentes de datos, realizar acciones o usar Deep Research con fuentes conectadas.
Identificar casos útiles: SharePoint, Google Drive, Box, Dropbox, Gmail, Outlook, Teams, GitHub, HubSpot u otras fuentes disponibles según plan.
Separar análisis de datos estructurados de búsqueda documental.
Validar permisos antes de consultar información interna.
Evitar conectar fuentes sensibles sin gobierno.
Pedir respuestas con referencias cuando se usan fuentes corporativas.
Documentar qué fuente alimenta cada conclusión.
Crear buenas prácticas para análisis con documentos, reportes y datos internos conectados.
Tema 23: Privacidad, seguridad y gobierno de datos
Clasificar datos antes de subirlos: públicos, internos, confidenciales, personales o restringidos.
Anonimizar identificadores personales cuando no sean necesarios.
Evitar trabajar con datos de salud, nóminas, menores, clientes o contratos sin autorización.
Revisar políticas de la organización sobre uso de IA.
Usar espacios corporativos adecuados cuando se trabaje con datos empresariales.
Recordar que OpenAI indica que ChatGPT Business ofrece controles de gestión de datos, compartición y privacidad en el workspace.
Definir quién puede subir archivos, compartir chats, exportar resultados o conectar fuentes.
Documentar qué datos se han usado en cada análisis.
Mantener revisión humana en decisiones con impacto económico, laboral, legal o reputacional.
Crear una checklist de privacidad para proyectos analíticos con ChatGPT.
Tema 24: Reproducibilidad, documentación y trazabilidad
Guardar prompts importantes junto al análisis.
Documentar archivo, versión, filtros, limpieza y cálculos aplicados.
Pedir a ChatGPT que genere una nota metodológica.
Crear un log de transformaciones de datos.
Separar resultado final de trabajo exploratorio.
Guardar código Python o SQL usado para poder repetir análisis.
Evitar conclusiones que nadie puede reproducir.
Crear README para datasets y notebooks.
Preparar anexos técnicos para auditoría interna.
Convertir un análisis puntual en proceso repetible.
Tema 25: Automatización de informes y reporting recurrente
Identificar informes que se repiten cada semana o mes.
Separar partes manuales, automatizables y de interpretación humana.
Crear prompts y scripts reutilizables para reporting periódico.
Automatizar limpieza y agregaciones cuando el dataset es estable.
Generar borradores de comentarios ejecutivos a partir de KPIs.
Comparar automáticamente contra periodos anteriores.
Crear alertas sobre desviaciones relevantes.
Evitar automatizar informes que cambian de definición cada semana.
Documentar calendario, owner, fuente y criterios de actualización.
Diseñar un flujo de reporting semiautomatizado con revisión final.
Tema 26: Comunicación ejecutiva y presentaciones de datos
Convertir análisis en una presentación clara para dirección.
Crear mensajes principales antes de diseñar slides.
Pedir a ChatGPT que proponga estructura de deck: contexto, datos, insight, impacto y decisión.
Reducir tablas enormes a mensajes accionables.
Preparar notas del presentador.
Anticipar objeciones y preguntas de stakeholders.
Crear versiones para comité, equipo técnico y área operativa.
Evitar presentar demasiados decimales, métricas secundarias o ruido visual.
Incluir limitaciones y próximos pasos sin debilitar el mensaje.
Cerrar con decisiones requeridas o acciones recomendadas.
Tema 27: Control de calidad: cómo revisar lo que ChatGPT propone
Recalcular muestras manualmente para comprobar resultados.
Validar totales contra fuentes originales.
Revisar si los filtros aplicados coinciden con la pregunta.
Detectar conclusiones no soportadas por datos.
Pedir a ChatGPT una crítica de su propio análisis.
Comparar resultados generados por Python, SQL y Excel cuando sea posible.
Revisar gráficos buscando escalas engañosas o categorías omitidas.
Pedir explicación de supuestos.
Marcar outputs como borrador hasta validación.
Crear una checklist de “no publicar hasta comprobar”.
Tema 28: Errores frecuentes al usar ChatGPT para datos
Subir archivos mal preparados y esperar análisis fiable.
Pedir conclusiones sin explicar contexto de negocio.
Aceptar gráficos bonitos pero irrelevantes.
Confundir correlación con causalidad.
No revisar fórmulas ni código generado.
Usar datos sensibles sin anonimizar.
Mezclar datasets sin claves claras.
No documentar transformaciones.
Pedir demasiadas cosas en un único prompt.
Presentar hipótesis como si fueran hechos demostrados.
Tema 29: Proyecto final integrador de ChatGPT para Analistas de Datos
Seleccionar un caso ficticio o anonimizado de análisis empresarial.
Definir pregunta de negocio, destinatario, decisión esperada y alcance.
Preparar dataset, diccionario de datos y criterios de calidad.
Usar ChatGPT para exploración inicial, limpieza y preguntas analíticas.
Generar análisis descriptivo, segmentaciones, anomalías y visualizaciones.
Crear código Python, SQL o fórmulas Excel cuando el caso lo requiera.
Validar resultados con checklist de calidad y revisión humana.
Preparar storytelling ejecutivo con gráficos, insights y recomendaciones.
Documentar metodología, limitaciones, fuentes y supuestos.
Presentar el informe final como entregable profesional listo para revisión de negocio.
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Sí. OpenAI indica que ChatGPT puede analizar archivos subidos, responder preguntas sobre los datos y crear tablas o gráficos cuando sea útil.
OpenAI documenta ejemplos como líneas, barras, tartas, histogramas, dispersión, boxplots, heatmaps, áreas, radar, treemaps, burbujas y waterfall.
No es imprescindible para empezar, pero el curso incluye Python porque permite análisis más reproducibles, limpieza avanzada, visualización y validación de resultados.
Sí. Se trabajan fórmulas, tablas, preparación de datos, análisis descriptivo, limpieza y reporting con enfoque práctico para usuarios de Excel.
Sí. El curso enseña a pedir, revisar y mejorar consultas SQL, detectar errores de joins y documentar lógica de negocio.
No. ChatGPT ayuda a definir métricas, preparar análisis, explicar resultados, generar código y documentar dashboards, pero las herramientas BI siguen siendo clave para reporting gobernado y visualización corporativa.
Solo si la organización lo autoriza y se cumplen las políticas internas de privacidad, seguridad y uso de IA. En formación se recomienda trabajar con datos ficticios, públicos o anonimizados.
Puede ayudar a contextualizar análisis con fuentes externas, preparar benchmarks, tendencias y documentos con fuentes revisables, pero no sustituye la validación de datos internos.
Permiten, cuando están disponibles y autorizados, buscar o referenciar información desde fuentes conectadas y usarla en ChatGPT o Deep Research.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
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