Analítica para la Inteligencia de Negocios - Educación Continua de la Pontificia Universidad Javeriana
Curso
Analítica para la Inteligencia de Negocios
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
El curso "Analítica para la Inteligencia de Negocios" ofrece una propuesta de valor integral y práctica para aquellos interesados en dominar el análisis de datos en el contexto financiero. Desde los fundamentos básicos hasta técnicas avanzadas, el curso ofrece una experiencia de aprendizaje completa y práctica. Aprende sobre el uso de herramientas indispensables como Excel, R y Python, y cómo utilizarlas para analizar datos financieros de manera efectiva.
Con un enfoque riguroso en el análisis estadístico financiero, los participantes aprenderán a comprender y predecir tendencias, tomar decisiones informadas y maximizar los rendimientos empresariales. Además, explorarán el potencial de herramientas como Power Query y Power BI, que les brindarán la capacidad de visualizar datos de manera impactante y aplicar análisis profundos para optimizar decisiones financieras estratégicas.
Además de estas habilidades fundamentales, el curso proporciona una ventaja competitiva al abordar temas críticos como la detección de fraudes y la realización de auditorías efectivas con el apoyo de datos.
Objetivos
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Comprender los fundamentos de la analítica de datos y su importancia en el ámbito contable y financiero.
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Fortalecer el manejo de herramientas como Excel, R y Python para adquirir, limpiar, transformar y visualizar datos financieros.
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Aplicar técnicas estadísticas y probabilísticas para el análisis descriptivo e inferencial de datos financieros.
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Utilizar herramientas como Power Query y Power BI para optimizar la toma de decisiones financieras y la presentación de información clave.
Dirigido a
Este curso está dirigido a directivos, administradores, contadores, empresarios, auditores y profesionales de cualquier disciplina que estén interesados en fortalecer sus conocimientos en herramientas necesarias para realizar un análisis efectivo de datos financieros en el entorno empresarial utilizando herramientas de la analítica de datos.
Metodología
El programa cuenta con modalidades de trabajo que ofrecen criterios teóricos, metodológicos e instrumentales según la práctica educativa. La metodología que se desarrollará en cada área busca conjugar: Las experiencias de los participantes con los elementos de formación que ofrecen los programas, el aprendizaje personal con el aprendizaje grupal y la orientación de los profesores con la socialización de sus puntos de vista y experiencias personales de los alumnos. Se ofrecerá la fundamentación teórica y analítica, como el eje central de los programas de educación continua. El curso se realiza a través de lecturas, trabajos en grupo, exposiciones de los expertos, plenarias, protocolos, relatorías y dinámicas grupales.
Contenidos académicos
Módulo 1: Fundamentos de Analítica de Datos (10 horas)
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Tema 1: Introducción a la analítica de datos
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Definiciones y conceptos clave.
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Importancia de la analítica de datos en contabilidad.
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Tema 2: Herramientas y software de análisis de datos
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Introducción a software como Excel, R o Python.
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Instalación y configuración de herramientas.
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Tema 3: Preparación de datos
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Adquisición y limpieza de datos.
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Transformación de datos.
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Módulo 2: Análisis Estadístico Financiero (usando Power Query y Python) (10 horas)
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Tema 5: Estadísticas descriptivas para contadores
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Medidas de tendencia central y dispersión.
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Análisis de frecuencia.
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Tema 6: Probabilidad y distribuciones de probabilidad
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Conceptos básicos de probabilidad.
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Distribuciones de probabilidad relevantes para la contabilidad.
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Tema 7: Estadísticas inferenciales para la toma de decisiones
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Pruebas de hipótesis.
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Regresión y correlación.
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Tema 8: Análisis de series de tiempo en contabilidad
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Introducción a series de tiempo.
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Pronósticos financieros.
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Módulo 3: Aplicaciones en Contabilidad y Finanzas (Usando Power Query y Power BI) (10 horas)
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Tema 9: Análisis de estados financieros
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Indicadores financieros y métricas clave.
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Evaluación de la salud financiera de una empresa.
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Tema 10: Optimización de decisiones financieras
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Modelos de toma de decisiones basados en datos.
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Gestión de riesgos financieros.
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Módulo 4: Aplicaciones en análisis de distorsiones (contables y de auditoría) (10 horas)
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Tema 11: Detección de distorsiones contables y señales de alerta
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Métodos de identificación de distorsiones.
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Contabilidad asistida con datos
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Tema 12: Detección de fraudes y auditoría con datos
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Métodos de detección de fraudes.
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Auditoría asistida por datos.
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Módulo 5: Proyectos Prácticos y Casos de Estudio (usando Power BI) (10 horas)
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Tema 13: Desarrollo de proyectos de analítica de datos
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Planificación y ejecución de proyectos.
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Comunicación de resultados.
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Tema 14: Casos de estudio y ejercicios prácticos
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Aplicación de los conocimientos adquiridos en casos del mundo real.
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Trabajo en grupo en proyectos de análisis de datos financieros.
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Conferencistas
Objetivo 1: Comprender los fundamentos de la analítica de datos y su importancia en el ámbito contable y financiero.
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Definir y explicar los conceptos clave de la analítica de datos, incluyendo Big data, minería de datos y análisis predictivo, además de identificar las diferentes aplicaciones de la analítica de datos en el ámbito contable y financiero.
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Objetivo 2: Fortalecer el manejo de herramientas como Excel, R y Python para adquirir, limpiar, transformar y visualizar datos financieros.
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Utilizar Excel para adquirir, limpiar y transformar datos financieros de manera eficiente.
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Programar en R y Python para realizar análisis estadísticos y de visualización de datos financieros complejos.
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Objetivo 3: Aplicar técnicas estadísticas y probabilísticas para el análisis descriptivo e inferencial de datos financieros.
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Aplicar pruebas estadísticas para inferir conclusiones sobre poblaciones de datos financieros.
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Objetivo 4: Utilizar herramientas como Power Query y Power BI para optimizar la toma de decisiones financieras y la presentación de información clave.
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Utilizar Power Query para adquirir, limpiar y transformar datos financieros de diversas fuentes.
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Crear modelos de datos financieros en Power BI para analizar y visualizar información clave.
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La Pontificia Universidad Javeriana otorgará certificado digital de participación a quienes hayan asistido por lo menos al 80% de las sesiones programadas.
4% por pronto pago: Este descuento es el único acumulable y aplica si pago es realizado un mes antes de iniciar el programa.
10% por ser egresado o estudiante (activo) en pregrado o posgrado de la Universidad Javeriana o hijos (as) egresados.
10% por afiliación a la caja de compensación Cafam.
15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo programa.
20% para grupos de 6 participantes en el mismo programa y en el tercer diplomado realizado consecutivamente.
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.