Analítica para la Inteligencia de Negocios

​​​​Módulo 1: Fundamentos de Analítica de Datos (10 horas)

• Tema 1: Introducción a la analítica de datos

  • Definiciones y conceptos clave.

  • Importancia de la analítica de datos en contabilidad.

• Tema 2: Herramientas y software de análisis de datos

  • Introducción a software como Excel, R o Python.

  • Instalación y configuración de herramientas.

• Tema 3: Preparación de datos

  • Adquisición y limpieza de datos.

  • Transformación de datos.

Módulo 2: Análisis Estadístico Financiero (usando Power Query y Python) (10 horas)

• Tema 5: Estadísticas descriptivas para contadores

  • Medidas de tendencia central y dispersión.

  • Análisis de frecuencia.

• Tema 6: Probabilidad y distribuciones de probabilidad

  • Conceptos básicos de probabilidad.

  • Distribuciones de probabilidad relevantes para la contabilidad.

• Tema 7: Estadísticas inferenciales para la toma de decisiones

  • Pruebas de hipótesis.

  • Regresión y correlación.

• Tema 8: Análisis de series de tiempo en contabilidad

  • Introducción a series de tiempo.

  • Pronósticos financieros.

Módulo 3: Aplicaciones en Contabilidad y Finanzas (Usando Power Query y Power BI) (10 horas)

• Tema 9: Análisis de estados financieros

  • Indicadores financieros y métricas clave.

  • Evaluación de la salud financiera de una empresa.

• Tema 10: Optimización de decisiones financieras

  • Modelos de toma de decisiones basados en datos.

  • Gestión de riesgos financieros.

Módulo 4: Aplicaciones en análisis de distorsiones (contables y de auditoría) (10 horas)

• Tema 11: Detección de distorsiones contables y señales de alerta

  • Métodos de identificación de distorsiones.

  • Contabilidad asistida con datos

• Tema 12: Detección de fraudes y auditoría con datos

  • Métodos de detección de fraudes.

  • Auditoría asistida por datos.

Módulo 5: Proyectos Prácticos y Casos de Estudio (usando Power BI) (10 horas)

• Tema 13: Desarrollo de proyectos de analítica de datos

  • Planificación y ejecución de proyectos.

  • Comunicación de resultados.

• Tema 14: Casos de estudio y ejercicios prácticos

  • Aplicación de los conocimientos adquiridos en casos del mundo real.

  • Trabajo en grupo en proyectos de análisis de datos financieros.