EXCEL II - EXÁMEN FINAL

En Microsoft Excel, las macros son una herramienta utilizada por profesionales para optimizar el trabajo dentro de hojas de cálculo. Sin embargo, su funcionamiento depende del tipo de operación que realizan dentro del programa. Teniendo en cuenta su naturaleza técnica, ¿qué opción describe de manera más adecuada el propósito principal de una macro?

• Una macro es un conjunto de comandos que permite aplicar formatos avanzados y crear gráficos automáticos en distintas hojas de trabajo de manera simultánea.

• Una macro es una secuencia programada que ejecuta acciones específicas de forma automática para reducir el tiempo de tareas repetitivas dentro del libro de Excel.

• Una macro es una plantilla prediseñada que contiene gráficos, tablas dinámicas y fórmulas automáticas para generar reportes estadísticos de manera rápida e instantánea de forma.

• Una macro es una plantilla especial utilizada para conectar Excel con otros programas del sistema operativo y compartir información entre aplicaciones.

En el entorno de Microsoft Excel, las macros se crean utilizando un lenguaje de programación específico. Dicho lenguaje se conoce por las siglas VBA, ampliamente empleado en la automatización de tareas dentro de las aplicaciones de Microsoft Office. Con base en ello, ¿qué significan exactamente las siglas VBA?

• Variable Binary Access, lenguaje usado para crear conexiones entre hojas y controlar operaciones de bases de datos dentro de Excel.

• Virtual Basic Application, sistema diseñado para desarrollar módulos automáticos y generar reportes personalizados de manera dinámica.

• Visual Basic for Applications, entorno que permite programar acciones automáticas y personalizadas en las distintas herramientas de Office.

• Visual Base Administrator, componente encargado de administrar macros, plantillas y complementos integrados en documentos de Excel.

Explica con tus propias palabras el proceso completo que se debe seguir para crear y ejecutar una macro. Asegúrate de describir cada paso en orden correcto, desde la creación hasta la ejecución.

Para comenzar a programar una macro en Microsoft Excel, es necesario acceder a un entorno que permite crear, editar y ejecutar instrucciones automáticas. Dicho entorno se encuentra dentro de una pestaña específica del programa. ¿Cuál de las siguientes opciones indica correctamente el comando que se debe usar para iniciar la programación de una macro?

• Entrar en la pestaña Fórmulas, elegir Funciones definidas por el usuario y luego abrir el cuadro de diálogo de edición de comandos.

• Dirigirse a la pestaña Insertar, hacer clic en Macros y seleccionar la opción Configurar grabación automática de acciones repetitivas.

• Abrir la pestaña Vista, acceder a Complementos y activar la función Administrador de procedimientos y automatización interna.

• Ir a la pestaña Programador, seleccionar Macros y luego presionar el botón Nuevo para crear o editar una macro dentro del libro de trabajo.

Cuando se crea una macro o procedimiento en Visual Basic for Applications (VBA) dentro de un módulo, es necesario indicar el inicio y el final del bloque de código para que el programa reconozca correctamente dónde empieza y termina la macro. Teniendo esto en cuenta, ¿cuál de las siguientes opciones muestra las palabras clave correctas que deben escribirse al comienzo y al final de una macro en VBA?

• Start / End

• Begin / Finish

• Sub / End Sub

• Function / End Function

Las macros pueden ser herramientas muy útiles para automatizar tareas dentro de programas como Excel o Word. Sin embargo, también es importante aplicar buenas prácticas de seguridad al crearlas o ejecutarlas. A continuación, se presentan cuatro situaciones que parecen normales en el uso de macros.
Analiza cuidadosamente cada una y determina cuál representa una práctica insegura o riesgosa.

• Un analista de datos recibe una macro creada por otro área de la empresa, la habilita y la ejecuta inmediatamente porque “proviene de un compañero de confianza”.

• Un usuario desarrolla una macro para registrar la asistencia diaria de los empleados, la prueba en su computadora y la guarda con contraseña antes de compartirla con su equipo.

• Un programador crea una macro que automatiza cálculos repetitivos, revisa su código, lo documenta y lo almacena en un servidor compartido con acceso limitado.

• Una asistente administrativa usa macros grabadas por ella misma para aplicar formatos automáticos en reportes, asegurándose de guardar siempre una copia de respaldo del archivo original.

Answer explanation

La alternativa correcta es esta:

“Un analista de datos recibe una macro creada por otro área de la empresa, la habilita y la ejecuta inmediatamente porque ‘proviene de un compañero de confianza’.”

Porque refleja una práctica insegura, ya que confiar ciegamente en el origen de una macro sin revisar su contenido puede exponer el equipo o los datos a riesgos. Aunque provenga de alguien conocido, siempre es necesario verificar y analizar el código antes de ejecutarlo, para evitar posibles daños o usos indebidos de la información.

Menciona y describe los tipos de aprendizaje del aprendizaje automático. Las respuestas deben organizarse en forma de lista, colocando primero el nombre o título de cada tipo de aprendizaje, seguido de su descripción y un ejemplo correspondiente antes de pasar al siguiente tipo de aprendizaje.

Se sabe que el Machine Learning constituye una de las principales ramas de la Inteligencia Artificial, enfocada en el desarrollo de sistemas capaces de aprender a partir de datos y mejorar su desempeño con la experiencia. En este contexto, el Deep Learning se considera una extensión o evolución de:

• El aprendizaje progresivo, que busca mejorar resultados mediante ajustes continuos sin análisis de datos.

• El aprendizaje neuronal, enfocado únicamente en imitar el comportamiento del cerebro humano de forma directa.

• La ingeniería de datos, dedicada principalmente a la gestión, limpieza y organización de grandes volúmenes de información.

• El aprendizaje automático, que emplea algoritmos y modelos estadísticos para que los sistemas aprendan patrones desde los datos.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el deep learning, las redes neuronales desempeñan un papel fundamental en la interpretación y el procesamiento de datos complejos. Considerando su estructura y funcionamiento, ¿cuál de las siguientes alternativas describe con mayor precisión qué es una red neuronal artificial?

• Una red neuronal es un conjunto de funciones estadísticas que organizan datos numéricos en tablas dinámicas para mejorar el análisis y la representación gráfica.

• Una red neuronal es un programa de diseño estructural que utiliza algoritmos geométricos para modelar conexiones entre distintos componentes de un sistema digital.

• Una red neuronal es una base de datos jerárquica que almacena información binaria mediante reglas predefinidas y realiza búsquedas automáticas de coincidencias exactas.

• Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano, compuesto por nodos interconectados que procesan información y aprenden patrones a partir de los datos.

¿Cuál es la principal diferencia entre Machine Learning y Deep Learning?

• Machine Learning usa modelos simples sin tantas capas ocultas, mientras que Deep Learning emplea redes neuronales más complejas y profundas.

• Machine Learning precisa grandes volúmenes de datos y mucha potencia, mientras que Deep Learning trabaja mejor con pocos ejemplos y menor exigencia técnica.

• Deep Learning necesita más datos y capacidad de cómputo para entrenarse, mientras que Machine Learning opera con menos información y recursos más moderados.

• Deep Learning se aplica sobre textos y documentos digitales, mientras que Machine Learning se enfoca más en el análisis de imágenes o sonidos.

Answer explanation

La respuesta correcta es “Deep Learning necesita más datos y capacidad de cómputo para entrenarse, mientras que Machine Learning opera con menos información y recursos más moderados.” Esto se debe a que el Deep Learning utiliza redes neuronales con muchas capas, las cuales permiten aprender detalles complejos, pero también exigen gran cantidad de datos y potencia computacional para funcionar correctamente. En cambio, el Machine Learning no usa capas, sino algoritmos más simples que analizan patrones de forma directa. Por eso, puede entrenarse con menos ejemplos y menos recursos, siendo ideal para tareas más básicas como clasificar correos o hacer predicciones sencillas.