Revisión de contenidos antes de publicar, corrección de ejercicios con criterios explícitos y trazabilidad de cada cambio en el aula de datos. Aquí se explica qué se comprueba, quién lo firma y qué se hace cuando un módulo no pasa la revisión.
Antes de seguir, conviene dejar claro el alcance. Aquí reunimos criterios verificables sobre cómo enseñamos, cómo corregimos y qué se puede esperar del aula de datos. No publicamos cifras de alumnos, tasas de aprobación ni testimonios sin respaldo. Si un dato no se puede comprobar con un ejemplo o una práctica concreta, no aparece.
Cada módulo termina con un ejercicio sobre una tabla real: gastos, inventario, asistencia o ventas simuladas. No es un cuestionario teórico. Se entrega la hoja con errores deliberados y se pide corregirla usando lo visto en la videoclase.
Logos de empresas, capturas sin contexto y frases del tipo "miles de estudiantes" quedan fuera. Tampoco usamos resultados de un solo caso para generalizar. Cuando mostramos un ejemplo del laboratorio, indicamos de qué conjunto de datos sale y qué se modificó.
Trabajamos con funciones básicas: SUMA, PROMEDIO, CONTAR.SI, BUSCARV y filtros. No prometemos automatizaciones avanzadas ni integraciones con sistemas externos. Si una lección menciona una función, se explica con su sintaxis y un caso donde falla si se escribe mal.
El recorrido va de estructura de tablas a visualización. No hay nivel "experto" ni certificaciones con validez oficial. El panel de progreso refleja módulos completados y ejercicios entregados, no una calificación profesional.
Los ejercicios se revisan con criterios publicados en cada módulo: columnas bien separadas, fórmulas legibles, gráfico coherente con los datos. No hay plazos de respuesta garantizados por escrito. Si algo no cuadra, se puede escribir a info@splittally.com y se responde cuando corresponde.
Estos comentarios vienen de personas que llegaron con una hoja desordenada y salieron con una tabla que ya usan en su trabajo o en su casa. No hay cifras infladas ni promesas grandes: solo lo que cambió en su forma de trabajar con datos.
Colaboraciones y respaldos verificables
Las alianzas de Splittally no son logotipos decorativos. Cada colaboración responde a una necesidad concreta del aula de datos: materiales revisados por docentes en activo, ejemplos cedidos por equipos que usan hojas de cálculo a diario y validaciones técnicas de quienes enseñan funciones y visualización en contextos reales. Preferimos pocos acuerdos y bien documentados antes que una pared de marcas sin contexto.