Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de reconocer y entender el contexto y aplicación
del Big Data, así como las técnicas de analítica requeridas para la toma de decisiones en la
empresa. De igual manera, identificará y entenderá la naturaleza, características y aplicación
en el contexto del Big Data de algoritmos de clasificación, así como del algoritmo de análisis
multivariado de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS, Partial Least Squares), reconociendo los
fundamentos del diseño de experimentos, para la estructuración de modelos de decisión en

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de resolver problemas identificando como se
involucran las relaciones entre la geometría y los movimientos de un mecanismo, así como
las fuerzas que producen esos movimientos, con la finalidad de analizar y diseñar
mecanismos.

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de aplicar temas de vanguardia de tecnologías
computacionales de nivel avanzado que existen a nivel global, mediante el análisis
comparativo entre países, para realizar simulaciones de soluciones.

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de reconocer y aplicar temas de vanguardia de
tecnologías computacionales de nivel intermedio, mediante el análisis de las tecnologías
actuales, para aplicarlos en el desarrollo de casos.

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de conocer y aplicar temas de vanguardia de
tecnologías computacionales de nivel básico que existen a nivel global, mediante el análisis
del ciclo de vida de los tópicos, para aplicarlos en la simulación de las soluciones o
aplicaciones.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de dominar los aprendizajes y las competencias
profesionales desarrollados en la etapa terminal de la carrera, con la meta de prepararse para
el desarrollo de proyectos interdisciplinarios que le permitan afrontar los retos del entorno
actual.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de planificar, integrar y desarrollar un proyecto
similar a los que se enfrentará en su vida profesional donde pueda aplicar los conocimientos
adquiridos en la carrera de Ingeniería en Robótica y Sistemas Inteligentes, desarrollando la
capacidad metodológica de buscar, procesar y utilizar información, para diseñar soluciones,
plantear problemas y aplicar las técnicas adecuadas para cualquier problema en el área de la
robótica y los sistemas inteligentes.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de analizar y aplicar los conocimientos de la
Ingeniería en Robótica y Sistemas Inteligentes mediante la realización de una intervención real
en una organización o institución educativa como proyecto de investigación científica; esto con
la finalidad de desarrollar las habilidades y actitudes necesarias para realizar proyectos de
consultoría.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de revisar y entender los fundamentos
matemáticos de diferentes algoritmos empleados en procesamiento digital de imágenes y
visión computacional implentando algoritmos de procesamiento digital de imágenes y visión
computacional utilizando tecnologías y librerías de programación como Python, TensorFlow,
Keras, Scikit-Learn, y OpenCV en múltiples plataformas como Linux, Cloud, OS y Windows,
con la finalidad de identificar áreas de oportunidad en el campo de la ingeniería donde se