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 concluir la asignatura, el alumno será capaz de entender y reflexionar sobre la evolución de
la excelencia operacional, utilizando y aplicando sus diferentes modelos, con la finalidad de
realizar el diagnóstico de una organización e identificar sus áreas de mejora.

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de reconocer dónde y cómo aplicar los
principios, sistemas y conceptos de la metodología Lean para aumentar el valor y eliminar el
desperdicio en su trabajo diario. Resolverá los desafíos empresariales utilizando un método
científico y resolución de problemas basada en el ciclo Planear-Hacer-Verificar-Actuar
(PDCA), la metodología Lean y la metodología Definir-Medir-Analizar-Mejorar-Controlar
(DMAIC). Asimismo, identificará las actividades de trabajo como valor agregado, incidental o

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar y analizar los procesos
estratégicos, orientados al cliente y soporte de las organizaciones y su alineación con la
estructura de las normas internacionales ISO 9001, ISO 14001, ISO 28000 y puntos críticos de
IATF 16949. Asimismo, podrá evaluar el grado de cumplimiento de las organizaciones sobre
los requerimientos de las normas internacionales, identificando e implementando las
actividades, herramientas y acciones de mejora necesarias en la organización. Planificará y

Al finalizar la asignatura, el alumno será capaz de entender y reconocer los conceptos básicos
de programación para análisis de datos con un lenguaje de programación, entendiendo e
identificando como llevar a cabo tareas de exploración, procesamiento y análisis estadístico
de datos, con la finalidad de desarrollar programas óptimos que resuelvan una necesidad de
información básica de un negocio, así como soluciones a problemas diversos donde tenga que
incorporar el manejo de datos.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar el contexto y aplicación del big
data y las técnicas de analítica, reconociendo y reflexionando sobre la naturaleza, características
y aplicación del contexto del big data de algoritmos prescriptivos enfocados en el Deep
Learning, de los algoritmos Neural Networks y de los Ensemble algorithms, para aplicarlos en
la toma de decisiones en la empresa.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de entender y reconocer la importancia de la
presentación de evidencias de análisis de datos, así como de los patrones, proporciones, factores
diferenciales y relaciones espaciales en la expresión gráfica de los resultados de proyectos de
analítica, para conocer y aplicar las características de un software de aplicación específica para
visualización de datos.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de comprender la importancia de los conceptos
básicos de analítica y optimización de la cadena de suministro. Asimismo, podrá explicar el rol
y las aplicaciones del análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo en una cadena, analizando
su nivel de incertidumbre asociado con el suministro de productos y servicios a segmentos de
clientes específicos y así justificar la elección de la estrategia y su ajuste con la estrategia

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de dominar las herramientas de simulación de
eventos discretos, analizando la información, modelado y experimentación de los sistemas de
producción, logísticos y de servicios, con el propósito de identificar problemas y diseñar
soluciones de mejora, considerando los criterios técnicos y económicos.