IN1213 Modelos avanzados de analítica de datos

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

SC1220 Administración para ingenieros

Al finalizar la asignatura, el alumno será capaz de identificar las aportaciones de las
diferentes escuelas gerenciales y su uso en las organizaciones modernas, reconociendo el
concepto y los principios de aplicación de los elementos del proceso gerencial como lo son
planear, organizar, dirigir y controlar, para aplicar conceptos clave como cultura, ética y
responsabilidad social.

IN3327 Industria 4.0 robótica

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de reconocer las tecnologías de la Industria 4.0.
analizando, administrando e interviniendo en la modernización de cualquier proceso
industrial, para llevarlo mediante la robótica al ecosistema de Industria 4.0, sin importar el tipo
de industria. Asimismo, identificará los elementos y conceptos básicos de robótica en los
sistemas modernos de manufactura, aplicando dichos conceptos a sistemas automatizados de
producción, revisión de calidad, pruebas y/o investigación.

IC1210 Dirección de proyectos

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de aplicar las herramientas, métodos y técnicas
para la planeación, organización, programación y control de proyectos, por medio de la
identificación y selección de alternativas, tomando en cuenta los parámetros críticos tales
como tiempos, costos y disponibilidad de recursos para la toma de decisiones de acuerdo a las
normas y guías del Project Management Institute (PMI). Asimismo podrá aplicar para obtener
la Certificación de la Gestión de Trabajo por Proyectos.

SC3314 Inteligencia artificial I

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de entender e identificar los fundamentos
matemáticos de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado para aplicaciones de
regresión, clasificación, agrupación, y asociación de información empleados en machine
learning ML. Asimismo, implementará dichos algoritmos 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