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 concluir la asignatura, el alumno será capaz de comprender los aspectos relevantes de la
administración del transporte e inventarios, detectando oportunidades de negocio en cadenas
de suministro globales, para diseñar, implementar, administrar y optimizar sistemas de
suministro, operación y distribución, así como diseñar sistemas logísticos aplicando
herramientas para determinar la estructura de la cadena de suministro con el costo mínimo y
nivel de servicio al consumidor requerido.

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 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. Asimismo, 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). También, identificará las actividades de trabajo como valor agregado,

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 entender el contexto y aplicación del
Big Data y las técnicas de analítica en la toma de decisiones en la empresa, revisando su
naturaleza, características y aplicación en el contexto de algoritmos de análisis de regresión
lineal simple y múltiple, de regresión logística binaria, así como de los algoritmos de
pronóstico o forecasting de series de tiempo y modelos autorregresivos, para desarrollar las
competencias necesarias que permitan utilizar los algoritmos apropiados en la resolución de

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de dimensionar el rol y la importancia de las
bases de datos en una organización, aplicando los conceptos para la definición e
implementación de una base de datos, así como un lenguaje de consulta procedimental puro

como el álgebra relacional, para diseñar una base de datos aplicando el modelo Entidad-
Relación y el Modelo Relacional.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar los elementos esenciales para la
toma de decisiones estratégicas en operaciones de negocio, analizando los diferentes
componentes de prospectiva macro y micro, para el diseño de estrategias competitivas
sostenidas. Asimismo analizará, identificará y diseñará estrategias y directrices para sofisticar
los elementos clave que puedan dar una ventaja competitiva, con el fin de mejorar la posición
estratégica de la organización para competir en diferentes entornos.

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de identificar las técnicas eficientes en la
administración, recuperación y actualización de la información, mediante el estudio y
aplicación del lenguaje de consulta SQL en una base de datos relacional, para diseñar e
implementar bases de datos no relacionales y base de datos relacionales, que cumplan con las
formas normales.