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 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 comprender oraciones y expresiones
relacionas a necesidades básicas, tales como información personal y familiar, compras,
entorno inmediato y empleo. Así mismo podrá comunicarse en tareas cotidianas que
requieren un intercambio directo de información sobre asuntos de rutina y describir aspectos
de su trasfondo, entorno y necesidades inmediatas de una manera sencilla, por medio de
ejercicios de comprensión auditiva y de expresión escrita, con la finalidad de obtener un nivel

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

Al concluir esta asignatura el alumno será capaz de comprender las ideas principales de textos
concretos y abstractos, incluyendo discusiones técnicas de su área de especialización, esto se
conseguirá por medio de la práctica de ejercicios de comprensión auditiva y lectora, con la
finalidad de interactuar con fluidez en un idioma extranjero, producir textos claros y expresar
sus puntos de vista dando ventajas y desventajas, logrando un nivel conforme al Marco
Común Europeo de Referencia de B2.

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 concluir, el alumno será capaz de mejorar sus habilidades idiomáticas de escuchar, leer,
escribir y hablar, por medio del análisis de los elementos de comunicación efectiva oral y
escrita, así mismo examinará y criticará técnicas de comunicación efectiva en el idioma
inglés, a fin de tener las bases necesarias para comunicarse en un ambiente académico y
profesional.

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de elaborar y defender argumentos para
resolver problemas utilizando estadística en ámbitos tecnológicos, utilizando herramientas de
búsqueda y administración de recursos bibliográficos sobre tecnologías modernas, para
transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones de forma escrita y a un público
especializado. Asimismo, será capaz de reunir e interpretar datos relevantes para emitir
juicios donde reflexione sobre el uso de tecnologías modernas, evaluando la facilidad de su

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de presentar el Test of English as a Foreign
Language TOEFL Institucional con la meta de obtener la cantidad de 550 puntos, a través de
la adquisición de estrategias para determinar la respuesta correcta a partir de la revisión del
formato del examen, tipos de preguntas y técnicas de comprensión auditivas, gramática,
vocabulario y de lectura. Con el fin de preparar al alumno para que pueda ser certificado en
ese idioma por las instancias correspondientes.