Al concluir la asignatura el alumno será capaz de exponer en el idioma español información
básica sobre sí mismo y su familia, compras, lugares de interés, ocupaciones, etc. Así mismo
podrá llevar a cabo tareas cotidianas que requieren intercambios sencillos sobre cuestiones
conocidas o habituales, además sabrá distinguir aspectos de su pasado y cuestiones
relacionadas con sus necesidades inmediatas. Esto se logrará a través de prácticas de
vocabulario, así como de ejercicios de lectura y escritura en el idioma español, con la

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de identificar las herramientas, métodos y
técnicas para generar transformaciones en productos, servicios, procesos y sistemas, utilizando
la innovación como elemento clave de la competitividad, con el fin de aplicar dichos elementos
en el desarrollo de nuevas empresas.

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de comprender textos y diálogos sobre
cuestiones conocidas en situaciones de trabajo, de estudio o de ocio. Así mismo podrá
desenvolverse en situaciones durante un viaje, de igual manera será capaz de producir textos
sencillos y coherentes sobre temas familiares y podrá describir experiencias, acontecimientos,
deseos y aspiraciones, así como justificar sus opiniones y explicar sus planes. Esto se logrará
a través de prácticas de vocabulario, así como de ejercicios de lectura y escritura en el idioma

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 e identificar los fundamentos
matemáticos de algoritmos empleados en aprendizaje profundo (Deep Learning),
implementando 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 para identificar áreas de oportunidad en el campo de la ingeniería
donde se puedan desarrollar soluciones confiables, robustas e innovadoras basadas en
algoritmos de Deep Learning.

Al finalizar la asignatura, el alumno será capaz de reconocer lo que es un proyecto,
identificando las diferencias entre los proyectos de ciencia y tecnología para conocer cómo
pueden ser vinculados a través de ciertos mecanismos. Asimismo, el alumno identificará los
conceptos ligados a innovación y competitividad, así como los métodos necesarios para llevar
a cabo una evaluación de proyectos incluyendo el marco de trabajo SCRUM para gestionar
un proyecto de forma ágil. También identificará cada una de las etapas, así como los

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 finalizar la asignatura el alumno será capaz de aplicar los conocimientos y las
habilidades adquiridas en el área de tecnologías computacionales en un ambiente laboral,
a través de un proyecto con el fin de obtener experiencias reales en el campo de trabajo.

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.