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 modelar problemas complejos de
optimización con un enfoque de gestión de negocios, apoyándose en herramientas analíticas y
probabilísticas durante la toma de decisiones, para diseñar y planear esquemas de inventarios a
nivel agregado, así como evaluar el desempeño de sistemas de servicio con componentes
probabilísticos que evolucionan con el tiempo, y que puedan modelarse a través de un sistema
de colas.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de aplicar el álgebra de matrices, así como los
conceptos fundamentales de los espacios vectoriales y las transformaciones lineal por medio
de diferentes métodos para estudiar modelos lineales en diferentes áreas de la ingeniería.

Al finalizar la asignatura, el alumno será capaz de comprender los principios fundamentales
del cálculo integral, de las técnicas de integración y de las series finitas y sucesiones para
aplicarlos en la solución de problemas del área de física y de ingeniería con el fin de
reconocer la aplicación de las matemáticas en su área profesional.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de describir las leyes principales que rigen en
el movimiento ondulatorio, mecánica de fluidos, teoría de gases y termodinámica para
aplicarlos en problemas de ciencia e ingeniería, a través de modelos matemáticos.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de reconocer e identificar las técnicas y
metodologías de ingeniería de métodos y medición del trabajo, reflexionando sobre su
evolución e importancia en la mejora de la competitividad, con la finalidad de aplicarlas en el
diseño y mejoramiento continuo de los sistemas productivos.

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de aplicar los elementos básicos de la
estadística y la probabilidad mediante la agrupación y representación gráfica de los datos, las
medidas descriptivas y el análisis exploratorio de los datos para dar solución a problemas
aplicados a los negocios.

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.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de diferenciar las principales corrientes en
materia de calidad y materia continua, identificando el rol que esta misma tiene en el mundo
actual. Asimismo, estará en posibilidades de generar una estructura lógica de detección de
problemas y riesgos, utilizando herramientas básicas y administrativas para propiciar la
mejora continua de procesos, productos y servicios, en las organizaciones.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de analizar el contexto y aplicación del big
data (macrodatos) y las técnicas de analítica en la toma de decisiones en la empresa, así como
de la detección de diferencias entre las características de los parámetros y/o estadísticas,
basados en el análisis de varianza (ANOVA), análisis de varianza multivariado (MANOVA),
y análisis de covarianza (ANCOVA), modelos de clusterización (análisis de grupos) K
medias y clustering jerárquico; esto con el fin de entender la naturaleza, características y