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 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 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 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 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 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 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 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 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.