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 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 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 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 finalizar la asignatura el alumno será capaz de desarrollar un proyecto de tecnología
computacional, aplicando los conocimientos, habilidades y capacidades adquiridos durante el
programa académico para demostrar que algún aspecto de la empresa tiene una solución en
términos de sistemas computacionales.

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 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 concluir la asignatura, el alumno será capaz de aplicar la metodología de investigación
científica, así como los conceptos de Matemáticas, Física y Estadística; esto con el fin de
realizar proyectos de ciencia básica en ingeniería donde se analicen problemáticas del mundo
real, así como también resolver problemas complejos, mediante el uso de herramientas
tecnológicas.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de reconocer las diferentes ramas de la
ingeniería, así como su relación entre ellas, reflexionando sobre la importancia de las mismas
en la solución de problemas globales, con la finalidad de identificar sus aplicaciones en la
vida cotidiana, así como los campos laborales en que se pueden desarrollar los profesionistas
de cada una de las disciplinas.