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
algoritmos para la clasificación, basados en análisis discriminante lineal y desarrollar las
competencias necesarias para poder utilizar los algoritmos apropiados para un determinado
problema, de tal forma que la toma de decisiones se realice con soporte en datos y basado en
el método científico.