Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de evaluar los nuevos proyectos, procesos y
adquisiciones en una organización o nuevas propuestas de negocios. Asimismo, podrá diseñar
diversos escenarios y analizará el impacto de riesgos con la finalidad de monetizar la propuesta
y diseñar estrategias que permitan la factibilidad financiera.

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 y comprender los conceptos
básicos y las tendencias de los sistemas de manufactura, así como los diferentes tipos de
materiales y procesos utilizados. Reconocerá y comprenderá la importancia de la precisión en
mediciones analizando los instrumentos y equipos utilizados, así como el enfoque de la
tecnología de grupos en la producción de cantidades medias y grandes. Asimismo reconocerá
la importancia de la planeación y control de la producción en los sistemas de manufactura, así

Al finalizar la asignatura, los alumnos podrán adquirir los conocimientos necesarios sobre dos
herramientas fundamentales para el control de la calidad, como son el Control estadístico de
procesos y el Diseño de Experimentos. Tendrá la capacidad de desarrollar planes de muestreo
para controlar y optimizar la calidad de artículos y servicios, así como para planear, diseñar y
conducir experimentos eficientemente para proveer calidad en las organizaciones tanto del
sector industrial como de servicios. Así mismo, podrá adquirir la experiencia en el manejo del

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 auto-regresivos, para desarrollar las competencias

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de aplicar herramientas básicas de matemáticas
financieras para determinar el valor del dinero a través del tiempo. Asimismo, podrá identificar,
comparar y convertir tasas de interés simple, compuesto, nominales y efectivas. También podrá
determinar pagos o rentas, intereses y/o períodos necesarios para liquidar una deuda o acumular
una cierta cantidad de dinero con una serie de anualidades simples o generales, vencidas o

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 diseñar y mejorar la distribución física y los
sistemas de manejo de materiales de una instalación, determinando la ubicación óptima de una
planta o almacén considerando los criterios financieros, ambientales y sociales, con la finalidad
de reducir el costo de manejo de materiales.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de utilizar bases de los métodos para resolver
numéricamente problemas ingenieriles y fundamentar cuantitativamente la toma de
decisiones mediante el uso del recurso computacional.