Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de dimensionar el rol y la importancia de las
bases de datos en una organización, aplicando los conceptos para su implementación y

administración, con la finalidad de diseñar una base de datos aplicando el modelo Entidad-
Relación y el Modelo Relacional, así como de aplicar un lenguaje de consulta de una base de

datos creada con el Modelo Relacional.

Al finalizar la asignatura, el alumno será capaz de entender el modelo relacional y los
lenguajes de consulta formales para este modelo, mediante el modelado de negocios y otros
tipos de tareas en términos relacionales, para diseñar aplicaciones de bases de datos
relacionales básicas.

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de implementar métodos de solución de
problemas de programación matemática, identificando la función y el impacto de la
investigación de operaciones en la toma de decisiones, así como del modelado de problemas
de optimización con un enfoque en problemas lineales. Con la finalidad de proponer soluciones
a problemas de optimización, a través de la aplicación y la implementación de métodos de
solución exacta, usando diferentes herramientas computacionales.

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

Al concluir la asignatura el alumno será capaz de evaluar la incertidumbre de mediciones de
variables, así como la significancia de los resultados, mediante el uso de la estadística y el
empleo de técnicas experimentales apoyadas con elementos básicos del método científico
considerando la sensibilidad y precisión de los instrumentos, con el fin de realizar mediciones
de variables físicas y comparar los resultados con otras mediciones.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de determinar los costos de producción y de
operación en una entidad económica, mediante la identificación y clasificación de los
mismos, para facilitar sus procesos de planeación, control administrativo y toma de
decisiones. Asimismo, podrá elaborar un presupuesto maestro de una empresa de tipo
industrial a través de casos prácticos en los que se muestre la relación entre las diferentes
áreas de la empresa, para apoyarla en sus funciones de planeación. También, podrá

Al finalizar la asignatura el alumno será capaz de analizar sistemas y organizaciones de
negocios para descubrir su estructura y flujo de información, mediante el uso de técnicas de
modelación de datos y procesos tales como diagramas entidad-relación, diagramas de
estructura de datos, diagramas de flujo de datos físicos y lógicos, diccionario de datos y
especificaciones de procesos para diseñar aplicaciones de bases de datos relacionales básicas.

Al concluir la asignatura, el alumno será capaz de conocer las distribuciones de las variables
aleatorias discretas y continuas, mediante la estimación de intervalos de confianza y las
pruebas de hipótesis adecuadas con el fin de realizar la inferencia correspondiente al análisis
estadístico.