Fines de Aprendizaje o Formación
El estudiante desarrollará una comprensión sólida de los fundamentos del pensamiento crítico, distinguiendo opinión, creencia, conocimiento y evidencia, y fortaleciendo habilidades clave como la interpretación, el análisis, la inferencia lógica y la evaluación crítica de la información. Asimismo, cultivará una disposición intelectual ética, basada en la autonomía de juicio, la humildad intelectual y el rigor profesional.
Como competencia central, el alumno aplicará la lógica formal e informal para la evaluación de argumentos, identificando la estructura argumentativa, los tipos de razonamiento (deductivo, inductivo y abductivo) y la calidad de la evidencia en términos de relevancia, suficiencia y credibilidad. Además, será capaz de identificar y refutar falacias no formales, así como de reconocer y mitigar sesgos cognitivos y barreras psicológicas que afectan la racionalidad.
Finalmente, el estudiante aplicará metodologías sistémicas para la resolución de problemas complejos, formulando correctamente problemas y utilizando marcos de análisis estructurado (PDCA) y herramientas causales como el Diagrama de Ishikawa y los cinco porqués, con el fin de generar soluciones innovadoras y viables, integrando pensamiento lateral, análisis de riesgos y toma de decisiones informada en contextos de incertidumbre.
Fines de Aprendizaje o Formación
El estudiante desarrollará una comprensión del rol estratégico de las finanzas corporativas, orientada a la maximización del valor del accionista a largo plazo. Será capaz de realizar un diagnóstico financiero integral mediante el análisis e interpretación de estados financieros, aplicando razones financieras e indicadores de valor como EVA y MVA, así como la medición de riesgo y rendimiento (CAPM) para determinar el Costo de Capital Promedio Ponderado (WACC) como base para la evaluación de oportunidades de inversión.
Como competencia central, el alumno evaluará proyectos de inversión a largo plazo, elaborando flujos de efectivo relevantes y aplicando criterios de rentabilidad como VAN y TIR, incorporando análisis de riesgo (sensibilidad y escenarios) en la toma de decisiones. Asimismo, diseñará la estructura de capital óptima, aplicando las teorías de Modigliani y Miller y la Teoría del Trade-off, y analizando el apalancamiento operativo y financiero para minimizar el costo del capital.
Finalmente, el estudiante gestionará de manera eficiente el capital de trabajo, optimizando el ciclo de conversión de efectivo mediante la administración de inventarios, efectivo y cuentas por cobrar. Como competencia integradora, articulará las decisiones de inversión, financiamiento y política de dividendos, asegurando la creación sostenida de valor empresarial y el cumplimiento del objetivo primordial de las finanzas corporativas.
Fines de Aprendizaje o Formación
Al finalizar la asignatura, el estudiante comprenderá los fundamentos de la arquitectura web, dominando el modelo cliente-servidor y los protocolos esenciales. Será capaz de construir la capa de presentación mediante el uso de HTML5 semántico y CSS3, aplicando Flexbox y Grid Layout para desarrollar interfaces responsivas, accesibles y adaptables a distintos dispositivos.
Asimismo, desarrollará la competencia para dotar de interactividad a las aplicaciones web, manipulando el DOM y utilizando JavaScript (ECMAScript) con programación asíncrona (Promesas y Async/Await) para la comunicación con el servidor. Diseñará la lógica del backend bajo el patrón Modelo Vista Controlador (MVC), implementando enrutamiento y APIs REST para la gestión eficiente de la información.
Finalmente, el estudiante integrará persistencia de datos con bases de datos relacionales (SQL) mediante ORM y operaciones CRUD, asegurando las aplicaciones con mecanismos de autenticación, gestión de sesiones y prevención de vulnerabilidades (XSS e inyección SQL). Las competencias adquiridas se consolidarán con la realización de pruebas básicas y el despliegue inicial de aplicaciones web en entornos productivos.
Fines de Aprendizaje o Formación
El estudiante adquirirá una comprensión integral del Derecho Financiero Mexicano y su evolución ante la disrupción Fintech, identificando el rol de las autoridades financieras y aplicando los principios fundamentales de la Ley para Regular las Instituciones de Tecnología Financiera (Ley Fintech). Será capaz de distinguir las obligaciones de las IFPE, las IFC y el tratamiento normativo de los activos virtuales dentro del ecosistema financiero digital.
Asimismo, desarrollará competencias para gestionar la innovación regulatoria, mediante el uso del Espacio de Prueba Regulatorio (Sandbox) y la implementación de la Banca Abierta (Open Banking/Open Finance), garantizando la interoperabilidad y el flujo legal de datos. Aplicará de forma rigurosa la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP), asegurando el respeto de los Derechos ARCO y la gestión del consentimiento del usuario.
Finalmente, el estudiante estará capacitado para diseñar e implementar sistemas de Cumplimiento Normativo, enfocados en la Prevención de Lavado de Dinero y Financiamiento al Terrorismo (PLD/FT), conforme a las recomendaciones del GAFI. Aplicará el Enfoque Basado en Riesgos (EBR), los procesos de KYC y debida diligencia, así como la identificación y reporte de operaciones inusuales ante la UIF, evaluando además las implicaciones de las tecnologías RegTech/SupTech y las responsabilidades legales por incumplimiento normativo en el contexto Fintech nacional e internacional.
Fines de Aprendizaje o Formación
El estudiante desarrollará una comprensión sólida de la lógica inferencial, dominando las distribuciones de muestreo y el Teorema Central del Límite (TCL). Será capaz de seleccionar métodos de muestreo probabilístico, estimar parámetros poblacionales (media, proporción y varianza) y construir e interpretar intervalos de confianza, incluyendo la determinación del tamaño muestral.
Como competencia central, el alumno aplicará pruebas de hipótesis estadísticas, formulando correctamente las hipótesis nula y alternativa, interpretando el valor p y tomando decisiones informadas, minimizando errores Tipo I y Tipo II. Asimismo, utilizará el Análisis de Varianza (ANOVA) de uno y dos factores, realizando comparaciones post-hoc y seleccionando alternativas no paramétricas cuando los supuestos no se cumplan.
Finalmente, el estudiante será capaz de construir y evaluar modelos predictivos, mediante el análisis de correlación y la regresión lineal simple y múltiple, interpretando coeficientes y diagnósticos del modelo a través del análisis de residuales, para generar pronósticos confiables e intervalos de predicción, distinguiendo claramente causalidad y asociación estadística.