Grado en Ingeniería Matemática

La demanda de ingenieros matemáticos ha crecido por el auge del Big Data, la IA, el Machine Learning y la economía digital. Los perfiles capaces de comprender cómo estas tecnologías están transformando los negocios serán los líderes de este entorno digital. Prepárate en UAX para ser ese profesional y aportar valor desde el primer día de trabajo.

Las tecnologías de la sociedad de la información, junto con la disponibilidad de datos masivos, están originando grandes oportunidades para los perfiles especializados en titulaciones STEM como la ingeniería matemática, profesionales acostumbrados al análisis de situaciones complejas y con una excelente capacidad para resolver problemas de diferente tipo.

El Grado en Ingeniería Matemática de UAX combina conocimientos esenciales de programación analítica avanzada, gestión de datos o el machine learning con con dos aspectos críticos hoy, el uso del dato para la toma de decisiones y la formación estratégica en áreas de negocio como el marketing, la gestión de personas o la dirección estratégica.

Todos los interesados en cursar sus estudios de Grado en UAX deberán realizar una prueba de acceso. Las pruebas de admisión pueden realizarse de forma presencial en el campus de Villanueva de la Cañada u online a través del portal de admisiones de la universidad.

Las pruebas tienen una duración aproximada de una hora y media y consisten en:
Prueba competencial: TCAP©– Test de Competencias Académicas y Personales. Se evalúan las competencias del candidato a través de test psicotécnicos y de personalidad estandarizados y avalados científicamente con una duración estimada de 60 minutos.
Prueba de idioma: Prueba de inglés para candidatos con idioma materno español y prueba de español para candidatos con idioma materno no español. La duración estimada de la prueba online es de 30 minutos.
En las siguientes titulaciones el nivel de inglés requerido para la admisión es un B1: Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática y Grado en Ingeniería Mecánica.
En las siguientes titulaciones el nivel de inglés requerido para la admisión es un B2: Grado en Biomedicina, Grado en Ingeniería Biomédica, Grado en Biotecnología y Grado en Inteligencia de Negocios – Business Intelligence, así como el doble título.
A los candidatos con idioma materno no español se les exigirá un nivel mínimo B1 de español, con independencia de los certificados acreditativos de nivel de idioma que presenten.

Conoce la baremación que se llevará a cabo para tu admisión:

Expediente académico: notas de Bachillerato o CFGS – 70%.
Resultados de pruebas de admisión – 30%.
La Universidad Alfonso X el Sabio notificará por escrito a cada uno de los candidatos el resultado de sus pruebas de admisión (en un plazo máximo de 48 horas).

Primer Curso
Estructuras algebraicas
Algebra I
Análisis estadístico
Fundamentos de programación y computadores
Fundamentos Matemáticos de la ingeniería I
Estructura de datos y algoritmos I
Lógica y Matemática discreta
Algebra II
Fundamentos Físicos de la ingeniería
Fundamentos Matemáticos de la ingeniería II

Segundo Curso
Ecuaciones diferenciales y Ecuaciones en Diferencias
Estadística Aplicada
Estructura de datos y algoritmos II
Geometría diferencial y aplicaciones
Cálculo diferencial
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Introducción a la Programación Paralela y Distribuida / Introduction to Parallel and Distributed Programming
Métodos numéricos
Cálculo integral
Comunicación Técnica en Inglés

Tercer Curso
Ampliación de métodos numéricos
Desarrollo Orientado a Objetos
Investigación operativa
Técnicas de Optimización y control
Variable compleja y Análisis de Fourier
Cálculo estocástico
Criptografía y seguridad
Gestión de Datos
Simulación numérica
Inteligencia artificial

Cuarto Curso
Aprendizaje automático
Modelos de Gestión y Producción
Optimización en redes
Simulación de Sistemas Logísticos
Ciencia de datos masivos
Planificación y Gestión de Proyectos de Ingeniería
Trabajo de fin de grado

Asignaturas optativas
Análisis de Datos en Series Temporales / Time Series Data Analysis
Análisis Matemático Financiero / Financial Mathematical Analysis
Visualización de datos / Data Visualization

Certificado en Digital Business
UX Design by Google
Facebook Social Media Marketing
Product Innovation & Service Design
Lean Business& Product Innovation
Inteligencia Artificial aplicada a la Ciberseguridad
Fundamentals of Fintech and Banking 4.0
Fundamentals of Digital Customer Experience
Fundamentals of Retail 4.0

Ciencia de datos: Data Scientist, analista, ingeniero de datos, machine learning.
Modelización matemática: Predicción y simulación en energía, biomedicina, transporte.
Inteligencia artificial: Algoritmos, deep learning, IA generativa.
Ciberseguridad: Criptografía, análisis de riesgos, protección digital.
Industria y logística: Optimización de procesos, supply chain.
Negocio y marketing: Análisis de clientes, estrategias basadas en datos.
Finanzas y banca: Análisis cuantitativo, gestión de riesgos.
Investigación y desarrollo: Doctorado, proyectos en universidades y empresas.