Grado en Matemática Computacional

Grado que integra matemáticas avanzadas con programación para resolver problemas complejos. Aprenderás a modelizar, simular y analizar sistemas mediante herramientas computacionales aplicadas a ciencia, industria y tecnología.

Para acceder al Grado en Ciencia de Datos es necesario cumplir alguna de las vías oficiales de acceso a la universidad, como Bachillerato con EBAU/PAU, FP de Grado Superior, pruebas para mayores de 25 o 45 años, acreditación de experiencia profesional (mayores de 40), titulación universitaria previa o estudios extranjeros equivalentes.

Enfocado a perfiles con alta capacidad analítica interesados en matemáticas, programación y modelización, orientados a sectores tecnológicos, financieros o científicos.

Dominar y controlar el lenguaje y herramientas como C, Phyton, SQL y Matlab Simulink.
Desarrollar algoritmos eficientes partiendo de una formación especializada en Estadística, Modelado, Simulación y Optimización, Fundamentos de Informática, Cálculo y Análisis Matemáticos y Álgebra.
Ser capaz de entender los principios fundamentales en la visualización y minería de datos, análisis multivalentes, procesos estocásticos, estadística no paramétrica series temporales.
Adquirir conocimientos que te permitan entender computacionalmente los elementos matemáticos de la geometría.
Entender y analizar aplicaciones tecnológicas a través del modelado, simulación y optimización de un problema matemático.
Tener los conocimientos y habilidades para desarrollar nuevos algoritmos y herramientas capaces de optimizar datos financieros, industriales, sociales o biológicos, etc.

PRIMER CURSO

Primer cuatrimestre

Cálculo I
Álgebra y Matemática Discreta
Estadística
Fundamentos Físicos de la Computación
Fundamentos de Programación

Segundo cuatrimestre

Cálculo II
Bases de Datos
Álgebra Lineal y Multilineal
Topología General
Lógica Computacional

SEGUNDO CURSO

Primer cuatrimestre

Modelos de Probabilidad
Geometría Afín y Euclídea
Topología Algebraica
Tecnología de Computadores
Diseño de Bases de Datos

Segundo cuatrimestre

Programación de Bases de Datos
Ecuaciones Diferenciales
Estructuras Algebraicas
Sistemas Operativos
Análisis Funcional

TERCER CURSO

Primer cuatrimestre

Teoría de la Medida
Métodos Numéricos
Cálculo en Varias Variables
Diseño Avanzado de Algoritmos
Redes de Ordenadores

Segundo cuatrimestre

Modelo Matemático
Teoría de Galois
Estadística no Paramétrica
Análisis Multivariante
Programación Avanzada

CUARTO CURSO

Primer cuatrimestre

Ingeniería del Software
Análisis Complejo
Análisis Numérico
Simulación Numérica
Optimización Numérica

Segundo cuatrimestre

Optativa I
Optativa II
Optativa III
Trabajo Fin de Grado

OPTATIVAS

Sistemas Dinámicos
Series Temporales
Procesos Estocásticos
Ecuaciones en Derivadas Parciales

Data Science
Asesoramiento científico, técnico e informático
Planificación logística y diseño
Consultoría financiera
Modelado y simulación
Análisis de riesgos
Análisis de datos
Diseño y gestión de sistemas informáticos
Proyectos I+D+I
Docencia e Investigación

Matemáticas avanzadas, Programación, Simulación, Algoritmos, Modelización, Análisis numérico, Optimización