Master Universitario en Matemática Computacional

El perfil del titulado o titulada es polivalente: combina una sólida base matemática con una excelente formación técnica en informática, y está preparado para el uso de sofisticadas herramientas informáticas con la capacidad de abstracción de un matemático o matemática. Tiene capacidad para dirigir consultorías, asesorías financieras e industriales, centros de cálculo, etc. Además, dependiendo de la especialidad elegida, podrá estar capacitado para investigar en matemáticas puras y aplicadas y en ciencias de la computación o para seguir un camino profesional en la empresa.

Acceso a las enseñanzas oficiales de Máster

1. Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.

2. Así mismo, podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.

Ingenieros técnicos y superiores, licenciados en Ciencias Físicas, Químicas, Matemáticas y Económicas. Graduados de las titulaciones en que se reconvertirán las titulaciones anteriores en la futura reforma de los títulos de grado. Todos los estudiantes o profesionales que hayan completado 180 créditos de estudios de primer ciclo.

Ser capaz de plantear matemáticamente problemas de la industria y de la empresa de una cierta complejidad, identificar o idear métodos matemáticos teóricos-computacionales.
Formación especializada en cálculo científico, simulación y técnicas estadísticas que permiten la inserción en equipos de I+D.
Adquirir una formación especializada en software industrial y estadístico.
Profundizar en el conocimiento de modelos y técnicas matemáticas que permitan el planteamiento y la búsqueda de soluciones en problemas del mundo real.
Iniciarse en las técnicas de la investigación matemática.

Primer Semestre
Modelización de Sistemas Discretos (3 créditos ECTS)
Modelización de Sistemas Continuos (3 créditos ECTS)
Análisis Estadístico de Sistemas (3 créditos ECTS)
Métodos Matemáticos en Ecuaciones en Derivadas Parciales (3 créditos ECTS)
Métodos Avanzados de Programación Científica (3 créditos ECTS)
Geometría Computacional (3 créditos ECTS)
Análisis Matemática Avanzada (2 créditos ECTS)
Métodos Avanzados de la Investigación Operativa (2 créditos ECTS)
Minería de Datos (2 créditos ECTS)
Software de Modelización de Sistemas Industriales (6 créditos ECTS)

Segundo Semestre

Asignaturas Obligatorias
Teoría de la Señal: Análisis de Fourier y ondículas (3 créditos ECTS)
Álgebra Computacional (3 créditos ECTS)
Criptología. Aplicaciones a la Seguridad Informática y Comercial (3 créditos ECTS)
Simulación de Sistemas (2 créditos ECTS)
Ciclo de Conferencias (1 crédito ECTS)
Trabajo de Fin de Máster (12 créditos ECTS)

Optativas (hay que elegir una de las dos orientaciones)
Orientación investigadora:
Teoría Algebraica de la Información (3 créditos ECTS)
Teoría de la Medida y Probabilidad (3 créditos ECTS)

Orientación profesional:
Prácticas Externas (6 créditos ECTS)

Dirección de equipos de desarrollo de software.
Dirección y gestión de proyectos informáticos e industriales.
Dirección de departamentos informáticos de las empresas.
Consultoras y asesorías financieras.
Centros de cálculo en empresas industriales.
Empresas o institutos estadísticos

Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones ‐ y los conocimientos y razones últimas que las sustentan - a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Que los estudiantes posean habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.