La sociedad demanda de la universidad una mayor implicación en los problemas del tejido productivo, y de las empresas un mayor compromiso con la Investigación, Desarrollo e innovación. Hay una necesidad manifiesta de acercamiento entre la universidad y la empresa. El Master en Modelización Matemática, Estadística y Computación pretende dar una respuesta a esas necesidades, tanto en la formación de profesionales de alta capacitación tecnológica dirigidos hacia la empresa e investigación aplicada, como en el fomento de colaboraciones entre la empresa y la universidad para la transferencia de tecnología. En este sentido, este Máster es un master profesional, tiene vocación profesional.
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.
Formar profesionales con un alto grado de formación científica y técnica, con conocimientos avanzados y experiencia práctica de aplicaciones de las matemáticas y estadística y del uso de la informática en empresas.
Los estudiantes del Master en Modelización Matemática, Estadística y Computación manejarán las herramientas de software más utilizadas en la industria y en la empresa para la simulación de procesos, para el tratamiento de gran cantidad de datos, para la optimización de recursos, la logística, etc. Así, los estudiantes adquirirán conocimientos teóricos y prácticos de informática, estadística, tratamiento de datos, optimización, análisis numérico y modelización matemática de distintas parcelas de la realidad y/o de problemas empresariales, para su incorporación en empresas tanto de servicios como industriales, en centros tecnológicos y en departamentos I+D+i. También, estas enseñanzas les servirán para iniciar una carrera de investigación aplicada interdisciplinar y, eventualmente, incorporarse en un programa de doctorado.
Optativas
Algoritmos Bioinspirados y Técnicas de Computación Evolutiva
Análisis Funcional y de Fourier
Bases de Datos y Programación Orientada a Objetos.
Codificación y Criptografía
Dinámica no Lineal y Aplicaciones
Diseño Geométrico Asistido por Ordenador
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Geometría de Variedades
Grupos y Representaciones
Introducción a la Minería de Datos
Métodos Numéricos en Física e Ingeniería
Modelización Estadística
Modelos de Logística
Procesamiento de la Señal y de la Imagen
Procesos Estocásticos y Probabilidad
Programación Científica y Álgebra Computacional
Series Temporales
Técnicas Clásicas de Optimización
Teoría de Control
Topología Algebraica
Trabajo y Proyecto Fin de Máster
Ser Capaz de comprender y resolver problemas matemáticos avanzados, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.
Ser capaz de diseñar, desarrollar y adaptar aplicaciones informáticas para obtener soluciones de los modelos aplicados desarrollados y/o realizar simulaciones numéricas
Ser capaz de elaborar modelos para captar y explicar una parcela de la realidad, de analizarlos y estudiar cómo será cualitativamente su solución
Ser capaz de elaborar y desarrollar razonamientos matemáticos avanzados y de abstraer las propiedades esenciales de los distintos objetos matemáticos y aplicarlas en otros contextos
Ser capaz de manejar una variada gama de técnicas y software aplicados a la resolución de problemas prácticos de optimización, tratamiento de datos, simulación numérica e investigación en matemáticas
Ser Capaz de Modelizar y diseñar algoritmos para solucionar problemas Prácticos de Aplicaciones Matemáticas en otras Ciencias o un entorno profesional
Ser capaz de trabajar en equipo y gestionar el tiempo de trabajo
Ser capaz de trasladar los procesos y resultados de un problema resuelto matemáticamente a un lenguaje no excesivamente técnico
Ser capaz de utilizar con soltura herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos
Ser capaz de utilizar los recursos necesarios para enmarcar y proponer soluciones a problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente
Tener capacidad crítica para enfrentarse a un nuevo software, para comprender una nueva opción o nuevo programa informático, para instalarlo y extraer sus nuevas posibilidades y aportaciones
Tener capacidad crítica para leer artículos de investigación e incorporar los resultados a su trabajo
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