Enfoque MetodológicoEl enfoque metodológico es la característica más importante del curso: Trata de desarrollar el concepto de ingeniería en el campo de las matemáticas centrándose, fundamentalmente, en la modelización y resolución de problemas y el estudio de casos.
Selección de Alumnos Los alumnos serán seleccionados por la Comisión de Coordinación del Programa de Posgrado. La selección se basará en la adecuación de la formación previa del alumno y en el expediente académico y currículo.
Estructura del Posgrado
Número de Créditos: Mínimo 60, máximo 120 ECTS
- Primer curso
- Formación complementaria o preliminar sobre la que la Comisión de Coordinación del Programa de Posgrado determinará la necesidad de cursarlo. (*)
- Segundo curso 60 ECTS.
- Cursos obligatorios: 45 ECTS
- Cursos optativos: 9 ECTS
- Prácticas o Proyecto: 6 ECTS
(*) Formación complementaria o preliminarEn función de la formación previa del estudiante, la Comisión de Coordinación del Programa de Posgrado decidirá si el alumno entra directamente a 2º curso o bien tiene que cursar, total o parcialmente, una de las dos siguientes opciones:
Opción AHasta 60 ECTS de asignaturas de segundo ciclo de las licenciaturas de Matemáticas y de Ciencias y Técnicas Estadísticas.
Opción BCurso propedéutico de carácter recordatorio e igualatorio. Hasta 12 ECTS en:
- Álgebra lineal numérica (Matlab).
- Análisis matemático y EDO.
- Probabilidad y Estadística.
- Lenguajes de Programación (Fortran y C).
Convocatorias: Septiembre y Diciembre
Cuadro De Asignaturas
- Curso Propedéutico (CP) (Septiembre)
1º Cuatrimestre
- Bases de Datos (BD)
- Estadística Aplicada y Minería de Datos (EAMD)
- Métodos Numéricos, Modelización y Sistemas Dinámicos (MNMSD)
2º Cuatrimestre
- Seminario y semana de modelización (SSM)
- Optimización y Simulación (OS)
- Fundamentos de Matemática Financiera (MF)
- Teoría de la Señal (TS)
- Visión Artificial (VA)
- Criptografía (CR)
- Java y Servicios Web I (JSWI)
- Java y Servicios Web II (JSWII)
- Modelos Matemáticos en Ingeniería de Alimentos (MMIA)
- Modelización de medios deformables en procesos industriales (MMDPI)
- Cálculo estocástico y aplicaciones (CE)
- Aplicaciones del Álgebra Computacional en Inteligencia Artificial (AACIA)
- Tipos de interés (TI)
- Introducción a la gestión de riesgos financieros (GRF)
- Métodos numéricos en finanzas (MNF)
Prácticas o Proyecto (PP)