Ingeniería Matemática
Grado
En Madrid
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Descripción
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Tipología
Título propio
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Lugar
Madrid
¿Por qué estudiar Ingeniería Matemática?
La Ingeniería Matemática es el desarrollo y aplicación de los métodos matemáticos avanzados a los problemas que aparecen en nuestra realidad; desde la ingeniería, la ciencia, la tecnología; hasta la empresa, la industria y la administración o la investigación médica.
Durante cuatro años, profundizarás en áreas como: Analítica, Big Data, Estadística, Experiencia de Usuario, Inteligencia, Internet of things, Criptografía y Ciberseguridad, Procesamiento Multimedia y Biomatemática.
Ranking CyD (Fundación Conocimiento y Desarrollo), julio 2019. U-Multirank. Unión Europea.
Estudiarás en una universidad con un 94% DE TASA DE EMPLEABILIDAD.
Líderes en Enseñanza y Aprendizaje de las Universidades Privadas de Madrid y entre las 3 mejores Universidades Españolas.
Fuente: Ranking CYD edición mayo 2020
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Las salidas profesionales pueden ser:
Big Data Engineer
Asesoramiento financiero
Responsable de Gestión de Tecnologías de la Información
Consultoría en Business Intelligence
Dirección de Investigación y Desarrollo
Desarrollo de Inteligencia Artificial
Data Management de pacientes en centros médicos
Responsable de Industria 4.0
Data & Analytics Executive
Logística
Para poder estudiar el Grado en Ingeniería Matemática deberás haber aprobado el bachillerato y la selectividad (no es necesaria ninguna note de corte). Además como candidato deberás superar un proceso de admisión consistente en:
Test psicotécnico
Test de personalidad
Prueba de inglés
Entrevista personal
Una vez realizada la prueba, el responsable del Grado te comunicará personalmente la resolución. En caso de ser admitido, podrás pasar a reservar tu plaza.
Acceso internacional al Grado »
ACCESO Y ADMISIÓN
APÚNTATE A LAS PRUEBAS DE ADMISIÓN »
+ Título Propio en Quantum Computing* *Para alumnos que accedan en el curso 2020-21
Opiniones
Materias
- Ingeniería matemática
Temario
-
Algebra I
-
Cálculo I
-
Programación I
-
Fundamentos de Computación
Lógica y Pensamiento Crítico
-
Gestión del Conocimiento y Habilidades de la Persona
-
Algebra II
-
Cálculo II
-
Matemática Discreta
-
Lógica Matemática y Computacional
-
Historia de la Ciencia y la Tecnología
-
Proyecto Integrador I
- Antropología y Responsabilidad Social
- Estructura de Datos y Algoritmos
- Estadística I
- Ecuaciones Diferenciales
- Empresa y Transformación Digital
- Programación II
- Bases de Datos
- Estadística II
- Cálculo Numérico I
- Proyecto Integrador II
- Algebra for Quantum Computing
- Introduction to Quantum Mechanics
- Clasic and Quantum Computing Models
- Ética en la Era Digital
- Modelado y Simulación I
- Cálculo Numérico II
- Aprendizaje Automático
- Complejidad Computacional
- Autómatas
- Investigación Operativa
- Econometría
- Minería de Datos
- Sistemas de Control
- Criptografía
- Proyecto Integrador III
- Probabilistic Calculus in Quantum Computing
- Quantum Mechanics and Chemistry
- Quantum Computing
- Horizontes de la Ciencia y la Tecnología
- Planificación y Gestión de Proyectos de Ingeniería
- Legislación
- Procesamiento Multimedia
- Biomatemática
- Visualización de Datos
- Internet de las Cosas
- Proyecto Fin de Grado
- Prácticas en Empresas
- Optatividad
- Criptoanálisis
- Computación Cuántica
- Marketing Digital y Redes
- Robótica
- Ingeniería Gráfica
- Deep Learning
- Big Data
- Modelado y Simulación II
- Actividades Formativas Complementarias I
- Actividades Formativas Complementarias II
- Quantum Programming and Applications
- Quantum Computers
- Descripción de los módulos/materias
- Distribución de créditos
- Competencias a adquirir por el alumno
Información adicional
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Ingeniería Matemática