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Ingeniería Matemática

Ingeniería Matemática

Universidad Francisco de Vitoria -Grados-

Carrera universitaria presencial

Madrid


Precio a consultar

¿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

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Septiembre 2021

A quién va dirigido

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

Requisitos

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 »

Temario completo de este curso

  • 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
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