Grado en Matemáticas

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Analisis de educaedu

Florencia Costa

Florencia Costa

Grado en Matemáticas

  • Modalidad de impartición
    La impartición del Grado en Matemáticas es Presencial, en la ciudad de Madrid.
  • Número de horas
    La Carrera se desarrolla a lo largo de 4 años.
  • Titulación oficial
    El estudiante recibirá el título de Grado en Matemáticas, emitido por UNIE.
  • Valoración del programa
    Los estudiantes que realicen esta Carrera de UNIE desarrollarán capacidades analíticas y de pensamiento lógico a través del estudio de las Matemáticas. Adquirirán habilidades para formular problemas con su lenguaje correspondiente. Obtendrán destrezas para razonar y utilizar la deducción, la inducción y la analogía. Aprenderán a proponer e interpretar modelos matemáticos de situaciones reales sencillas.
  • Dirigido a
    La Carrera se dirige a todos aquellos interesados en el análisis matemático, la lógica y los cálculos. Deberán poseer un título de Bachiller.
  • Empleabilidad
    Los alumnos que finalicen la Carrera contarán con las competencias necesarias para desenvolverse en la docencia, investigación, en empresas de informática y telecomunicaciones, banca, finanzas, seguros, consultorías y divulgación científica.

Comentarios sobre Grado en Matemáticas - Presencial - Madrid - España

  • Contenido
    Grado en Matemáticas.


    Formación sólida en Matemáticas con gran componente de estadística y computación. Cuenta con dos especializaciones de alta demanda en el mercado laboral e investigador: Matemáticas Financieras y Matemáticas Computacionales.

    Este grado te permitirá formarte en el conocimiento del lenguaje y el formalismo de las matemáticas para que puedas afrontar y adaptarte a los retos que vayan apareciendo con los avances tecnológicos. Adquirirás unos buenos cimientos matemáticos con los que podrás dominar el lenguaje con el que se diseña la tecnología.

    En la UNIE hemos creado una propuesta con un fuerte componente en estadística y computación matemática que te acompañará durante todo el grado. Así, al margen de la mención que elijas, adquirirás una base sólida en dos disciplinas imprescindibles para poder adaptarte a un entorno cada vez más complejo y voluble.

    Formación sólida en Matemáticas con gran componente de estadística y computación. Cuenta con dos especializaciones de alta demanda en el mercado laboral e investigador: Matemáticas Financieras y Matemáticas Computacionales.




    ¿Qué nos hace diferentes?


    5 razones por las que estudiar este grado en UNIE:


    1 Formación sólida
    Recibirás una formación completa en fundamentos matemáticos que te proporcionarán una amplia visión para resolver problemas complejos.

    2 Especialización
    Te ofrece dos menciones con una gran demanda en el ámbito laboral e investigador: Matemáticas Financieras y Matemáticas Computacionales.

    3 Estadística y Computación
    Adquirirás un conocimiento profundo en estas dos disciplinas fundamentales que te permitirán adaptarte a entornos volubles y superar los nuevos retos tecnológicos.

    4 Perfiles Versátiles
    Gracias a tu sólida base matemática, adquirirás un perfil muy versátil pudiendo adaptarte a los cambios impulsados por los avances tecnológicos. Esta es una habilidad muy demandada por el mercado laboral en la actualidad.


    5 Formación en Programación con profunda base matemática
    Aprenderás a utilizar lenguajes como Python, R, Matlab o Octave GNU. Además podrás manejar el procesador de textos profesional LaTeX, familiarizarte con las metodologías ágiles e interpretar el lenguaje SQL para la gestión de bases de datos.



    PLAN DE ESTUDIOS:


    CAMPUS: Arapiles, Madrid
    IDIOMA: Español
    MODALIDAD: Presencial
    DURACIÓN: 4 años (240 ECTS)
    TÍTULO: Grado Oficial


    1 Curso:

    Álgebra Lineal I
    Cálculo en una variable
    Geometría Proyectiva
    Aproximación Numérica
    Cálculo en varias variables
    Introducción a la Programación
    Matemática Probabilística
    Topología Elemental
    Estadística Descriptiva e inferencial
    Programación Avanzada


    2 Curso:

    Estructuras Algebraicas
    Metodologías ágiles para la gestión de proyectos
    Análisis Funcional
    Métodos Numéricos para el Algebra Lineal
    Análisis Multivariante
    Geometría Diferencial I
    Análisis Básico de Variable Compleja
    Topología en Bajas Dimensiones
    Lenguajes de Programación y herramientas informáticas
    Estadística Bayesiana
    Base de Datos


    3 Curso:

    Álgebra Conmutativa
    Matemática de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias
    Geometría Diferencial de Variedades
    Álgebra Lineal Computacional
    Matemática de Ecuaciones Derivadas Parciales
    Ciencia de Datos
    Teoría de la Medida
    Topología Avanzada
    Modelos y Métodos Estadísticos
    Introducción a las Series Temporales


    4 curso:

    Metodologías ágiles para la gestión de proyectos
    Optativa I
    Optativa II
    Optativa III
    Optativa IV
    Trabajo Fin de Grado
    Optativa V
    Optativa VI
    Optativa VII
    Optativa VIII


    En este título se contempla una optatividad de 48 ECTS. El estudiante tendrá la posibilidad de superar estos créditos cursando libremente asignaturas optativas o bien obtener una mención cursando todas aquellas asignaturas incluidas en las menciones.



    Mención en Matemática Computacional:


    Machine Learning I
    Machine Learning II
    Inteligencia Artificial
    Big Data
    Visualización de datos
    Minería de Datos
    Series Temporales en Entornos de Programación Científica
    Modelos Gráficos


    Mención en Matemática Financiera:

    Sistemas y mercados financieros
    Macroeconomía I
    Matemáticas Financieras
    Métodos matemáticos para la toma de decisiones
    Econometría
    Macroeconomía II
    Análisis de los estados financieros
    Planificación financiera


    Salidas Profesionales:


    Las principales salidas profesionales del Grado en Matemáticas de UNIE son:

    En el ámbito empresarial:

    Estadístico
    Analista de Riesgos
    Analista Programador
    Especialista Big Data
    Actuario
    Chief Data Officer
    Analista Financiero o de Valores
    Arquitecto Big Data
    Gestor de Transferencia Tecnológica
    Director de Proyecto TIC
    Docente de Educación Superior
    En el ámbito académico o investigador:
    Astrónomo
    Docente en Educación Secundaria
    Bioinformático
    Bioestadista
    Docente en Educación no Reglada
    En el sector público no académico:
    Estadístico del Estado
    Meteorólogo del Estado
    Técnico Superior en TIC (CNI)

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