Grado en

Matemática Computacional

Como graduado en Matemática Computacional, podrás trabajar en:

• Data science: estarás especializado en extraer, contrastar y analizar datos para mejorar la eficiencia de procesos comerciales o científicos.
• Consultoría financiera y de negocio: sabrás cómo obtener modelos y extraer datos para realizar previsiones relacionadas con los mercados. Además, te dedicarás a la optimización del proceso de negocio y de su gestión.
• Consultoría tecnológica: aportarás la capacidad de resolución de problemas y modelado matemático en distintos ámbitos de la sociedad.
• Aplicaciones industriales: como especialista en estudiar cadenas de montaje, redes de suministro, así como el modelado de máquinas para una industria concreta.
• Desarrollo de software: estudiando matemáticas normalmente especializadas en el back-end, aunque con altas capacidades para la adaptación y desarrollo de software específico para áreas concretas.
• Modelado y simulación: serás especialista en modelar y posteriormente simular sistemas reales. Pueden abarcar desde modelos físicos (maquinaria empresarial, misiones espaciales) a otros más abstractos como modelos de lenguaje o de interacciones sociales.
• Análisis de riesgos: emplearás herramientas estadísticas para determinar el riesgo de tomar una acción. Usualmente, trabajarás en el sector financiero o empresarial.
• Docencia e investigación: como profesional de la docencia secundaria o universitaria. En el segundo caso, te especializarás en un campo de investigación a través de un doctorado.

Perfil profesional

Una vez que finalices el Grado en Matemática Computacional de UNIR tendrás los conocimientos y la comprensión de los fundamentos básicos del modelado matemático, desarrollando un perfil de ingeniero matemático. Entre otros conocimientos, serás capaz de:

• Desarrollar nuevos algoritmos y herramientas capaces de optimizar datos financieros, industriales, sociales, biológicos, etc.
• Conocer los principios fundamentales de la programación/computación aplicada a la solución de problemas multivariantes, ecuaciones diferenciales, estadística, procesos estocásticos y series temporales.
• Analizar métodos computacionales para el modelado, simulación y optimización de un problema matemático real.
• Obtener las soluciones aproximadas de numerosos problemas de la ciencia y la ingeniería a través del análisis numérico.