Grado en Ingeniería Matemática

Lugar / ModalidadPresencial en Madrid

Duración4 años / 240 ECTS

FechasSeptiembre

Descripción del programa

La demanda de ingenieros matemáticos ha crecido por el auge del Big Data, la IA, el Machine Learning y la economía digital. Los perfiles capaces de comprender cómo estas tecnologías están transformando los negocios serán los líderes de este entorno digital. Prepárate en UAX para ser ese profesional y aportar valor desde el primer día de trabajo.

Las tecnologías de la sociedad de la información, junto con la disponibilidad de datos masivos, están originando grandes oportunidades para los perfiles especializados en titulaciones STEM como la ingeniería matemática, profesionales acostumbrados al análisis de situaciones complejas y con una excelente capacidad para resolver problemas de diferente tipo.

El Grado en Ingeniería Matemática de UAX combina conocimientos esenciales de programación analítica avanzada, gestión de datos o el machine learning con con dos aspectos críticos hoy, el uso del dato para la toma de decisiones y la formación estratégica en áreas de negocio como el marketing, la gestión de personas o la dirección estratégica.

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Metodología

Los estudiantes del Grado en Ingeniería Matemática de la UAX desarrollan parte de su formación en un entorno altamente tecnológico, apoyado en un campus pionero en sostenibilidad, diseño e innovación, ubicado en el centro de Madrid.

FabLab / TechLab

- Tienen acceso a tecnologías avanzadas como realidad virtual, robótica, impresión 3D, simulación de gemelos digitales y desarrollo de prototipos.

Laboratorio de Física

- Realizan prácticas experimentales ligadas a asignaturas como electromagnetismo, óptica o mecánica, permitiendo a los estudiantes comprender y aplicar los fundamentos físicos desde una perspectiva matemática y de ingeniería.

Laboratorio de Computación

- Trabajan con lenguajes y plataformas punteras como Python, R, SQL, Spark o MongoDB. Este espacio está orientado al desarrollo de modelos matemáticos, algoritmos, análisis de datos y simulaciones complejas.

Zonas Coworking y Liquid Studio

- Un espacio compartido con empresas tecnológicas donde se llevan a cabo proyectos reales de innovación y transferencia. Estas zonas están dotadas de aulas insonorizadas, conectividad multidispositivo y mobiliario que fomenta la colaboración y el trabajo ágil.

Aulas tecnológicas

- Todas las aulas del campus están equipadas con pizarras táctiles, iluminación circadiana y sistemas avanzados de proyección y sonido, que refuerzan una experiencia de aprendizaje interactiva, inmersiva y conectada.

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Salidas profesionales

Los egresados cuentan con un perfil versátil y muy demandado en sectores estratégicos. Algunas áreas destacadas:

- Ciencia de datos: Data Scientist, analista, ingeniero de datos, machine learning.
- Modelización matemática: Predicción y simulación en energía, biomedicina, transporte.
- Inteligencia artificial: Algoritmos, deep learning, IA generativa.
- Ciberseguridad: Criptografía, análisis de riesgos, protección digital.
- Industria y logística: Optimización de procesos, supply chain.
- Negocio y marketing: Análisis de clientes, estrategias basadas en datos.
- Finanzas y banca: Análisis cuantitativo, gestión de riesgos.
- Investigación y desarrollo: Doctorado, proyectos en universidades y empresas.

Alta empleabilidad: 98% encuentra trabajo en menos de 6 meses.
Más de 50.000 ofertas activas para ingenieros matemáticos a nivel global.

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Temario del curso

Programa formativo

01PRIMER CUATRIMESTRE+

- Estructuras algebraicas
- Álgebra I
- Análisis estadístico
- Fundamentos de programación y computadores
- Fundamentos Matemáticos de la ingenieria I

02SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Estructura de datos y algoritmos I
- Logica y Matematica discreta
- Álgebra II
- Fundamentos Fisicos de la ingenieria
- Fundamentos Matemáticos de la ingenieria II

03PRIMER CUATRIMESTRE+

- Ecuaciones diferenciales y Ecuaciones en Diferencias
- Estadística Aplicada / Applied Statistics
- Estructura de Datos y Algoritmos II / Data Structures and Algorithms II
- Geometria diferencial y aplicaciones
- Cálculo diferencial

04SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Ecuaciones en Derivadas Parciales
- Introducción a la Programación Paralela y Distribuida / Introduction to Parallel and Distributed Programming
- Métodos numéricos
- Cálculo integral
- Comunicación Tecnica en Ingles / Technical Communication in English

05PRIMER CUATRIMESTRE+

- Ampliación de Métodos Numéricos / Extension of Numerical Methods
- Desarrollo Orientado a Objetos / Object Oriented Development
- Investigación operativa
- Tecnicas de Optimización y control
- Variable compleja y Análisis de Fourier

06SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Cálculo estocastico
- Criptografia y Seguridad / Cryptography and Security
- Gestion de Datos / Data Management
- Simulación numérica / Numerical Simulation
- Inteligencia artificial

07PRIMER CUATRIMESTRE+

- Aprendizaje Automático
- Modelos de Gestión y Producción / Management and Production Models
- Optimización en redes
- Simulación de Sistemas Logísticos / Simulation of Logistics Systems

08SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Ciencia de datos masivos
- Planificación y Gestión de Proyectos de Ingeniería Matemática / Planning and Management of Mathematical Engineering Projects
- Trabajo Fin de Grado

09PRIMER CUATRIMESTRE+

- UX Design by Google

10SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Facebook Social Media Marketing

11PRIMER CUATRIMESTRE+

- Product Innovation & Service Design

12SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Lean Business& Product Innovation

13PRIMER CUATRIMESTRE+

- Inteligencia Artificial aplicada a la Ciberseguridad

14SEGUNDO CUATRIMESTRE+

- Fundamentals of Fintech and Banking 4.0