Grado en Matemática Computacional y Analítica de Datos

Universitat Autònoma de Barcelona

Nota de corte

Jun. 2018

10,13
  • Este grado tiene como objetivo la formación de profesionales en el campo de la matemática aplicada y computacional y el análisis de datos, con un carácter eminentemente práctico.

    Ofrece una formación sólida en matemáticas, física, estadística, métodos numéricos, computación y computación cuántica desde una visión integrada y conjunta. Además, proporciona, a las personas tituladas, habilidades y destrezas analiticoabstractas, algoritmicocomputacionales y en el manejo cuantitativo de la información, para resolver problemas reales.

    El factor diferencial del grado en Matemática Computacional y Analítica de Datos de la UAB consiste en que, mientras otros grados de ciencia de datos del sistema universitario catalán se dirigen a la manipulación y la explotación de datos con herramientas y algoritmos ya existentes, nosotros formamos profesionales capaces de desarrollar nuevos algoritmos y herramientas para la optimización, la modelización y el tratamiento de datos complejos.

    Además, la UAB tiene un campus universitario multidisciplinar que constituye lo que llamamos un campus lab, un laboratorio para la aplicación práctica del análisis de datos en diversos ámbitos: datos sanitarios, biológicas, financieras, sociales, etc.
  • Perfil del estudiante

    El estudiante que quiera cursar estos estudios debe ser una persona con gusto por la abstracción, el razonamiento lógico y la aplicación práctica mediante la modelización; aficionada a las matemáticas, la física y la computación, y que tenga curiosidad por la ciencia en general. Debe ser tenaz y con capacidad de trabajo y considerar un reto la resolución de problemas.

    Es necesario que el estudiante haya cursado Matemáticas en los dos cursos de bachillerato y se haya examinado de esta materia en las PAU.
  • Primer curso

    1er semestre

    • Álgebra Lineal

    • Cálculo en una Variable

    • Iniciación a la Programación

    • Fundamentos de Computadores

    • Software de Sistema


    2º semestre


    • Probabilidad

    • Cálculo en Varias Variables

    • Algorísmia y Combinatoria en Grafos. Métodos Heurísticos

    • Programación Orientada a los Objetos

    • Cálculo Numérico


    Segundo curso

    1er semestre



    • Visualización 3D

    • Modelización e Inferencia

    • Técnicas de Diseño de Algoritmos

    • Bases de Datos Relacionales

    • Métodos Numéricos y Probabilísticos


    2º semestre


    • Optimización

    • Ecuaciones Diferenciales Ordinarias

    • Inteligencia Artificial

    • Análisis de Datos Complejos

    • Análisis Complejo y de Fourier




    Tercer curso

    1er semestre


    • Ecuaciones en Derivadas Parciales

    • Física, Abstracción y Computación

    • Aprendizaje Computacional

    • Computación de Altas Prestaciones

    • Teoría de la Información


    2º semestre


    • Sistemas Distribuidos y la Nube

    • Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

    • Información Cuántica

    • Bases de Datos No Relacionales

    • Modelización y Simulación


    Cuarto curso


    • Trabajo de Fin de Grado




    Asignaturas optativas

    4º curso


    • Análisis de Datos Financieros

    • Análisis de Datos Temporales

    • Métodos de Análisis en Ciencias de la Salud

    • Bioinformática

    • Análisis de Datos en Astrofísica

    • Gestión de Proyectos de Datos

    • Información y Seguridad

    • Análisis Topológico de Datos

    • Teoría de Juegos

    • Internet de las Cosas

    • Procesado del Lenguaje Natural

    • Visión por Computador

    • Simulación de Altas Prestaciones

    • Química Computacional

    • Librerías Matemáticas de Altas Prestaciones

    • Prácticas Externas

    • Temas de Ciencia Actual


  • Las personas graduadas estarán capacitadas para desarrollar actividades en empresas, centros de investigación y organismos oficiales de generación y gestión de datos, así como de modelización, simulación y consultoría científica.



    Habrán adquirido una formación que les permitirá adaptarse a problemas actuales y de futuro, entender cada problema particular y modelar y proponer predicciones rigurosas ad hoc.



    Los cinco grandes ámbitos de aplicación son:

    • Administraciones públicas.

    • Ciencias de la salud y naturales.

    • Economía y finanzas.

    • Industria y servicios.

  • Convocatorias

    Inicio: Septiembre
  • Lugares

    Bellaterra
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