Universitat Autònoma de Barcelona

Máster Modelización para la Ciencia y la Ingeniería / Modelling for Science and Engineering

Universitat Autònoma de Barcelona
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Cerdanyola del Vallès
  • Precio:
    Información no disponible
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Campus de la UAB. Plaça Cívica
    Cerdanyola del Vallès (Barcelona) 08193
    España
  • Duración:
    60 ECTS
  • Idioma:
    El Curso se imparte en Inglés
  • Titulación:
    Título Oficial de Máster en Modelización para la Ciencia y la Ingeniería / Modelling for Science and Engineering

Presentación

El núcleo central temático de este Máster en Modelización para la Ciencia y la Ingeniería descansa sobre dos pilares fundamentales: la modelización de los sistemas y la simulación o resolución numérica de los mismos.
Los graduados en ciencias e ingenirías encontrarán en este máster una formación transversal que les permitirá analizar y resolver sistemas mediante la construcción y tratamiento de modelos.
El carácter interdisciplinar del máster hace que los alumnos se encuentren en una situación parecida a la que se encontrarán en la vida laboral, siendo un buen paso entre el mundo académico y el profesional. De otra parte, el máster tiene un cariz internacional dado que las clases se imparten en inglés y que en el máster participan personas de otros países.

Requisitos

Acceso a las enseñanzas oficiales de Máster

1. Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.

2. Así mismo, podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.

Dirigido

Para acceder a este máster es necesario estar en posesión de un título oficial universitario español, o de otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del EEES. También son válidos los títulos de terceros países que faculten para el acceso a enseñanzas de máster.

Programa

Especialidad en Modelización de Sistemas Complejos
Programación Paralela
Investigación e Innovación
Taller de Modelización
Trabajo de Fin de Máster
Modelización Determinista
Procesos estocásticos Aplicados
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Matemáticas Avanzadas II
Matemáticas para "Big Data"
Modelización y Simulación Aplicadas
Prácticas en Empresas e Instituciones

Especialidad en Modelización Matemática
Programación Paralela
Investigación e Innovación
Taller de Modelización
Trabajo de Fin de Máster
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Optimización
Matemáticas Avanzadas Y
Matemáticas Avanzadas II
Matemáticas para "Big Data"
Modelización Determinista
Modelización y Simulación Aplicadas
Prácticas en Empresas e Instituciones
Procesos estocásticos Aplicados
Sistemas Paralelos y Distribuidos de Cómputo
Visualización de Datos y Modelización

Especialidad en Modelización para la Ingeniería
Programación Paralela
Investigación e Innovación
Taller de Modelización
Trabajo de Fin de Máster
Modelización Determinista
Modelización y Simulación Aplicadas
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Matemáticas Avanzadas Y
Matemáticas Avanzadas II
Matemáticas para "Big Data"
Optimización
Prácticas en Empresas e Instituciones
Procesos estocásticos Aplicados
Sistemas Paralelos y Distribuidos de Cómputo
Visualización de Datos y Modelización

Especialidad en Ciencia de Datos
Programación Paralela
Investigación e Innovación
Taller de Modelización
Trabajo de Fin de Máster
Matemáticas para "Big Data"
Sistemas Paralelos y Distribuidos de Cómputo
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Matemáticas Avanzadas Y
Matemáticas Avanzadas II
Modelización Determinista
Modelización y Simulación Aplicadas
Optimización
Prácticas en Empresas e Instituciones
Procesos estocásticos Aplicados
Visualización de Datos y Modelización

Especialidad en Investigación Matemática
Programación Paralela
Investigación e Innovación
Taller de Modelización
Trabajo de Fin de Máster
Matemáticas Avanzadas Y
Matemáticas Avanzadas II
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Matemáticas para "Big Data"
Modelización Determinista
Modelización y Simulación Aplicadas
Optimización
Prácticas en Empresas e Instituciones
Procesos estocásticos Aplicados
Sistemas Paralelos y Distribuidos de Cómputo
Visualización de Datos y Modelización

Salidas profesionales

Los alumnos que cursen este máster están preparados para:
Colaborar en departamentos de universidad

Trabajar en empresas punteras de innovación tecnológica como por ejemplo:
AIS Aplicaciones de Inteligencia Artificial
AIA Aplicaciones de Informática Avanzada
ASCAMM Centro Tecnológico
BTECHC Barcelona Technical Center
Salvetti&Llomparthttp
Autodesk
OTSA Maquinaria Eléctrica S.L.
AUMA Consultores en Medio Ambiente y Energia
INÈDIT innovación
AERIS Tecnologías Ambientales
VORTEX Online Wind Modeling

Investigar en centros de investigación como:
CRM Centre de Receca Matemàtica
IFAE Institut for High Energy Physics
iermB Institut d´Estudis Regionals i Metropolitans de Barcelona
CVC Centre de Visió per Computador

Competencias

Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

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