Másteres oficiales

Matemáticas y Ciencia de Datos

Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.

Cuadro general de la estructura del plan de estudios

Plan de estudios

Calendario de implantación del título

El primer curso de este grado, Matemáticas y Ciencia de Datos, fue el 2022-23 y el grado actual Matemáticas y Estadística (2019) se está extinguiendo curso a curso comenzando la extinción del primer curso en 2022-23; el resto de los cursos se irán extinguiendo año a año siendo sustituidos por los correspondientes del nuevo grado Matemáticas y Ciencia de Datos.

La tabla siguiente muestra la cronología de implantación del grado Matemáticas y Ciencia de Datos (2022) y la extinción del grado Matemáticas y Estadística (2019).

  

Curso

Implantación grado Mat. y Ciencia de Datos

Extinción Mat. y Estadística

2022-23

2023-24

2024-25

2025-26

 

 

Información general con la distribución de créditos en función del tipo de materia y número de créditos de las asignaturas

 

ECTS

Car.

Curso

Semestre

 Asignatura

9

B

1

Matemáticas básicas

18

B

1

1º y 2º

Álgebra lineal

18

B

1

1º y 2º

Análisis de variable real

7,5

B

1

1º y 2º

Informática

7,5

OB

1

1º y 2º

Elementos de matemáticas y aplicaciones

6

OB

2

Cálculo diferencial

6

OB

2

Geometría lineal

6

OB

2

Probabilidad

6

OB

2

Métodos numéricos

6

OB

2

Estructuras algebraicas

6

OB

2

Cálculo integral

6

OB

2

Elementos de ecuaciones diferenciales ordinarias

6

B

2

Estadística

6

OB

2

Investigación operativa

6

B

2

Física: Mecánica y Ondas

6

OB

3

Ampliación de probabilidad

6

OB

3

Álgebra matricial

6

OB

3

Análisis matemático para ciencia de datos

6

OB

3

Inferencia estadística

6

OB

3

Modelos de regresión

6

OB

3

Modelos dinámicos

6

OB

3

Análisis de datos

6

OB

3

Métodos computacionales en optimización

6

OB

3

Procesos estocásticos

6

OB

3

Diseño de experimentos

6

OB

4

Modelos multivariantes en ciencia de datos

6

OB

4

Métodos computacionales en estadística

6

Op-a

4

Series temporales

6

Op-a

4

Modelos estadísticos en finanzas

6

Op-b

4

Bases de datos

6

Op-a

4

Aplicaciones de los procesos estocásticos

6

Op

4

Técnicas de muestreo

6

Op

4

Métodos computacionales en inferencia bayesiana

6

Op-b

4

Aprendizaje estadístico automático: Machine learning

6

Op-b

4

Datos masivos: Big-data

 

ECTS: TIPO DE ASIGNATURA

 

(B) Formación básica

64,5

(OB) Obligatorias

127.5

(Op) Optativas del grado

30 (*)

Reconocimiento, prácticas, otra asignatura del grado o de otros grados, representación…

6

Trabajo Fin de Grado

12

Total

240

 

(*) Estos 30 ECTS optativos en asignaturas del grado se deben cursar como sigue:

2 asignaturas Op-a (Módulo de Aplicaciones de la Estadística)

2 asignaturas Op-b (Módulo de Extensiones Computacionales)

1 asignatura optativa del grado no cursada

 

 

Breve descripción de los módulos o materias, su secuencia temporal y competencias asociadas a cada uno de los módulos o materias

Secuencia temporal de los módulos y materias 

Competencias asociadas a módulos, materias y asignaturas

Itinerarios formativos (menciones/grados - especialidades/másteres)

No existen itinerarios, pero es posible cursar todas las optativas de cualquiera de los módulos 4, 5 o 6.

Guías docentes de las asignaturas

Guía docente

Acuerdos o convenios de colaboración y programas de ayuda para el intercambio de estudiantes

Oficina de movilidad

Movilidad UCM

Programas europeos

Prácticas externas (convenios con entidades públicas o privadas, sistema de tutorías, sistemas de solicitud, criterios de adjudicación...)

Prácticas Curriculares

Ingreso de estudiantes incluyendo planes de acogida o tutela

Proyecto PIMAT (Proyecto Intégrate en Matemáticas):

Proyecto PIMAT

 

Trabajo Fin de Grado

Normativa de los TFG para todas las titulaciones impartidas en la Facultad de Ciencias Matemáticas:

Normativa e información sobre los Trabajos de Fin de Grado

La asignatura TFG se implantará cuando lo esté el cuarto curso de este grado.