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Opinión sobre Máster en Matemática Computacional + 60 Créditos ECTS

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Plan de estudios de Master matemática computacional

MASTER MATEMÁTICA COMPUTACIONAL. Aprovecha esta oportunidad para mejorar tus habilidades y obtener un título que potenciará tu posición en el trabajo. Diferénciate mediante tu formación y logra tus metas profesionales estudiando de manera cómoda y adaptable con nuestra modalidad de e-learning.

Resumen salidas profesionales
de Master matemática computacional
El Master en Matemática Computacional es de suma relevancia a nivel mundial debido al creciente papel que juegan las matemáticas y la computación en diversos campos de la ciencia, la tecnología y la industria. En el contexto actual, donde la generación y análisis de grandes cantidades de datos se ha vuelto fundamental, la capacidad de utilizar herramientas matemáticas y computacionales para resolver problemas complejos se ha convertido en una necesidad. Ofrecemos una formación integral en áreas clave como el álgebra lineal, la estadística y el pensamiento computacional, brindando a los estudiantes las habilidades necesarias para abordar desafíos actuales y futuros en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la biomedicina y la investigación científica.
Objetivos
de Master matemática computacional

- Repasar los fundamentos del álgebra lineal.
- Revisar los conceptos necesarios de la estadística.
- Estudiar el significado del pensamiento computacional y sus aplicaciones a ciencia e ingeniería.
- Emplear las herramientas de R y Python para el análisis de Datos y la programación estadística.
- Introducir el Machine Learning.
- Ahondar en el punto anterior con el Deep Learning.
Salidas profesionales
de Master matemática computacional
El Master en Matemática Computacional te proporciona un perfil de salida altamente demandado y atractivo en el mercado laboral actual. Podrás trabajar como científico de datos, analista de datos, investigador en matemáticas aplicadas, consultor en tecnologías de la información, desarrollador de software o profesor/investigador en instituciones académicas.
Para qué te prepara
el Master matemática computacional
El Master en Matemática Computacional te prepara para enfrentar los desafíos de la era digital y la ciencia de datos. A través de una formación, adquirirás habilidades para modelar y resolver problemas complejos, analizar grandes conjuntos de datos y tomar decisiones basadas en evidencia. Aprenderás a aplicar técnicas de álgebra lineal, estadística, pensamiento computacional y cálculo numérico en diversos campos
A quién va dirigido
el Master matemática computacional
El Master en Matemática Computacional está dirigido a profesionales y estudiantes en matemáticas, ciencias de la computación, ingeniería y disciplinas relacionadas que deseen ampliar y fortalecer sus conocimientos en matemáticas y computación aplicadas. También es adecuado para los interesados en áreas emergentes como la inteligencia artificial y el análisis de datos.
Metodología
de Master matemática computacional
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master matemática computacional

MÓDULO 1. ÁLGEBRA LINEAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESPACIOS VECTORIALES
  1. Espacios y subespacios
  2. Bases
  3. Espacio vectorial cociente
  4. Ecuaciones cartesianas o implícitas de un subespacio vectorial
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MATRICES Y DETERMINANTES
  1. Matrices
  2. Determinantes
  3. Operaciones elementales. Forma reducida de una matriz
  4. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
  1. Sistema de ecuaciones lineales
  2. Solución de un sistema mediante eliminación de Gauss
  3. Solución de un sistema mediante eliminación de Gauss-Jordan
  4. Sistemas de ecuaciones homogéneas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ORTOGONALIDAD
  1. Vectores paralelos y ortogonales
  2. Operaciones entre vectores
  3. Producto escalar
  4. Vectores unitarios
UNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIONES LINEALES
  1. Operaciones con matrices
  2. Multiplicación de un escalar por una matriz
  3. Aplicaciones lineales
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES
  1. Matrices diagonalizables
  2. Método para diagonalizar una matriz
  3. Forma normal de Jordan

MÓDULO 2. ESTADÍSTICA BIOMÉDICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA
  1. Introducción, concepto y funciones de la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estadística inferencial
  4. Medición y escalas de medida
  5. Variables: clasificación y notación
  6. Distribución de frecuencias
  7. Representaciones gráficas
  8. Propiedades de la distribución de frecuencias
  9. Medidas de posición
  10. Medidas de dispersión
  11. Medidas de forma
  12. Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
  1. Medidas de tendencia central
  2. Medidas de posición
  3. Medidas de variabilidad
  4. Índice de asimetría de Pearson
  5. Puntuaciones típicas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES
  1. Introducción al análisis conjunto de variables
  2. Asociación entre dos variables cualitativas
  3. Correlación entre dos variables cuantitativas
  4. Regresión lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
  1. Conceptos previos de probabilidad
  2. Variables discretas de probabilidad
  3. Distribuciones discretas de probabilidad
  4. Distribución normal
  5. Distribuciones asociadas a la distribución normal
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
  1. Conceptos previos
  2. Métodos de muestreo
  3. Principales indicadores
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. REGRESIÓN LINEAL
  1. Introducción a los modelos de regresión
  2. Modelos de regresión: aplicabilidad
  3. Variables a introducir en el modelo de regresión
  4. Construcción del modelo de regresión
  5. Modelo de regresión lineal
  6. Modelo de regresión logística
  7. Factores de confusión
  8. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE VARIANZA: UN FACTOR DE EFECTOS ALEATORIOS
  1. Modelos de medidas repetidas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. Características de las pruebas
  3. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  4. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas

MÓDULO 3. PENSAMIENTO COMPUTACIONAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
  1. Presentación al pensamiento computacional
  2. ¿Qué es y para qué se usa pensamiento computacional?
  3. ¿Quiénes deben de aprender el pensamiento computacional?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE PENSAMIENTO QUE CONOCEMOS
  1. Pensamiento analítico
  2. Razonamiento aproximado, conceptual, convergente, divergente, sistemático, synvergente
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONOCEMOS EL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
  1. Proceso, conceptos y actitudes del pensamiento computacional
  2. Proceso de simulación
  3. Concepto y procesos de paralelismo automatización
  4. Trabajo en equipo en el pensamiento computacional
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PARTE AVANZADA DE FONDO EL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
  1. Abstracción en pensamiento computacional
  2. Descomprimir los elementos
  3. Proceso de evaluación de pensamiento computacional
UNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIONES DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
  1. Posibles problemas
  2. Datos relacionados con de entrada y salida en el pensamiento
  3. Solución al problema

MÓDULO 4. CÁLCULO NUMÉRICO PARA COMPUTACIÓN EN CIENCIA E INGENIERÍA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LOS COMPUTADORES
  1. Introducción
  2. Conceptos básicos sobre computadores
  3. Componentes de un computador
  4. Software de un computador
  5. Parámetros característicos del computador digital
  6. Clasificación de los computadores
  7. Breve historia de los computadores
  8. Estudio de los computadores
  9. Computación Científica en supercomputadores
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN Y HERRAMIENTAS DE CÁLCULO NUMÉRICO
  1. Introducción
  2. Resolución de problemas
  3. Lenguajes de programación
  4. Herramientas de cálculo numérico
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL SISTEMA MATLAB
  1. Introducción
  2. Acceso a MATLAB
  3. Introducción de matrices
  4. Operaciones sobre matrices y componentes de matrices
  5. Expresiones y variables
  6. El espacio de trabajo
  7. Funciones para construir matrices
  8. Control de flujo programando en MATLAB
  9. Funciones escalares
  10. Funciones vectoriales
  11. Funciones matriciales
  12. Generación de submatrices
  13. Ficheros .M
  14. Entrada y salida de texto
  15. Medidas de eficiencia de algoritmos
  16. Formato de salida
  17. Gráficos en dos dimensiones
  18. Gráficos en tres dimensiones
  19. Elaboración de programas en MATLAB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ARITMÉTICA DEL COMPUTADOR
  1. Introducción
  2. Representación interna de números
  3. Errores debidos a la representación interna de los números
  4. Errores en la realización de operaciones
  5. Algoritmos estables e inestables. Condicionamiento de un problema
  6. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ECUACIONES ALGEBRAICAS DE UNA VARIABLE
  1. Introducción
  2. Método de bisección o bipartición
  3. Método de interpolación lineal o Regula Falsi
  4. Método de aproximaciones sucesivas o punto fijo
  5. Método de Newton-Raphson
  6. Método de la secante
  7. Criterios de convergencia para los métodos iterativos
  8. Dificultades a la hora de calcular las raíces de una función
  9. Cálculo de ceros de polinomios
  10. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ECUACIONES ALGEBRAICAS
  1. Introducción
  2. Métodos directos
  3. Métodos iterativos
  4. Comparación entre métodos iterativos y directos
  5. Introducción a los sistemas de ecuaciones algebraicas no lineales
  6. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTERPOLACIÓN Y APROXIMACIÓN
  1. Introducción
  2. Interpolación polinomial
  3. Aproximación por polinomios
  4. Introducción a la interpolación por funciones racionales
  5. Ejercicios complementarios
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DIFERENCIACIÓN E INTEGRACIÓN
  1. Introducción
  2. Diferenciación numérica
  3. Integración numérica
  4. Ejercicios complementarios

MÓDULO 5. ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
  1. ¿Qué es el análisis de datos?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LIBRERÍAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS: NUMPY PANDAS Y MATPLOTLIB
  1. Análisis de datos con NumPy
  2. Pandas
  3. Matplotlib
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FILTRADO Y EXTRACCIÓN DE DATOS
  1. Cómo usar loc en Pandas
  2. Cómo eliminar una columna en Pandas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PIVOT TABLES
  1. Pivot tables en pandas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GROUPBY Y FUNCIONES DE AGREGACIÓN
  1. El grupo de pandas
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUSIÓN DE DATAFRAMES
  1. Python Pandas fusionando marcos de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. VISUALIZACIÓN DE DATOS CON MATPLOTLIB Y CON SEABORN
  1. Matplotlib
  2. Seaborn
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
  1. Regresión lineal
  2. Regresión logística
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ÁRBOL DE DECISIONES
  1. Estructura de árbol
UNIDAD DIDÁCTICA 11. NAIVE BAYES
  1. Algoritmo de Naive bayes
  2. Tipos de Naive Bayes
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
  1. Máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine-SVN
  2. 2.¿Cómo funciona SVM?
  3. Núcleos SVM
  4. Construcción de clasificador en Scikit-learn
UNIDAD DIDÁCTICA 13. KNN
  1. K-nearest Neighbors (KNN)
  2. Implementación de Python del algoritmo KNN
UNIDAD DIDÁCTICA 14. PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
  1. Análisis de componentes principales
UNIDAD DIDÁCTICA 15. RANDOM FOREST
  1. Algoritmo de random forest

MÓDULO 6. DATA SCIENCE Y PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA CON PYTHON Y R

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS DE LOS DATOS
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 7. INTRODUCCIÓN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

MÓDULO 8. DESARROLLO DE DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

MÓDULO 9. PROYECTO FINAL DE MASTER

Titulación de Master matemática computacional

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Matemática Computacional con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

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260€
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Claustro docente de Master matemática computacional

Miguel Angel Aparicio Jimenez
Tutor
Grado en Biología Máster Universitario en Biotecnología (Rama Industrial) Doctorado en Biociencias y Ciencias Agroalimentarias Curso de Formación E-Learning
Su formación +
Francisco Navarro Martinez
Tutor
Doctor en Ciencias Aplicadas al Medio Ambiente, con especialidad en Recursos Hídricos, por la Universidad de Almería y Perito Ambiental.
Su formación +
Nerea Martin Pavon
Tutor
Grado en Química Especializada en Síntesis Orgánica Aplicada a la Química Médica
Su formación +
Fabiola Naranjo
Tutor
Licenciada en Biología y Ciencias Ambientales por la Universidad de Córdoba.
Su formación +
Antonio Pérez-luque
Tutor
Doctor en Ecología, Licenciado en Biología y cuenta con un Master en Estadística Aplicada de la Universidad de Granada.
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7 razones para realizarel Master matemática computacional

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Nuestra Metodología

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Aprendizaje 100% online, flexible, desde donde quieras y como quieras

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Master Matemática Computacional

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¿Qué vas a aprender cursando este Master Matemática Computacional?

El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que se centra en el estudio de vectores, matrices y sistemas de ecuaciones lineales, así como en sus propiedades y aplicaciones. Es una herramienta fundamental en diversas áreas de la ciencia, la ingeniería y la informática, y su importancia radica en su capacidad para modelar y resolver una amplia gama de problemas del mundo real.

  • Vectores: En álgebra lineal, un vector es una entidad matemática que representaba una magnitud física con dirección y magnitud. Los vectores pueden ser representados geométricamente como flechas en un espacio n-dimensional, donde cada componente del vector corresponde a una coordenada en ese espacio.
  • Matrices: Una matriz es una colección rectangular de números dispuestos en filas y columnas. Las matrices se utilizan para representar los datos estructurados en forma tabular y para realizar operaciones matemáticas como la adicción, la multiplicación y la inversión.
  • Sistemas de ecuaciones lineales: Un sistema de ecuaciones lineales es un conjunto de ecuaciones lineales que involucran las mismas variables. Estos sistemas se pueden resolver para encontrar los valores de las variables que satisfacen todas las ecuaciones simultáneamente.
  • Transformaciones lineales: Una transformación lineal es una función que mapea un vector de entrada a un vector de salida de acuerdo con ciertas propiedades algebraicas. Estas transformaciones son fundamentales en el estudio de estructuras geométricas y en la resolución de problemas de optimización y modelado.

¿Por qué es importante el álgebra lineal? ¡Descúbrelo con Euroinnova!

  • Aplicaciones en ingeniería y física: El álgebra lineal se utiliza ampliamente en la ingeniería y la física para modelar y resolver una variedad de problemas, como sistemas de ecuaciones diferenciales, análisis de circuitos eléctricos, mecánica de fluidos y análisis estructural.
  • Procesamiento de imágenes y visión por computadora: En el campo del procesamiento de imágenes y la visión por computadora, el álgebra lineal se utiliza para realizar operaciones como la transformación de imágenes, la detección de bordes, la segmentación de objetos y el reconocimiento de patrones.
  • Aprendizaje automático y análisis de datos: En el ámbito del aprendizaje automático y el análisis de datos, el álgebra lineal se utiliza para representar y manipular datos en forma de matrices y vectores, así como para realizar operaciones de optimización y regresión. 
  • Gráficos por computadora y animación: En el campo de los gráficos por computadora y la animación, el álgebra lineal se utiliza para modelar y transformar objetos tridimensionales en un espacio de visualización, así como para realizar operaciones como la proyección y la rotación.
  • Criptografía y seguridad de la información: El álgebra lineal se utiliza en criptografía y seguridad de la información para desarrollar algoritmos de cifrado y descifrado, así como para analizar la seguridad de sistemas criptográficos.
  • Optimización y programación lineal: El álgebra lineal se utiliza en problemas de optimización y programación lineal para encontrar soluciones óptimas a sistemas de ecuaciones lineales sujetas a restricciones.

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La exclusividad de nuestro contenido formativo, unida a nuestra experiencia como centro académico consolidado y valorado positivamente por nuestro alumnado, hace que dispongamos de las mejores credenciales en el sector formativo para continuar desarrollando a las futuras promesas del sector laboral, así como continuar mejorando a los profesionales ya asentados. Este objetivo logramos alcanzarlo mediante 2 simples estándares:

  • Online. Nuestra amplia variedad de cursos y máster están pensados con un único objetivo: facilitarte la realización de estos, adaptándose a tus necesidades y rutinas laborales/académicas del día a día. Así puedes organizarte de la mejor manera posible, para no perder el ritmo del curso/máster y ejecutarlo paso a paso y de manera cómoda estés donde estés, con un precio ajustable a tus necesidades, pues la formación no entiende de precios y en Euroinnova Formación apostamos por la relación calidad-precio.
  • Profesional: Cada curso cuenta con un profesorado de carácter profesional que te guiara durante la realización del mismo para que en todo momento entiendas y adquieras los conocimientos clave que te servirán a posteriori para aplicarlos en el terreno laboral.

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