Plan de estudios de Matemáticas Aplicadas UNAM 2024
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| Semestre | Asignaturas |
|---|---|
| Primer | 10 Álgebra Superior I, 18 Cálculo Diferencial e Integral I, 10 Geometría Analítica I, 10 Introducción a las Matemáticas Discretas, 06 Taller de Herramientas Computacionales |
| Segundo | 10 Álgebra Superior II, 18 Cálculo Diferencial e Integral II, 10 Geometría Analítica II, 10 Programación Básica, 10 Ciencia Básica, s/c Inglés I |
| Tercer | 10 Algebra Lineal I, 18 Cálculo Diferencial e Integral III, 10 Probabilidad I, 10 Manejo de Datos, 06 Taller de Modelación I, s/c Inglés II |
| Cuarto | 10 Algebra Lineal II, 18 Cálculo Diferencial e Integral IV, 10 Probabilidad II, 10 Ecuaciones Diferenciales I, 10 Investigación de Operaciones, s/c Inglés III |
| Quinto | 10 Análisis Matemático I, 10 Variable Compleja I, 10 Análisis Numérico, 10 Inferencia Estadística, 06 Taller de Modelación II, s/c Taller de Redacción |
| Sexto | 10 Análisis Matemático Aplicado, 10 Sistemas Dinámicos no Lineales, 10 Procesos Estocásticos I, s/c Inglés IV, 10 Optativa, 10 Optativa Bloque I |
| Séptimo | 10 Ecuaciones Diferenciales Parciales I, 06 Formación Científica I, 10 Proyecto I, s/c Inglés V, 10 Optativa, 10 Optativa |
| Octavo | 06 Formación Científica II, 10 Proyecto II, s/c Inglés VI, 10 Optativa, 10 Optativa, 10 Optativa |
Total de créditos: 412
Conocimientos y habilidades que obtendrá el egresado en Matemáticas Aplicadas
- Dominio de conceptos matemáticos avanzados: álgebra, cálculo, probabilidad, ecuaciones diferenciales, análisis numérico, entre otros.
- Solución de problemas complejos utilizando técnicas matemáticas y herramientas computacionales.
- Desarrollo y aplicación de modelos matemáticos para analizar y resolver problemas en ciencia, ingeniería, economía y más.
- Capacidad para investigar y desarrollar nuevas técnicas y enfoques en matemáticas aplicadas.
- Habilidad para comunicarse eficazmente en inglés y trabajar en entornos multidisciplinarios.
Campo laboral para los profesionales en Matemáticas Aplicadas
- Industria: aplicar técnicas matemáticas y modelos en optimización de procesos, control de calidad y toma de decisiones.
- Banca y finanzas: análisis cuantitativo, evaluación de riesgos y desarrollo de estrategias de inversión.
- Tecnología de la información: diseño de algoritmos, análisis de datos y machine learning.
- Investigación y academia: docencia e investigación en instituciones educativas y centros de investigación.
- Consultoría: asesoramiento en la aplicación de modelos matemáticos y análisis de datos en diversos sectores.
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