Máster Oficial - Modelling for Science and Engineering

Perfil de ingreso

Los estudiantes interesados en la realización del Máster en Modelización para la Ciencia y la Ingeniería deben tener unos conocimientos básicos en ecuaciones diferenciales, tanto ordinarias como en derivadas parciales, análisis numérico, sistemas no lineales y algún lenguaje de programación. Tanto los licenciados o graduados en ciencias como en ingenierías tienen suficiente base como para cursar con éxito el máster sin necesidad de complementos formativos.

Conocimientos

• Identificar los lenguajes y entornos de programación más habituales en el ámbito de la modelización, así como sus aplicaciones.
• Identificar las principales técnicas y algoritmos de optimización matemática.
• Describir las principales técnicas de aprendizaje automático (machine learning), así como las prestaciones y limitaciones que éstas ofrecen en cada contexto particular.
• Identificar las arquitecturas de computación y los recursos de gestión de programación más habituales utilizadas para la optimización del funcionamiento de modelos matemáticos.
• Describir las principales herramientas matemáticas empleadas en la construcción de modelos, así como los resultados y/o predicciones principales que pueden obtenerse de las mismas.

Habilidades

• Aplicar programario específico para la resolución e interpretación de problemas de modelización, optimización y/o tratamiento de datos.
• Desarrollar aplicaciones informáticas encaminadas a modelizar un sistema/proceso concreto, utilizando un entorno de programación adecuado y evaluando su rendimiento.
• Aplicar técnicas matemáticas básicas de análisis y optimización en la construcción de modelos matemáticos que den respuesta a preguntas y/o problemas particulares.
• Aplicar modelos o entornos de modelización previamente dados en la resolución de problemas prácticos concretos.
• Interpretar la naturaleza de los parámetros y la estructura básica de un modelo matemático encaminado a describir un problema o situación concreta.
• Interpretar adecuadamente los resultados y predicciones obtenidos al aplicar un modelo matemático a la resolución de problemas concretos.

Competencias

• Aplicar las diferentes herramientas (computacionales, analíticas, etc.) de modelización a la resolución de problemas inéditos u originales en el ámbito empresarial o de la investigación.
• Integrar adecuadamente herramientas y/o resultados de modelización de diferentes ámbitos o naturalezas, en especial, en el contexto de entornos de trabajo multidisciplinares.
• Comunicar de forma eficaz los procedimientos y resultados derivados de los trabajos y proyectos de modelización a un público experto.
• Evaluar en un estudio o proyecto de modelización existentes sus posibles implicaciones y/o efectos a nivel ético, de sostenibilidad, de igualdad de género y/o de justicia social.
• Incorporar en el desarrollo de nuevos estudios o proyectos de modelización criterios éticos, de sostenibilidad, de igualdad de género y/o de justicia social.
• Trabajar en equipos multidisciplinares en el desarrollo de actividades y proyectos del ámbito de la Modelización.