Plan de estudios Máster Oficial - Modelización para la Ciencia y la Ingenieria / 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.

Competencias básicas

• 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.

Competencias específicas

• Analizar sistemas complejos de distintos campos y determinar las estructuras y parámetros básicos de su funcionamiento.
• Formular, analizar y validar modelos matemáticos de problemas prácticos de distintos campos.
• Aplicar las técnicas de resolución de los modelos matemáticos y sus problemas reales de implementación.
• Concebir y diseñar soluciones eficientes, aplicando técnicas computacionales, que permitan resolver modelos matemáticos de sistemas complejos.
• Analizar y evaluar arquitecturas de computadores paralelos y distribuidos, así como desarrollar y optimizar software avanzado para las mismas
• Asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, procesos, sistemas y productos informáticos avanzados.
• Participar en proyectos de investigación y equipos de trabajo en el ámbito de la ingeniería de la información y el cómputo de altas prestaciones.
• Usar métodos numéricos apropiados para solucionar problemas específicos.

Competencias transversales

• Reconocer la dimensión humana, económica, legal y ética en el ejercicio profesional.
• Demostrar responsabilidad en la gestión de la información y del conocimiento, y en dirección de grupos y / o proyectos en equipos multidisciplinares.
• Analizar, sintetizar, organizar y planificar proyectos de su campo de estudio. Innovar en la búsqueda de nuevos espacios / ámbitos en su campo de trabajo.
• Resolver problemas complejos aplicando los conocimientos adquiridos a ámbitos distintos de los originales
• Aplicar el pensamiento lógico/matemático: el proceso analítico a partir de principios generales para llegar a casos particulares; y el sintético, para a partir de diversos ejemplos extraer una regla general.
• Extraer de un problema complejo la dificultad principal, separada de otras cuestiones de índole menor.
• Aplicar la metodología de investigación, técnicas y recursos específicos para investigar en un determinado ámbito de especialización.
• Comunicar en lengua inglesa los resultados de los trabajos del ámbito de estudio.