Objetivos Formativos

  1. Adquirir conocimientos sólidos en álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, funciones de varias variables y ecuaciones diferenciales, con orientación a su aplicación en optimización en los distintos sectores del mercado: banca, sanidad seguros, empresas utilities, industria, educación en internet of thing
  2. Comprender y aplicar los fundamentos de la estadística descriptiva, la probabilidad y la inferencia estadística para el análisis y la toma de decisiones en entornos empresariales con incertidumbre.
  3. Desarrollar habilidades en programación estructurada, diseño de algoritmos y estructuras de datos, orientadas a la resolución computacional de problemas en todos los ámbitos de todos los sectores productivos en proceso de digitalización.
  4. Utilizar métodos numéricos para resolver problemas que no admiten soluciones analíticas exactas, aplicando técnicas de aproximación para el cálculo de raíces, derivadas, integrales y ecuaciones diferenciales.
  5. Modelizar y analizar procesos empresariales utilizando datos, mediante herramientas de análisis multivariante y bases de datos relacionales y no relacionales.
  6. Aplicar conocimientos fundamentales de gestión empresarial, contabilidad analítica y fundamentos de economía, para interpretar correctamente los contextos organizativos y financieros en los que se insertan los procesos empresariales
  7. Emplear lenguajes de documentación matemática y técnicas de comunicación científica para la presentación clara, rigurosa y estructurada de resultados y modelos.
  8. Preparar al estudiante para integrarse en equipos técnicos y continuar estudios de posgrado en campos relacionados con la ingeniería matemática aplicada a los modelos que representan la realidad física y su optimización.

Se cuenta con dos menciones, las cuales tienen objetivos específicos. En el caso de la mención en Optimización, los objetivos son:

  1. Modelar y resolver problemas complejos mediante técnicas de optimización continua y discreta, incluyendo programación lineal, entera y no lineal.
  2. Aplicar algoritmos heurísticos y metaheurísticos a la optimización de rutas de transporte, asignación de recursos y planificación de itinerarios.
  3. Desarrollar modelos de optimización en redes para gestionar flujos, transporte y distribución de forma eficiente.
  4. Emplear herramientas computacionales avanzadas y software especializado en la formulación, simulación y resolución de problemas de investigación operativa.
  5. Analizar la complejidad computacional de los modelos matemáticos y aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la toma de decisiones y planificación empresarial.

En el caso de la mención en Planificación de Recursos Empresariales (ERP), los objetivos son:

  1. Comprender el funcionamiento de los sistemas ERP y su aplicación en la gestión integral empresarial, incluyendo los procesos de compras, almacenes, producción, ventas y distribución. 
  2. Configurar y parametrizar módulos ERP para mejorar la eficiencia operativa, la planificación de recursos y la automatización de procesos. 
  3. Integrar sistemas de gestión de datos en ERP para optimizar la trazabilidad, y la toma de decisiones en los contextos empresariales. 
  4. Aplicar herramientas de administración, seguridad y mantenimiento en entornos ERP, asegurando la integridad de la información y la continuidad operativa. 
  5. Evaluar el impacto de la digitalización mediante el uso de sistemas ERP avanzados, gestionando también la calidad y el mantenimiento empresarial.