Plan de Estudios 2025.1 – A partir de 2025
Estructura Curricular
Asignaturas y Grupos de Formación – PPGMMQ
Las asignaturas se dividen en 5 grupos.
Las materias de los grupos A, B y C tienen como objetivo ampliar o reforzar la formación básica de los alumnos y uniformar el nivel de los ingresantes. Las materias de los grupos D e E están destinadas a proporcionar formación específica, orientada al trabajo de disertación o tesis.
Requisito: Para el alumno de maestría (resp. doctorado) es obligatorio cursar al menos tres (resp. cuatro) de las asignaturas de los Grupos A, B y C, siendo al menos una de cada grupo, elegidas en acuerdo con el tutor.
Introducción al Modelado
Inteligencia Computacional
Inferencia Estadística
Probabilidad
Algoritmos en Grafos
Optimización Lineal
Álgebra Lineal Aplicada
Análisis de Datos Longitudinales
Análisis de Redes Complejas
Aprendizaje Automático
Bases de Datos
Combinatoria Poliédrica
Heurísticas y Metaheurísticas
Inferencia Bayesiana
Laboratorio de Procesamiento Digital de Señales
Métodos Computacionales en Estadística
Métodos de Modelado Multivariante
Modelos de Regresión
Optimización Combinatoria
Optimización Entera
Optimización Multiobjetivo
Optimización No Lineal
Procesos Estocásticos
Programación Científica
Programación Científica Avanzada
Programación Dinámica Estocástica
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Teoría de Juegos y Análisis de Conflictos
Temas Especiales en Modelado y Métodos Cuantitativos I
Temas Especiales en Modelado y Métodos Cuantitativos II
Temas Avanzados en Modelado y Métodos Cuantitativos I
Temas Avanzados en Modelado y Métodos Cuantitativos II
Asignaturas de otros Programas de Posgrado
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