Máster Universitario en Ingeniería Computacional y Asistida por Datos

El Máster en Métodos Numéricos en Ingeniería proporciona una formación multidisciplinaria y en profundidad de los métodos de cálculo más populares —llamados numéricos—, como el de los elementos finitos y otras técnicas numéricas similares. Con una docencia teórica y aplicada se quiere formar especialistas con capacidad de incorporar inmediatamente a la industria los conocimientos adquiridos y con la formación básica suficiente para afrontar con éxito una etapa doctoral.

• Los postgraduados/as de este máster son expertos en métodos numéricos en ingeniería y pueden aplicar inmediatamente a la industria los conocimientos adquiridos en este campo.
• Afrontar con éxito una etapa doctoral.

• CB6 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.
• CB7 Que los/as 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.
• CB8 Que los/as 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.
• CB9 Que los/as 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.
• CB10 Que los/as estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

• CG1 Conocimiento de los métodos numéricos y mecanismos de solución. Completar y consolidar la formación básica del alumno en la resolución de problemas mediante métodos numéricos y computacionales reforzando su conocimiento de las bases, así como de las aplicaciones específicas.
• CG2 Conocimiento de las teorías y aplicaciones de los métodos numéricos. Capacidad para adquirir conocimiento y compresión avanzados sobre las teorías y aplicaciones de los métodos numéricos en la solución de problemas de ingeniería.
• CG3 Experiencia en la solución de problemas mediante los métodos numéricos. Capacidad para adquirir experiencia y criterio en la aplicación de métodos numéricos a través de la utilización de programas de cálculo, pre y post procesadores gráficos, lenguajes de programación y librerías de cálculo científico.
• CG4 Consolidación de los criterios de aplicación de los métodos numéricos. Completar y consolidar los conocimientos, los criterios y el espíritu crítico para plantear las soluciones convencionales y así como para realizar análisis de resultados en problemas característicos de modelización numérica.
• CG5 Conocimiento de las redes sociales en el entorno de los métodos numéricos Conocer y adquirir una conciencia crítica sobre la vanguardia de la comunidad española, europea e internacional de métodos numéricos en ingeniería.
• CG6 Modelización numérica de problemas reales. Profundizar en la habilidad para resolver problemas reales de ingeniería mediante modelización numérica a través de la identificación del modelo matemático subyacente, del método de cálculo más adecuado y de la interpretación crítica de los resultados.
• CG7 Independencia critica. Adquirir capacidad para utilizar de forma autónoma su conocimiento y comprensión de la ingeniería computacional para diseñar soluciones a problemas nuevos o poco familiares, incorporando conocimientos y saber hacer teóricos y prácticos, si es necesario, de otras disciplinas de la ingeniería y las ciencias básicas, y diseñando nuevos métodos de resolución originales y adecuados a los objetivos finales planteados.
• CG8 Conocimiento de los alcances de los métodos numéricos. Comprender la aplicabilidad y limitaciones de la modelización numérica y de las tecnologías de cálculo existentes.
• CG9 Independencia investigadora. Adquirir experiencia y autonomía en la búsqueda, filtraje, recopilación y síntesis de información científico-técnica de vanguardia.

• CT1 CAPACIDAD EMPRENDEDORA Y DE INNOVACIÓN. Conocer y entender los mecanismos en que se basa la investigación científica, así como los mecanismos e instrumentos de transferencia de resultados entre los diferentes agentes socioeconómicos implicados en los procesos de I+D+i. adquiriendo la capacidad de ejercer de líder de un equipo de trabajo compuesto por diversos perfiles y disciplinas profesionales.
• CT2 SOSTENIBILIDAD Y COMPROMISO SOCIAL. Ser capaz 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.
• CT3 TERCERA LENGUA. Tener conocimiento del inglés como tercera lengua, en un nivel adecuado de forma oral y escrita en consonancia con las necesidades de trabajar y comunicarse de forma efectiva en entornos internacionales e interculturales.
• CT4 COMUNICACIÓN EFICAZ ORAL Y ESCRITA. Mejorar la capacidad de comunicación: presentaciones orales, elaboración de informes profesionales y científicos de forma clara y concisa para comunicar sus conclusiones, los conocimientos y razones últimas que la sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CT5 TRABAJO EN EQUIPO. Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinario, tanto como un miembro más, o realizando tareas de dirección con el fin de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos considerando los recursos y tiempos disponibles. Obtener un buen conocimiento de la comunidad de métodos numéricos en ingeniería a nivel nacional e internacional.
• CT6 USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE LA INFORMACIÓN. Gestionar la adquisición, estructuración, análisis y visualización de datos e información bibliográfica e informática de carácter científico y técnico y valorar de forma crítica los resultados de esta gestión.
• CT7 APRENDIZAJE AUTÓNOMO. Detectar carencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar este conocimiento y motivarse para proseguir la formación continua a lo largo de su vida profesional.

• CE1 Conocimientos de modelización numérica práctica. Capacidad para adquirir conocimientos en modelización numérica avanzada aplicada a distintas áreas de la ingeniería tales como: o Ingeniería civil y medioambiental o Ingeniería mecánica y aeroespacial o Nano-ingeniería y bioingeniería o Ingeniería naval y marina, etc.
• CE2 Conocimientos del estado del arte en algoritmos numéricos. Capacidad para ponerse al día en las últimas tecnologías numéricas para la resolución de problemas de ingeniería y ciencias aplicadas.
• CE3 Conocimientos de modelización de materiales. Capacidad para adquirir los conocimientos relativos a los modelos físicos modernos de ciencia de materiales (modelos constitutivos avanzados) en mecánica de sólidos y de fluidos.
• CE4 Conocimientos de criterios de validación y verificación. Capacidad de gestión de las técnicas de control de calidad de la simulación numérica (validación y verificación).
• CE5 Experiencia en simulaciones numéricas. Adquisición de soltura en las herramientas de simulación numérica modernas y su aplicación en problemas multidisciplinares de ingeniería y ciencias aplicadas.
• CE6 Interpretación de modelos numéricos. Comprender la aplicabilidad y las limitaciones de las distintas técnicas de cálculo por ordenador.
• CE7 Experiencia en la programación de métodos de cálculo. Capacidad para adquirir formación en el desarrollo y utilización de programas de cálculo existentes, así como de pre y post procesadores, conocimiento de lenguajes de programación y de librerías de cálculo estándar.