Asignaturas por menciones

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Los títulos de Grado podrán incorporar menciones alusivas a itinerarios o intensificaciones curriculares de modo que el estudiante pueda acabar alcanzando una determinada especialización.

El título de Grado en Matemáticas tiene establecido las siguientes menciones:

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Código Asignatura ECTS Curso Cuatrimestre Carácter

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Sólo derecho a examen hasta el curso académico {{c.f_finsoloexa}}
Asignatura extinguida desde el curso: {{c.f_iniext}}
Asignatura extinguida desde el curso: {{c.f_iniext}}
Ofertada a partir del curso: {{c.f_inivig}}
Ofertada a partir del curso: {{c.f_inivig}}
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1º Cuatrimestre2º CuatrimestreAnual

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Observaciones

1ª) “Ingeniería matemática”. Para obtener esta mención, el estudiante deberá haber aprobado o tener reconocidos los créditos correspondientes a las siguientes asignaturas:

  • Álgebra aplicada en la teoría de la información.
  • Astronomía.
  • Simulación numérica.
  • Dos de las tres asignaturas del módulo 12 (Estadística aplicada).
    • Diseño de Experimentos y Modelos de Regresión
    • Métodos Estadísticos para Big Data
    • Análisis de Datos

2ª) “Matemáticas fundamentales”. Para obtener esta mención, el estudiante deberá haber aprobado o tener reconocidos los créditos correspondientes a las siguientes asignaturas:

  • Álgebra y teoría de números.
  • Fractales y caos.
  • Geometría global de superficies.
  • Matemática divulgativa.
  • Una asignatura entre las cinco siguientes: Álgebra aplicada en la teoría de la información, Simulación numérica y las tres del módulo 12 (Estadística aplicada).


3ª) “Matemáticas y finanzas”. Para obtener esta mención, el estudiante deberá haber aprobado o tener reconocidos los créditos correspondientes a cinco de las siete siguientes asignaturas:

  • Las cinco asignaturas del módulo 15 (Finanzas).
    • Matemática de las Operaciones Financieras
    • Operaciones Financieras Avanzadas
    • Instrumentos y Mercados Financieros
    • Inversión y Gestión de Carteras de Activos Financieros
    • Productos Financieros de Previsión
  • Análisis de datos.
  • Métodos estadísticos para big data.

Se aconseja comprobar los horarios antes de realizar la matrícula para evitar problemas de solapamiento de asignaturas.