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Licenciatura en

Matemática Algorítmica

RVOE: A-RVOE-DG-NS/03-2023

La Licenciatura en Matemática Algorítmica del CIP está diseñada para formar profesionales capaces de desarrollar soluciones matemáticas y algorítmicas aplicables a diversos sectores, como finanzas, seguridad informática y salud pública. Este programa combina una sólida formación en modelación matemática, computación y diseño de algoritmos, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos complejos en un mundo en constante evolución.

Objetivos

  • Formar profesionales competentes en el diseño, implementación y adaptación de algoritmos que respondan a los rápidos cambios de la sociedad, aplicando conocimientos en modelación matemática y computación para generar soluciones efectivas en diversos ámbitos.
  • Desarrollar habilidades para el análisis y modelación de problemas complejos, permitiendo la creación de predicciones, clasificaciones y estimaciones que optimicen procesos y reduzcan márgenes de error en sectores como finanzas, seguridad de la información y salud pública.
  • Fomentar una visión ética y responsable en la aplicación de soluciones algorítmicas, promoviendo el uso de la tecnología y las matemáticas en beneficio de la sociedad y el desarrollo sostenible.

Al concluir el programa, los egresados estarán preparados para desempeñarse en diversos sectores, incluyendo instituciones financieras, empresas de tecnología, organismos gubernamentales y centros de investigación, aportando soluciones innovadoras que impulsen la eficiencia y competitividad en un entorno globalizado.

Plan de estudios

¿Por qué
estudiar?

Resolverás problemas complejos mediante modelos matemáticos. Desarrollarás algoritmos aplicables en inteligencia artificial, criptografía y análisis de datos, posicionándote en sectores tecnológicos y empresariales avanzados.

¿Dónde puedes laborar?

  • Ciencia de datos y análisis predictivo
  • Desarrollo de software y algoritmos
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Criptografía y seguridad informática
  • Investigación científica y académica
  • Finanzas cuantitativas y modelación económica
  • Optimización de procesos industriales
  • Simulación matemática y modelado computacional
  • Bioinformática y análisis genético
  • Tecnología educativa y diseño de herramientas digitales

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