Maestría en Modelización Matemática y Computacional
El mundo empresarial ha evolucionado y alcanza las fronteras de los últimos desarrollos en ciencia y tecnología. En particular, la matemática está en el corazón de los avances más sorprendentes de los últimos años.
Los algoritmos con base matemática han llegado para transformar nuestras vidas, desde los sistemas de recomendación de videos en línea hasta los sistemas de logística de envío de contenedores en los mayores puertos del mundo. Algoritmos de base matemática enfocados en la solución de problemas logísticos, de optimización de recursos, de planificación, proyecciones de ventas, optimización de procesos, marketing dirigido y otros, han tomado protagonismo en la industria. Nuestro programa está diseñado para la siguiente generación de profesionales cuantitativos y científicos de datos que quieran añadir una faceta académica y de investigación a su perfil profesional.
El egresado de la maestría puede desempeñarse en ciencia de datos, en banca, finanzas, minería, energía, telecomunicaciones, industrias intensivas en métodos cuantitativos, especialidades en permanente evolución.
Dirigido a: Profesionales de las ciencias, ingenierías, computación y carreras con perfil cuantitativo.
Lineas de Especialización
- Ciencia de datos e IA
- Modelamiento probabilístico
- Optimización aplicada
Características del programa
- Énfasis en fundamentos y el manejo de librerías básicas para la implementación de modelos aplicados.
- El objetivo es que el graduado tenga la base suficiente para adaptarse a las tecnologías cambiantes que se presentan continuamente.
- Activo intercambio con investigadores de todo el mundo.
- Curso final "Problema de la Industria" dedicado a tratar problemas reales en industrias locales.
- Sesiones de taller destinadas a tratar diversos casos de aplicación.
Información
- Webinar Informativo: Martes 18 de febrero, 8:00 pm., híbrido, Inscripción
- Whatsapp: (+51) 901 110 838
- Inscripciones: Postula a la Maestría
- Entrevista/examen de admisión: 6 al 10 de abril
- Inicio de la Maestría: 13 de abril de 2026
- Modalidad: Semi-presencial
- Horario: Lunes, Miércoles, Jueves 7 a 10 p.m., Sábados 10 a.m. a 1 p.m.
- Sede: C. Los Biológos 245 La Molina
Programa de estudios
Cursos
Pre-matrícula: formulario
Primer ciclo
Segundo ciclo
- Análisis de Datos y Estadística Inferencial
- Optimización
- Solución Numérica de Ecuaciones Diferenciales
Tercer ciclo
Cuarto ciclo
Electivos
- Análisis de Datos Multidimensional Avanzado
- Análisis y Predicción de Series Temporales
- Finanzas Matemáticas
- Juegos Estocásticos
- Modelamiento Estadístico Predictivo
- Otros Modelos del Aprendizaje Automático
- Programación Dinámica
- Programación Estocástica
- Simulación Estocástica
- Teoría de Juegos
- Tópicos Especiales IV
Docentes Investigadores
Eladio Ocaña
Doctor en Optimización Université Blaise Pascal,
Clermond-Ferrand, Francia.
Áreas de investigación: Optimización continua y discreta, Programación Lineal.
Gonzalo Panizo
Doctor en Probabilidad IMPA.
Áreas de investigación: Modelamiento
Estocástico, Medios Aleatorios, Riesgo Financiero de Mercado, Algoritmos Aleatorios.
Francisco Rosales
Doctor en Aprendizaje Estadístico
Georg-August-Universität Göttingen.
Áreas de investigación: Ciencia de Datos, Aprendizaje Estadístico.
Oswaldo Velásquez
Doctor en matemática Université Bordeaux.
Investigador en: Teoría analítica de números,
Algoritmos Numéricos, Análisis de algoritmos numéricos en variable compleja.
Ernesto Oré
Doctor en Matemática Aplicada Université Blaise Pascal,
Clermond-Ferrand, Francia.
Áreas de investigación: Optimización Estocástica, Métodos de descomposición en Optimización.
Roger Metzger
Doctor en Sistemas Dinámicos IMPA.
Áreas de investigación: Sistemas Dinámicos, deterministas y aleatorios.