Buscador Google

Profundizaciones

Física Computacional

Los objetos con los que convivimos diariamente, desde una roca, pasando por la pintura que adorna nuestros hogares hasta los fluidos y tejidos que nos componen, están compuestos por millones de partículas que interactúan entre ellas de acuerdo a las leyes de la física. Al mejorar nuestra compresión de estos sistemas cotidianos hemos podido manipularlos y desarrollar una infinidad de tecnologías que hacen más cómoda nuestra vida diaria e inclusive nos han permitido explorar desde el fondo de los océanos hasta las estrellas. Estos sistemas son altamente complejos y requieren de modelos computacionales para capturar su comportamiento.

Esta línea de profundización en Física Computacional pretende familiarizar al estudiante con los fundamentos de la física necesarios para el estudio de sistemas moleculares y medios continuos así como enseñar la manera de llevar la teoría a algoritmos que, mediante las más avanzadas técnicas de computación científica, permitan el estudio computacional de estos sistemas.

Ciencia de Datos

La información es un recurso fundamental y extraerla de los datos es una de las tareas más importantes hoy en día. La capacidad de extraer y analizar información a partir de bases de datos tan grandes que los métodos convencionales de procesamiento de datos no pueden manejar es una de un área de alta prioridad para compañías del sector privado así como para instituciones públicas, incluyendo áreas tan diversas como economía, mercadeo, ciencias sociales, ciencias biológicas y médicas.

La línea de profundización en Ciencia de datos se enfoca en el manejo de grandes bases de datos y las herramientas matemáticas, estadísticas y algorítmicas para extraer de ellas patrones e información valiosa en la toma de decisiones.

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial estudia la manera en que se pueden automatizar procesos cognitivos, como el razonamiento, el lenguaje natural, y la percepción, de tal manera que puedan ser realizados por máquinas programadas para ello. Con este objetivo se desarrollan y utilizan conceptos y herramientas matemáticas en diversas áreas, incluyendo estadística, optimización, lógica, probabilidad, así como de otras áreas del conocimiento tales como lingüística, psicología y neurociencia.

La línea de profundización en Inteligencia Artificial se centra en el estudio, desarrollo e implementación de técnicas de diversas áreas de las matemáticas y su aplicación en el desarrollo de soluciones novedosas a problemas complejos.

Seguridad Digital

Actualmente guardamos toda nuestra información tanto personal, de trabajo, historial médico y bancario, hasta los secretos de estado en los computadores. Es muy importante mantener secreta esta información y que nadie más la pueda modificar o suplantar nuestra identidad. Esta línea de profundización busca preparar a los estudiantes a trabajar en esta área de seguridad informática, evitar el cibercrimen, criptografía, etc.

Actuaría

En múltiples industrias la valoración de riesgos es fundamental. Especialmente, en el sector asegurador y financiero el negocio está íntimamente ligado a riesgos que toma la entidad al emitir, por ejemplo, un seguro de vida, o un crédito de vivienda. De otro lado, el sector salud, público y privado, dependen de un profundo conocimiento de las tasas de mortalidad, fertilidad y morbilidad. La Actuaría estudia estos fenómenos y emplea conceptos y herramientas matemáticas para el análisis y valoración de riesgos.

La línea de profundización en Actuaría le permitirá al estudiante aprender métodos matemáticos para la valoración de riesgos, así como el desarrollo de modelos computacionales para tal fin.

Modelaje y simulación de fenómenos físicos

Al estudiar fenómenos sociales se proponen modelos para representar el comportamiento de los seres humanos en sociedad. Uno de los aspectos más interesantes de dicho comportamiento es que produce eventos a nivel colectivo que no pueden ser producidos por ningún individuo de manera aislada. Un modelo es un conjunto de relaciones entre variables, el cual pretende describir un aspecto de una dinámica observable en la vida real. Hay dos tipos de modelos en ciencias sociales: los basados en teoría de juegos y los modelos basados en agentes. La dinámica de estos modelos suele estudiarse mediante simulaciones, toda vez que por lo general su comportamiento es no-lineal. Adicionalmente, si el modelo es suficientemente sencillo, es posible construir experimentos conductuales basados en las mismas suposiciones que el modelo, para poder contrastarlo de manera empírica.

La línea de profundización en Modelación y Simulación de Fenómenos Sociales se centra en el estudio de las diferentes técnicas de modelación y su implementación en herramientas computacionales.