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.