Grado en Matemáticas Online / Distancia en Universidad Internacional de Valencia (VIU) - Grados

Dirigido a:

Personas interesadas en realizar un Grado en Matemáticas, que tengan uno de estos niveles de estudios: Bachillerato, Grado superior de FP o Grado universitario y/o prueba de acceso a la universidad.

Comentarios:

El Grado en Matemáticas de VIU forma profesionales con un perfil en matemáticas aplicadas, estadística y programación, preparados para aportar valor en entornos financieros y tecnológicos. Leer más
El plan de estudios permite:
- Consolidar los fundamentos matemáticos esenciales para cualquier carrera profesional del sector.
- Desarrollar competencias avanzadas en álgebra, análisis, geometría, topología, estadística y computación.
- Especializarse en Matemática Financiera o Computacional, adquiriendo habilidades altamente demandadas en un mercado laboral en constante evolución.

Nuestra metodología 100% online se basa en un modelo educativo diferencial centrado en el aprendizaje práctico y el desarrollo competencial, con acompañamiento constante y enfoque profesional.

- Orientado al desarrollo de habilidades clave para el ámbito laboral.
- Profesional, enfocado en la empleabilidad y el desempeño real de la profesión.
- Adaptativo, que ofrece flexibilidad y autonomía al estudiante.
- Práctico, con aprendizaje aplicado en entornos reales.
- Colaborativo, donde se construye conocimiento en comunidad.
- Flipped, que impulsa la autonomía y la reflexión crítica del estudiante.
- Mentorizado, con un profesorado guía y apoyo personalizado durante todo el proceso formativo.

Objetivos:

- Resolver cuestiones del álgebra en diferentes espacios
- Obtener soluciones aproximadas numéricamente a problemas matemáticos
- Conocer el lenguaje probabilístico y sus principales desarrollos
- Obtener conclusiones de los datos mediante técnicas estadísticas
- Desarrollar código fuente capaz de ser ejecutado por un pc a fin de realizar un propósito concreto
- Manejar las principales estructuras algebraicas y sus propiedades
- Utilizar métodos numéricos para la resolución de problemas del álgebra lineal
- Desarrollar propiedades algebraicas en diferentes tipos de grupos
- Conocer la teoría y los procedimientos de resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias
- Utilizar técnicas avanzadas para la resolución aproximada de sistemas lineales
- Conocer las variedades diferenciales y sus propiedades

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Profesorado:

Dra. Lorena Nieves Seoane.
Directora del Grado en Matemáticas y Doctora en Fisica.

Dr. David Ariza Ruiz
Coordinador del Grado en Matemáticas. Doctor en Matemáticas, especialista en Análisis Matemático e investigador en Análisis Funcional.

Inicio: Octubre 2026

Leer menos

Primer año.

Álgebra I: Álgebra lineal
Análisis I: Análisis de una variable real
Estadística I: Estadística descriptiva e inferencia
Numérico I: Aproximación numérica
Programación I: Introducción a la programación
Geometría I: Geometría Afín y Euclídea
Análisis II: Análisis de varias variables real
Probabilidad Leer más
Topología I: Topología elemental
Programación II: Programación avanzada


Segundo año.

Álgebra II: Álgebra Multilineal
Análisis III: Análisis Funcional
Estadística II: Análisis Multivariante
Numérico II: Métodos numéricos para el álgebra lineal
Programación III: Bases de datos y programación
Geometría II: Geometría Diferencial
Análisis IV: Análisis de variable compleja
Estadística III: Estadística Bayesiana
Topología II: Topología en bajas dimensiones
Programación IV: Herramientas informáticas


Tercer año.

Álgebra III: Teoría de grupos
Ecuaciones Diferenciales Ordinarias
Estadística IV: Modelos y métodos
Numérico III: Álgebra Lineal Computacional
Programación V: Programación avanzada y Big data
Geometría III: Variedades diferenciales
Ecuaciones en Derivadas Parciales
Teoría de la medida
Topología III: Topología avanzada
Series Temporales


Cuarto año.

Historia de las matemáticas
Optativas.


MENCIÓN I: MATEMÁTICA COMPUTACIÓN

Machine Learning I
Inteligencia Artificial
Visualización de datos
Series Temporales II
Machine Learning II
Big data
Minería de Datos
Modelos Gráficos


MENCIÓN II: MATEMÁTICA FINANCIERA

Sistemas y mercados financieros
Macroeconomía I
Matemáticas Financieras
Econometría
Análisis de los estados financieros
Investigación Operativa
Macroeconomía II
Planificación financieraLeer menos