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Máster en Ingeniería Matemática

Máster Universitario en Matemática Aplicada a la Ingeniería y Computación Online & On Campus

Preparamos profesionales en simulación computacional aplicada a la ingeniería ayudándote a emprender tu camino profesional en la industria aeroespacial, automotiva o de la energía.

Máster en Ingeniería Matemática

Máster Universitario en Matemática Aplicada a la Ingeniería y Computación recibirás una formación única y diferenciadora, de cara a incorporarte al mercado laboral de las grandes empresas internacionales, ya que la capacidad analítica y de interpretación de simulaciones es una de las características más demandadas en la industria.
Abordarás conocimientos de simulación en distintas disciplinas: aerodinámica, fluidos, análisis térmico, cálculo estructural, HPC, con un alto carácter transversal en ingeniería aeroespacial, automoción y energía.

Con nuestro modelo híbrido, obtendrás todos los beneficios de la formación online combinado con 4 experiencias presenciales en Madrid, realizando proyectos reales en nuestro laboratorio de Industria 4.0, uno de los mejores y más equipados en Europa. Lo harás de la mano de profesionales de primer nivel y de las mejores empresas de cada sector en ámbitos tan importantes como la automatización, la logística, la inteligencia artificial y la ciberseguridad.

El Máster Universitario en Matemática Aplicada a la Ingeniería y Computación aborda conocimientos de simulación en distintas disciplinas: aerodinámica, fluidos, análisis térmico, cálculo estructural, HPC, con un alto carácter transversal en ingeniería aeroespacial, automoción y energía.

Título oficial emitido por Universidad Europea de Madrid
Online & On Campus Español
Inicio: Noviembre 2024
12 meses, 60 ECTS
Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño

¿Por qué estudiar nuestro Máster Universitario en Matemática Aplicada a la Ingeniería y Computación?

Formación única

Primer master de simulación interdisciplinar (aerodinámica, simulación térmica, cálculo estructural y FEM) con aplicación a la ingeniería aeroespacial, automoción y energía. Te prepara para tu futuro de forma práctica.

Preparación para trabajar en empresas internacionales

Resolverás problemas reales en la industria, utilizando el software más empleado en las grandes empresas. Aprenderás de la mano de un profesorado con un amplio recorrido en las principales empresas de los sectores, y amplia experiencia investigadora.

Optimización y HPC

Adquirirás conocimientos de alto valor añadido para tu futuro profesional, de la mano de los mayores expertos en Optimización y HPC.

Metodología online & on campus - Eleva tu máster con STEAM 4.0 LAB Experience

¡Diferénciate y vive una experiencia única!

Combina la flexibilidad de un máster online con la experiencia única de 4 sesiones presenciales en el innovador STEAM 4.0 LAB Experience.

Accede a uno de los mejores laboratorios de Industria 4.0 de Europa y resuelve casos prácticos de proyectos reales junto a profesionales de referencia. Haz networking transversal con compañeros de otras titulaciones y partners tecnológicos que enriquecerán tu experiencia y la llevarán al siguiente nivel.

Adquirirás habilidades profesionales y obtendrás insignias digitales que podrás incluir en tu cv, así como el Certificado Universitario en Proyectos de Industria 4.0 de 100 horas que reconoce tu formación premium.

Eleva tu aprendizaje y destaca en el mercado laboral. ¡Inscríbete ya!

Bienvenido a Industria 4.0 Lab

Laboratorio a la vanguardia de las nuevas tecnologías en el mundo de la Industria 4.0 dotado de varias zonas de trabajo que representan distintos niveles de automatización y tecnologías, el laboratorio de Industria 4.0 pretende ser un espacio de trabajo que agrupa a distintas profesiones en un concepto común que se enmarca en la 4º revolución Industrial. ​

En el laboratorio de Industria 4.0 contamos sistemas docentes como: ​

  • Estaciones de simulación de procesos de fabricación industrial SMC.​
  • Paneles y entrenadores para adecuación de señales eléctricas y estudio de circuitos. ​

Además, se realizan prácticas con equipos de última generación como:​

  • Robot Fanuc con visión artificial, ABB o robots colaborativos (cobots) Universal Robots.​
  • Sistemas Siemens como PLCs 1500, HMIs, RFID, IOT, Periferia Descentralizada, iCloud, Ciberseguridad o gemelo digital.​
  • Cinta de transporte Beckhoff XTS.

Herramientas

Durante el Máster utilizarás herramientas como:

Plan de estudios

El Máster Universitario en Matemática Aplicada a la Ingeniería y Computación tiene un carácter multidisciplinar único, lo cual proporciona una visión muy amplia, de gran utilidad a futuros profesionales e investigadores.

Además, la fuerte conexión del máster con problemas reales de la industria, a través de sus contenidos y a través del claustro de profesores (el 90% de los profesores provienen de la industria y tienen su actividad centrada en la computación, a nivel de desarrollo de códigos computacionales), proporciona el conocimiento de los problemas reales de la ingeniería, muy útiles para superar la curva de aprendizaje en la empresa (y diferenciarte como mejor candidato a contratar) así como de centrar los objetivos de los futuros investigadores.

Módulo 1. Métodos numéricos en ecuaciones diferenciales

La base para entender la simulación e interpretar los resultados. El valor añadido empieza aquí.

  • Métodos numéricos para EDOs y sistemas dinámicos.
  • Métodos de diferencias finitas para EDPs.
  • Métodos integrales para EDPs (elementos finitos, volúmenes finitos).
  • Métodos avanzados de discretización (Galerkin discontinuo, X-FEM).
  • Métodos iterativos de resolución de sistemas lineales de ecuaciones.
  • Métodos iterativos para sistemas no lineales de ecuaciones.

Módulo 2. Mecánica de fluidos computacional (CFD)

La simulación por medio de CFD es el presente y futuro en la industria aeroespacial, automoción y de energía. No es suficiente saber lanzar simulaciones, un conocimiento e interpetación profunda es lo que las empresas demandan. Combinar teoría y práctica es la clave.

  • Mecánica de fluidos computacional.
  • Métodos numéricos en la mecánica de fluidos computacional.
  • Métodos iterativos para la resolución de ecuaciones.
  • Modelado de flujo turbulento. Modelos de turbulencia.
  • Simulación directa (DNS) y simulación de escalas largas (LES).
  • Problemas estacionarios y no estacionario.

Módulo 3. Técnicas de mallado

El mallado eficiente es clave con el avance y la necesidad de simulaciones cada vez más complejas.

  • Mallas estructuradas.
  • Mallas no estructuradas.
  • Mallas cartesianas.
  • Mallas adaptativas.
  • Estructuras de datos e impacto en la resolución de las ecuaciones.
  • Requisitos de mallados en problemas estructurales y en problemas fluidos.

Módulo 4. Cálculo computacional estructural y FEM

El cálculo estructural, la piedra base en toda industria. Un conocimiento siempre demandado y necesario.

  • Estructuras lineales y no lineales.
  • Teoría del método de los elementos finitos (FEM).
  • Calculo por el método de los elementos finitos (FEM).
  • Calculo computacional de vibraciones. Análisis modales.
  • Calculo computacional de cargas estructurales.
  • Requisitos computacionales para cálculos FEM y métodos numéricos.

Módulo 5. Modelado avanzado digital y CAD

El modelado de geometrías complejas es el paso clave para la simulación avanzada.

  • Principales programas de modelado digital en la ingeniería.
  • Building information modelling (BIM).
  • Programas de sketching.
  • Modelado de superficies.
  • Modelado de volúmenes.
  • Dibujo técnico digital para desarrollo de producto.

Módulo 6. Simulación y análisis térmico

La simulación de los procesos de transferencia de calor en aeronáutica y en el sector de la energía es de complejidad avanzada y, por tanto, su conocimiento genera un valor añadido elevado.

  • Transferencia de calor.
  • Radiación, conducción y convección.
  • Diseño de estructuras térmicas.
  • Simulación numérica de problemas térmicos.
  • Análisis termo-mecánicos.
  • Métodos numéricos de resolución de problemas térmicos.

Módulo 7. Optimización

En la industria aeroespacial y de la energía, las simulaciones son cada vez más numerosas y la reducción en tiempos de entrega de producto un objetivo corporativo. La Optimización es la pieza clave en el futuro del diseño en la industria.

  • Optimización matemática.
  • Optimización en la ingeniería.
  • Algoritmos genéticos.
  • Optimización basada en gradiente. Problema adjunto.
  • La optimización en la industria aeroespacial e industrial.
  • Fronteras de la optimización.

Módulo 8. Computación avanzada de altas prestaciones (High Performance Computing)

El HPC es la respuesta a la alta demanda de simulación actual en la industria. Es fundamental conocer sus principios para trabajar en entornos eficientes. Un conocimiento diferenciador.

  • Principios de la computación avanzada de altas prestaciones.
  • Diseño y análisis de aplicaciones para computación avanzada.
  • Programación en paralelo.
  • Programación en tarjetas gráficas (GPUs).
  • Técnicas de Big Data.
  • La computación avanzada de altas prestaciones en la industria.

Módulo 9. Metodología de la Investigación

Tanto en la industria como en la academia, la investigación es muy valorada. Aprende los recursos necesarios para desarrollar investigación, a nivel industrial y/o académico.

  • Pregunta de investigación.
  • Estado de la cuestión.
  • Formulación de objetivos y/o hipótesis de investigación.
  • Diseño y metodología del estudio: estudios cuantitativos, estudios cualitativos y estudios mixtos.
  • Análisis e interpretación de los datos y conclusiones.
  • Comunicación de los resultados de investigación en matemática aplicada a la ingeniería computacional.

Módulo 10. Trabajo fin de máster

El trabajo fin de master supone la puesta en practica de los conceptos adquiridos, dentro de la temática elegida. Supone también la conexión con el mundo real y los problemas existentes.

  • Elección y justificación del tema de investigación. Viabilidad del proyecto.
  • Construcción del marco teórico.
  • Formulación de objetivos y/o hipótesis de investigación.
  • Diseño y metodología del estudio.
  • Recogida de datos.
  • Análisis de resultados preliminares.
  • Discusión.
  • Consideraciones finales del proyecto.

2022/2023

100

Competencias básicas
  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias transversales
  • CT1. Creatividad. Crear ideas nuevas y conceptos a partir de ideas y conceptos conocidos, llegando a conclusiones o resolviendo problemas, retos y situaciones de una forma original.CT2. Comunicación estratégica. Transmitir mensajes (ideas, conceptos, sentimientos, argumentos), tanto de forma oral como escrita, alineando de manera estratégica los intereses de los distintos agentes implicados en la comunicación.
  • CT3. Competencia digital. Utilizar las tecnologías de la información y de la comunicación para la búsqueda y análisis de datos, la investigación, la comunicación y el aprendizaje.
  • CT4. Liderazgo influyente. Influir en otros para guiarles y dirigirles hacía unos objetivos y metas concretos, tomando en consideración sus puntos de vista, especialmente en situaciones derivadas de entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos (VUCA) del mundo actual.
  • CT5. Trabajo en equipo. Cooperar con otros en la consecución de un objetivo compartido, participando de manera activa, empática y ejerciendo la escucha activa y el respeto a todos los integrantes.
  • CT6. Análisis crítico. Integrar el análisis con el pensamiento crítico en un proceso de evaluación de distintas ideas o posibilidades y su potencial de error, basándose en evidencias y datos objetivos que lleven a una toma de decisiones eficaz y válida.
  • CT7. Resiliencia. Adaptarse a situaciones adversas, inesperadas, que causen estrés, ya sean personales o profesionales, superándolas e incluso convirtiéndolas en oportunidades de cambio positivo.
  • CT8. Competencia ético-social. Mostrar comportamientos éticos y compromiso social en el desempeño de las actividades de una profesión, así como sensibilidad a la desigualdad y a la diversidad.
Competencias específicas
  • CE1. Analizar y resolver utilizando la simulación avanzada problemas aerotérmicos.
  • CE2. Calcular cargas estructurales y desplazamientos, y determinar problemas de rotura utilizando técnicas computacionales.
  • CE3. Examinar y comparar distintos tipos de mallados utilizados en la industria y sus limitaciones.
  • CE4. Deducir y diseñar matemáticamente soluciones a problemas aerotérmicos.
  • CE5. Estimar tiempos de cálculo de simulaciones avanzadas en función de las características del problema.
  • CE6. Desarrollar métodos numéricos para resolver ecuaciones de utilidad en el mundo ingenieril: fluidos y estructuras.
  • CE7. Resolver ecuaciones matemáticas a través de la programación en Python, o similar
  • CE8. Formular juicios de valor a partir de resultados de simulación en problemas aerotérmicos.
  • CE9. Modelar geometrías complejas características de la industria.
  • CE10. Visualizar y post-procesar soluciones provenientes de simulaciones.
  • CE11. Diseñar y crear algoritmos eficientes para resolver problemas aerodinámicos.
  • CE12. Resolver la aerodinámica de configuraciones industriales y aeronáuticas.
  • CE13. Elaborar, exponer y defender un trabajo/proyecto de investigación en el ámbito de la matemática aplicada a la ingeniería y la computación, de manera pública e individual, ante un tribunal universitario, síntesis de las competencias adquiridas en el título.
  • CE14: Emplear la metodología de la investigación enfocada al análisis de la matemática aplicada a la ingeniería de la computación.

Consulta nuestras sedes de exámenes

En la Universidad Europea, podrás realizar tus exámenes en cualquiera de las siete sedes que tenemos en España: Madrid, Valencia, Tenerife, Barcelona, Bilbao, Sevilla y A Coruña.

Además, tendrás la oportunidad de presentar los exámenes o trabajos de Fin de Máster que requieran presencialidad en nuestras cinco sedes en Latinoamérica: Bogotá (Colombia), Santiago (Chile), Quito (Ecuador), Ciudad de México (México) y San José (Costa Rica). Ten en cuenta que, debido a la situación transitoria por el clima sociopolítico del país, en Ecuador y Perú se realizan las pruebas evaluativas de forma virtual, aunque esto está sujeto a cambios.

Salidas profesionales

Con nuestra formación podrás incorporarte al mercado laboral de las grandes empresas internacionales, ya que la capacidad analítica y de interpretación de simulaciones es una de las características más demandadas en la industria. Podrás desempeñarte en compañías aeronáuticas internacionales, o industrias del sector de la energía y la automoción, Aerodinámica, Aeroelasticidad, Análisis Térmico y Cálculo Estructural, como:

Director o Responsable de Ingeniería Computacional

Estudios de Doctorado

Director o Responsable de High Performance Computing

Jefe de Departamento de Aerodinámica, Aeroelasticidad, Análisis Térmico o Cálculo Estructural

Director o Responsable de Investigación en Aeroelasticidad, Aerodinámica, Estructuras o Análisis Térmico

¿Cómo es la metodología online?

Flexible

Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.

Cercana

Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.

Funcional

El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.

Mujer rubia leyendo un texto sobre metodología de un máster en un ipad

Acceso

El Máster está enfocado a estudiantes con el siguiente perfil de ingreso:

  • Arquitectos.
  • Ingenieros de Edificación, Arquitectos Técnicos y Aparejadores.
  • Ingenieros Industriales.
  • Ingenieros Mecánicos.
  • Ingenieros Aeronáuticos.
  • Ingenieros Navales.
  • Ingenieros Técnicos Industriales.
  • Licenciados / graduados / diplomados con experiencia laboral/ profesional acreditada en el ámbito de la ingeniería matemática, con no menos de 1 año de experiencia demostrable realizando las mismas tareas en el mismo ámbito de conocimiento.
  • Además, se considerarán aceptables otros títulos expedidos por una institución de educación superior que faculten en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado y que se encuentren relacionados con el ámbito de conocimiento de este título. Este punto se refiere a títulos no expedidos en España, cuyos ámbitos de conocimiento sean: arquitectura, ingeniería industrial, mecánica, naval y aeroespacial.

Proceso de admisión

El proceso de admisión para cursar un postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:

1

Documentación

Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.

  • Formulario de admisión.
  • Documento legal de acceso a la titulación elegida.
  • Fotocopia de tu DNI.
  • Curriculum vitae.

2

Prueba de acceso

Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.

  • Test de evaluación competencial.
  • Entrevista personal.
  • Prueba de evaluación de idioma (si procede).

3

Reserva de plaza

Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago.

  • Domiciliación bancaria.
  • Tarjeta de crédito.
  • Pago virtual.

Empieza aquí

Claustro

  • Dr. Almudena Vega: Director Máster
    Almudena Vega es Doctora Ingeniería Aeronáutica por la Universidad Politécnica de Madrid (premio mejor Tesis Doctoral de la UPM), en la especialidad de aeroelasticidad en turbo maquinaria. Estudio Ingeniería Superior Aeronáutica en la misma universidad, en la especialidad de Motores. Almudena empezó su carrera profesional en ITP aero (una empresa del grupo Rolls Royce), durante 6 años, en el departamento de Tecnología y Métodos, donde desarrolló un código axilsimétrico armónico en tiempo y espacio que reducía 15 veces el tiempo de cálculo de estándar. A su vez, desarrollo el modelo de flutter de sellos Corral-Vega, el cual se utiliza a día de hoy por los grandes fabricantes aeronáuticos en la fase de diseño. Posteriormente, trabajó en Dassault-System durante 1 año, donde desarrollo en código adjunto de Lattice Boltzman. En 2017 se unió a Siemens-Gamesa, donde durante 5 años trabajó en I+D, siendo Project Manager de Aeroelasticidad en Onshore, y Key Expert en Aeroelasticidad. En 2022 se unió a GE Renovables, donde es la responsable del departamento de simulación en Offshore Wind Energy. Asimismo, Almudena tiene 10 años de experiencia docente, en 3 universidades diferentes, incluyendo distintas titulaciones, desde grados hasta másteres. En el campo de la investigación, tiene 17 publicaciones con casi 300 citas, incluido un Best Paper Award del Asme.
  • D. Yago Blando: Profesor Métodos Numéricos
    Yago Blando es ingeniero aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid y actualmente está haciendo el doctorado en la misma Escuela, centrando su investigación en fenómenos aeroelásticos en turbo maquinaria. Experiencia en el Desarrollo de códigos de CFD “mesh-less” (Lattice-Boltzman) en el entorno industrial aeronáutico. Trabaja en proyectos de investigación europeos con las principales empresas de turbinas de gas aeronáuticas y es ponente en conferencias internacionales como el ASME.
  • Dr. Elliott Bache: Profesor Mecánica de Fluidos Computacional (CFD) y de Análisis Térmico
    Elliott realizó el grado en Ingeniería Mecánica en los EEUU, el Máster en Ingeniería Mecánica con opción en energética en Toulouse, Francia, y el Doctorado en la escuela de aeronáuticos en la UPM. Desde el doctorado trabajo en CFD en varios sectores: aeronáutica, automóvil, energías renovables, fabricación de materiales compuestos, etc. Actualmente, trabajo como externo en Siemens-Gamesa en el desarrollo de modelos de turbulencia y entrada en pérdida dinámica sobre palas eólicas.
  • Dr. Jesús Pueblas: Profesor Mecánica de Fluidos Computacional (CFD)
    Jesús Pueblas es Doctor e Ingeniero Aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid. Tiene 15 años de experiencia profesional en ITP aero, desarrollando el solver de CFD in-house, en particular métodos implícitos. Tiene un número Amplio de publicaciones en revistas científicas, así como participaciones en ponencias en congresos científicos.
  • Álvaro Escudero: Profesor Técnicas de Mallado
    Ingeniero Aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad de Lieja (Bélgica). Investigador en la Escuela de Ingeniería Aeronáutica de la Universidad Politécnica de Madrid, especializado en aerodinámica y aeroelasticidad de turbo maquinaria. Varios años de experiencia en uso de códigos CFD y análisis de datos.
  • Ramón Guadalupe: Profesor Cálculo Computacional Estructural y FEM
    Ramón Guadalupe es Ingeniero aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid. Tiene más de 10 años de experiencia profesional en Airbus, especializado en cálculo structural y FEM. Actualmente, es el representante del Programa Eurodrone.
  • Carlos Avila: Profesor técnicas Avanzadas Modelado y CAD
    Carlos Ávila es Ingeniero aeronáutico con 15 años de experiencia en el campo del diseño de estructuras aeronáuticas y espaciales con distintos sistemas CAD. He participado en proyectos de Airbus, Boeing, Itp y actualmente soy el responsable de ingeniería mecánica de una empresa de robótica industrial de uso aeronáutico. Me apasiona el diseño de soluciones innovadoras y la simulación de sólidos con CAD Catia V5 y NX.
  • Dr. Ricardo Puente: Profesor Optimización
    Ricardo Puente es Doctor e Ingeniero Aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid. Comenzó su carrera profesional en ITP desarrollando algoritmos de optimización para códigos de CFD, durante 7 años. Posteriormente, dedicó su Carrera profesional a la investigación en centros universitarios como el CERN e Imperial College London, dedicándose a la aeroelasticidad en turbo maquinaria. Actualmente, desde 2022 es especialista en aerodinámica en Siemens Gamesa.
  • Dr. Marc Bolinches: Profesor de Computación Avanzada de Altas Prestaciones (High Performance Computing: HPC)
    Marc Bolinches es doctor e ingeniero aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid. Después de unos años trabajando en cálculo estructural y fatiga del winglet del A350, volvió a la UPM para realizar sus estudios de doctorado en el ámbito de la mecánica de fluidos computacional. En particular, desarrolló un solver de alto orden para cálculos Large Eddy Simulation (LES) de aerodinámica de turbina de baja presión, de uso en uno de los principales fabricantes de LPT (Low Pressure Turbine) aeronáuticos. Posteriormente, su labor ha continuado en el ámbito de las simulaciones de alto orden tanto en la University of Texas at Austin como en el DLR.

Te lo cuentan nuestros profesores

Comillas
ComillasLa simulación en la ingeniería es el presente y el futuro de las grandes industrias, así como de los investigadores, en los sectores aeroespacial y de la energía. El valor diferenciador llega con la capacidad de conectar de forma interdisciplinar las distintas etapas en el diseño de un producto.

Almudena Vega

Directora del Máster en Matemática Aplicada a la Ingeniería y Computación

Calidad académica

Como parte de su estrategia, la Universidad cuenta con un plan interno de calidad cuyo objetivo es impulsar una cultura de calidad y mejora continua, y que permita afrontar los retos de futuro con la máxima garantía de éxito. De esta manera, se apuesta por: impulsar el logro de reconocimientos y acreditaciones externas, tanto a nivel nacional como internacional; la medición y análisis de resultados; la simplificación en la gestión; y la relación con el regulador externo.

Consultar

Sistema de garantía interno de calidad (SGIC)

Consulta aquí

Seguimiento de la calidad del título

Miembros de la Comisión de Calidad del Título (CCT)

  • Vicedecano/a de Postgrado
  • Coordinador/a de Titulación
  • Director/a de Programa
  • Estudiantes
  • Profesorado (Coordinador/a de TFM y Coordinador/a de Prácticas)
  • Responsable de Calidad (Calidad y Compliance académico)
  • Director/a Académico/a
  • Tutor/a online (en el caso de títulos online)
  • Responsable de Evaluación y Aprendizaje

Principales resultados del título

  • Satisfacción profesores con la titulación: 4,0
  • Satisfacción de los estudiantes con el profesorado: 3,3
  • Satisfacción del PAS con la calidad de las titulaciones de la Escuela: 3,9
Resultados de procesos y RUCT

Resultados de procesos

Enlace a RUCT

Consultar aquí

Normativa de la universidad
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