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 Resolución  9588 de Octubre 25 de 2011 y 2399 de Marzo 07 de 2012

Código SNIES 101308

Titulo que Otorga:  Magíster en Modelación y Ciencia Computacional.

Duración: 4 Semestres

Modalidad: Presencial- Nocturna

Horario: De Martes a Jueves de 6 a 10 p.m.

Periodicidad de admisión: anual

Coordinador(a):
Carlos César Piedrahíta Escobar
Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Tel: (57) (4) 340 54 42

 

Maestría en Modelación y Ciencia Computacional

PRESENTACIÓN

El programa de la Maestría en Modelación y Ciencia Computacional, que ofrece el Departamento de Ciencias Básicas y sus grupos de Investigación de Modelación y Computación Científica (MYCC), Materiales Nanoestructurados y Biomodelación (MATBIOM) y Ciencias de la Tierra y el Espacio, es una propuesta interdisciplinaria que privilegia los saberes propios de las Ciencias Básicas y la Ciencia Computacional bien fundamentados, bajo la metodología de modelación científica, y con el objetivo de formar un maestrando que intervenga su quehacer científico profesional, ya sea mediante la profundización del conocimiento clásico del fenómeno que aborda a diario, o desde la investigación de nuevos modelos explicativos que generen nuevo conocimiento de dicha realidad.

El siguiente gráfico muestra la principal interacción entre las ciencias que fundamentan la maestría en modelación y ciencia computacional.

1

La Modelación y la Ciencia Computacional es más grande que la intersección pura de las tres piezas componentes, pero no está incluida completamente en su unión. La Ciencia computacional provee y fortalece los puentes a la Ciencia y la Ingeniería conectando los componentes pero en ningún caso constituyéndose en una “isla” separada.

La Ciencia Computacional usa la computación en la implementación de Modelos matemáticos, estadísticos y físicos en situaciones reales que aparecen en la ciencia moderna, la ingeniería, la medicina, los negocios, el desarrollo de productos y en casi cualquier área que pueda imaginarse; los modelos y simulaciones computacionales se han convertido en una parte fundamental de la investigación moderna, complementando y, en casos de experimentos imposibles de realizar, reemplazando a la experimentación real.

El plan de formación se dinamiza alrededor de un consenso permanente entre las ciencias básicas, el proceso de modelación científica y la intervención computacional efectiva y eficaz; discursos fundados en las elaboraciones teóricas, prácticas y/o simuladas del mundo real. Se piensa entonces en un egresado que esté preparado para ser actor científico en los siguientes campos: el mercado laboral, o la carrera investigativa en la academia, o la industria o en estudios de doctorado.

 Perfil del Egresado:

El egresado mostrará las siguientes competencias que le permitirán intervenir los procesos científicos en su quehacer cotidiano, ya sea en el ámbito laboral, empresarial, académico o investigativo en la resolución de problemas, a través de la construcción creativa y empírica de modelos, análisis del modelo, investigación e implementación del modelo, vía la modelación matemática asistida por la ciencia computacional.

Perfil laboral:

Idealmente un maestrando en modelación y ciencia computacional puede proyectarse en:

  • Agencias Gubernamentales
  • Compañías de computación
  • Compañías de energía
  • Compañías electrónicas
  • Compañías financieras
  • Compañías de autos
  • Compañías de telecomunicaciones
  • Productoras de Petróleo
  • Compañías de animación

Énfasis iniciales:

  • Modelación en Estadística.
  • Modelación en Física.
  • Modelación en Matemática y Optimización.
  • Modelación Empresarial.

Objetivos:

Los estudiantes de este programa obtendrán el desarrollo de las siguientes capacidades:

  • Conocimiento y habilidades en el modelamiento de fenómenos del mundo real
  • Conocimiento y habilidades en ciencia computacional y programación
  • Habilidades en Comunicación Científica
  • Preparación para estudios de Doctorado
  • Preparación para una carrera investigativa en la academia o en la industria
  • Preparación para el mercado laboral

Dirigido a:

Profesionales en ingenierías, ciencias económico administrativas, exactas, o naturales; licenciaturas en matemáticas, matemáticas y física, física o ciencias naturales.

 

 

PLAN DE FORMACIÓN

Nivel01

   
Herramientas Computacionales   3
Computación Científica I   4
Modelación en Ciencias Básicas I   6 
Total créditos 13 

Nivel02

 Computación Científica II 6
 Modelación en Ciencias Básicas II  5 
 Modelación en Ciencias Básicas III  5 
Total créditos 16 

Nivel03

 Metodología de la Investigación 1
 Investigación I 4
 Investigación II 4
Total créditos 9 

Nivel04

 Investigación III 4
 Trabajo de Grado  8 
Total créditos 10 

 

FORTALEZAS EN INVESTIGACIÓN

Grupos de investigación articulados a la maestría

 

Grupo de Investigación en Modelación y Computación Científica (MYCC)

Líneas de investigación:

1. Investigación de Operaciones y Modelación Empresarial

Optimización continua, Optimización entera, Logística, Teoría de Colas, Inventarios.

2. Econofísica y Modelación en Finanzas

Procesos estocásticos y mecánica estadística aplicada a modelos financieros.

3. Modelación Estadística

Procesos Estocásticos (Movimientos Brownianos), Teoría de Cópulas, Técnicas Multivariadas, Teoría de Formas

4. Computación Científica y Físico-matemática

Métodos numéricos en la modelación de la ecuación de onda, métodos  analíticos aplicados a la ecuación de Onda, Óptica no-lineal.

5. Modelación en Energía

Hidrocarburos no-convencionales, Mercados de Energía.

 

Grupo de Investigación en Materiales Nanoestructurados y Biomodelación (MATBIOM).

Líneas de investigación:

1. Materiales Nanoestructurados: Diseño y caracterización de catalizadores, energía, química computacional, complejos organometálicos. Modelación de proteínas. Películas delgadas y heteroestructuras, nanopartículas magnéticas, estudio de transiciones de fase magnética, caracterización de materiales. Nitruros metálicos de transición, caracterización de materiales, biomateriales. Cálculos de Primeros principios de nanoestructuras de carbono: Propiedades opto-electrónicas.  Propiedades ópticas de nanoestructuras híbridas para dispositivos fotovoltaicos. Nanoestructuras de carbono para la captura de CO2.

2. Biomodelación: Teoría de formas y aplicaciones, modelación de biomediciones y su aplicación en la detección temprana de enfermedades. Geometría, caracterización y optimización de nuevos espacios de formas aplicados a procesos de modelación, diferenciación de poblaciones y discriminación de sus propiedades.

Grupo de Investigación Cultura y Gestión Organizacional CYGO

Líneas de Investigación:

Gestión Organizacional

Simulación logística, Gestión de Operaciones, y Sostenibilidad.

Grupo de Investigación Ciencias de la Tierra y el Espacio

Líneas de investigación:

1. Modelación y Simulación de Plasmas Astrofísicos

Viento Solar, Estrellas de Neutrones, Planetas Extrasolares

2. Modelación en Geociencias

Tomografía Sísmica.

Grupo de Investigación SUMMA

Líneas de Investigación: Matemática Aplicada, Física Aplicada.

 Además de los grupos de investigación articulados a la maestría, esta maestría ha sido el resultado de la actividad investigativa reciente en las líneas de investigación en Estadística y Física, que ya cuenta con proyectos de investigación cofinanciados con universidades de México y Chile, en los cuales participaron profesores eméritos como Narayanaswamy Balakrishnan, estadístico del año 2008 en Estados Unidos, además de un permanente trabajo de contacto con otros investigadores los cuales mencionaremos en el personal docente.

 

CONVENIOS INTERNACIONALES Y MOVILIDAD

El equipo de profesores de la Maestría en Modelación y Ciencia Computacional tiene proyectos de investigación y/o relacionamientos académicos con investigadores de las siguientes universidades del mundo:

Estados Unidos: Perdue University;

Alemania: Leibniz Institute for Astrophysics Potsdam;

Australia: University of Sidney;

España: Universidad de Barcelona, Universidad de Sevilla;

México: Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT, Monterrey), Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro, Universidad de Guanajuato.

Chile: Universidad Andrés Bello, Pontificia Universidad Católica de Chile, Universidad de Chile, Universidad de Valparaíso, Universidad de Concepción.

En el marco de dichas colaboraciones, los investigadores internacionales podrán codirigir trabajos de grado de los estudiantes de la Maestría en Modelación y Ciencia Computacional.

 

PERSONAL DOCENTE UNIVERSIDAD DE MEDELLÍN

Carlos Arredondo Orozco, Doctor en Ciencia Física.

Carlos Piedrahita Escobar, Doctor en Matemática Aplicada.

Carmen Sánchez Zuleta, Magíster en Matemáticas.

Ederley Vélez Ortiz, Doctora en Química Teórica y Computacional.

Elkin Arias Londoño, Magister en Matemáticas.

Elizabeth Flórez Yepes, Doctora en Química.

Francisco Caro Lopera, Doctor en Matemáticas.

Gladis Villegas Arias, Doctora en Administración.

Gloria Campillo Figueroa, Doctora en Física.

Javier Suárez Alfonzo, Candidato a doctor en Ciencias, mención matemática, Magíster en Ciencias, mención matemática.

Jaime Hoyos Barrios, Doctor en Física.

Jorge Londoño Marín, Magíster en Matemáticas Aplicada.

Jorge Quintero Orozco, Doctor en Ingeniería, Ciencia y Tecnología en Materiales.

José Vásquez Paniagua, Candidato a doctor en Administración, Magíster en Economía Matemática.

Juan Fernández Gutiérrez, Magíster en Matemáticas Aplicadas.

 

 DOCENTES INVITADOS INTERNACIONALES

Andreas Reisenegger, Doctor en Física; Profesor Universidad Católica de Chile, Chile.

Enrique Fernández Cara, Doctor en Matemáticas; Profesor Universidad de Sevilla, España.

Graciela González Farías, Doctora en Estadística; Directora CIMAT, México.

José Díaz García, Doctor en Estadística; Profesor Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro, México.

Juan Valdivia, Doctor en Física; Profesor Universidad de Chile, Chile.

Narayanaswamy Balakrishnan, Doctor en Estadística, MacMaster University, Canadá

Tomás Chacón Rebollo, Doctor en Matemáticas; Profesor Universidad de Sevilla, España

Víctor Leiva, Doctor en Estadística; Profesor Universidad de Valparaíso, Chile

 

DOCENTES INVITADOS NACIONALES

César Escalante Coterio, Magíster en Matemáticas Aplicadas; DeLima Marsh

Jorge Zuluaga Callejas, Doctor en Física, Universidad de Antioquia.

Pablo Cuartas Restrepo, Magister en Ciencias, Astronomía, Universidad de Antioquia.

 

REQUISITOS DE INSCRIPCION Y ADMISIÓN

El aspirante nuevo deberá presentar los siguientes documentos: Información aquí

 

REQUISITOS DE GRADO

Información aquí

 

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