Doble Grado en
Matemática Computacional e Ingeniería del Software
- LUGAR: Campus U-tad
- HORARIO: De lunes a viernes
- ETCS: 345
- IDIOMA: Castellano
- MODALIDAD: Presencial
El perfil más buscado por las empresas.
«Ciao Peskao», cortometraje de estudiantes de U-tad preseleccionado a los Premios Goya 2025.
Conoce nuestras becas
U-tad tiene anualmente un plan de ayudas para facilitar el acceso de nuestros alumnos a un grado universitario.
Todos los años ayudamos al talento y la excelencia académica en los ámbitos del arte y la tecnología.
¿Por qué estudiar el Grado en Física Computacional e Ingeniería del Software en U-tad?
01
Perfil híbrido
02
Un programa ambicioso e innovador
03
Portfolio destacado
04
Profesores que además son profesionales
05
Acceso a las mejores empresas
06
Empleabilidad
Domina las matemáticas que impulsan la IA y la ingeniería de vanguardia.
Si siempre has querido estudiar Matemáticas y te apasiona entender cómo se aplican para resolver problemas reales, este es tu Grado. Aquí no solo te formarás como matemático: cursarás en paralelo un Grado en Ingeniería del Software, lo que te convierte directamente en uno de los perfiles más demandados en el sector tecnológico y en el ámbito de la inteligencia artificial, los datos y la computación avanzada.
Aprenderás, desde los fundamentos hasta un nivel experto, todo lo que un matemático moderno debe dominar: cálculo, estadística, topología, álgebra y geometría. A la vez, adquirirás todas las competencias clave de la producción de software profesional, con un enfoque práctico en análisis de datos, algoritmia, modelos de IA y desarrollo de soluciones tecnológicas reales.
Da el paso hacia una carrera con impacto real: fórmate para transformar matemáticas en tecnología, datos en decisiones inteligentes y software en soluciones innovadoras que la industria necesita
MATRICULACIÓN ABIERTA
Solicita Información
Abierto el plazo de inscripción: Curso 2026-2027
Plazo de matrícula: del 1 MAYO al 30 SEPTIEMBRE
¿Tienes dudas?
¡Hola! Soy Laura, y puedes contactar conmigo para resolverlas
Plan de estudios
| ASIGNATURAS | Curso | Cuatrimestre | Tipo | ECTS |
| Fundamentos de Desarrollo Web | 1 | 6 | B | 1º Semestre |
| Introducción a la Programación I | 1 | 6 | B | 1º Semestre |
| Laboratorios de Redes y Sistemas Operativos | 1 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Lógica y Matemática Discreta | 1 | 6 | B | 1º Semestre |
| Pensamiento Creativo | 1 | 3 | OB | 1º Semestre |
| Probabilidad y Estadística | 1 | 6 | B | 1º Semestre |
| Álgebra | 1 | 6 | B | 2º Semestre |
| Arquitectura de Ordenadores | 1 | 6 | B | 2º Semestre |
| Cálculo | 1 | 6 | B | 2º Semestre |
| Introducción a la Programación II | 1 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Laboratorio de Bases de Datos y Sistemas Distribuidos | 1 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Sociedad Digital | 1 | 3 | OB | 2º Semestre |
| Proyectos I: Técnicas y Tecnologías Digitales | 1 | 6 | OB | Anual |
Leyenda: Formación básica (B) | Obligatorias (OB) | Optativas (OP) | Prácticas Externas (PE) | Trabajo Fin de Grado (TFG)
| ASIGNATURAS | Curso | Cuatrimestre | Tipo | ECTS |
| Álgebra Lineal | 2 | 9 | B | 1º Semestre |
| Análisis Matemático I | 2 | 6 | B | 1º Semestre |
| Programación Orientada a Objetos | 2 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Redes de Ordenadores | 2 | 6 | B | 1º Semestre |
| Sistemas Operativos | 2 | 6 | B | 1º Semestre |
| Análisis Matemático II | 2 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Análisis y Diseño de Algoritmos | 2 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Bases de Datos | 2 | 6 | B | 2º Semestre |
| Diseño de Software | 2 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Geometría Lineal | 2 | 9 | B | 2º Semestre |
| Proyectos II: Tendencias de la Ingeniería del Software | 2 | 6 | OB | Anual |
| ASIGNATURAS | Curso | Cuatrimestre | Tipo | ECTS |
| Ampliación de Bases de Datos | 3 | 6 | OBM | 1º Semestre |
| Fundamentos de Composición Visual | 3 | 3 | OB | 1º Semestre |
| Inteligencia Artificial | 3 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Programación de Sistemas Distribuidos | 3 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Programación Web I, Cliente | 3 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Topología | 3 | 9 | OB | 1º Semestre |
| Búsqueda y Análisis de la Información | 3 | 6 | OBM | 2º Semestre |
| Cálculo Numérico | 3 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Desarrollo de Aplicaciones Móviles | 3 | 3 | OB | 2º Semestre |
| Ecuaciones Diferenciales Ordinarias | 3 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Matemática Discreta II | 3 | 3 | OB | 2º Semestre |
| Procesamiento de Datos | 3 | 6 | OBM | 2º Semestre |
| Programación Web II, Servidor | 3 | 6 | OB | 2º Semestre |
| ASIGNATURAS | Curso | Cuatrimestre | Tipo | ECTS |
| Análisis Matemático III | 4 | 9 | OB | 1º Semestre |
| Aprendizaje Automático I | 4 | 6 | OBM | 1º Semestre |
| Estructuras Algebraicas | 4 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Ingeniería del Software | 4 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Optimización | 4 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Aprendizaje Automático II | 4 | 6 | OBM | 2º Semestre |
| Cálculo de Probabilidades | 4 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Curvas y Superficies | 4 | 6 | OB | 2º Semestre |
| Fundamentos de UX | 4 | 3 | OB | 2º Semestre |
| Inferencia Estadística | 4 | 6 | OB | 2º Semestre |
| OPTATIVIDAD Asignaturas | 4 | 3 | OP | 2º Semestre |
| Proyectos III: Desarrollo Web y Apps | 4 | 9 | OB | Anual |
| OPTATIVIDAD Asignaturas | ||||
| Programación de Bajo Nivel | 4 | 3 | OP | 2º semestre |
| Verificación de Software | 4 | 3 | OP | 2º semestre |
| ASIGNATURAS | Curso | Cuatrimestre | Tipo | ECTS |
| Creación y Dirección de Empresas | 5 | 3 | OB | 1º Semestre |
| Dirección y Gestión de Proyectos | 5 | 3 | OB | 1º Semestre |
| Ecuaciones en Derivadas Parciales | 5 | 6 | OB | 1º Semestre |
| Paradigmas de Programación | 5 | 3 | OB | 1º Semestre |
| Visión por Computador | 5 | 6 | OBM | 1º Semestre |
| Negocios y Modelos Digitales | 5 | 3 | OB | 2º Semestre |
| OPTATIVIDAD Entorno Laboral | 5 | 6 | OP | 2º Semestre |
| Visualización de Datos | 5 | 3 | OBM | 2º Semestre |
| Proyectos de Ingeniería de Datos | 5 | 9 | OBM | Anual |
| Trabajo de Fin de Grado Matemática Computacional | 5 | 6 | TFG | Anual |
| Trabajo Fin de Grado Ingeniería del Software | 5 | 9 | TFG | Anual |
| OPTATIVIDAD Entorno Laboral | ||||
| Formación para el Empleo | 5 | 6 | OP | 2º Semestre |
| Prácticas en Empresa | 5 | 6 | OP | 2º Semestre |
Información adicional/Competencias
- Año de implantación: 2019-2020
- Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
| Nº mínimo de ECTS por tipo de matrícula y curso | Mínimo | Máximo |
| Tiempo completo primer curso | 72 | 72 |
| Tiempo completo resto de cursos | 30 | 84 |
| Tiempo parcial primer curso | 25 | 30 |
| Tiempo parcial resto de cursos | 18 | 45 |
Centro adscrito
Salidas profesionales del Grado en Matemática Computacional
- Resolviendo problemas complejos con análisis matemático y modelización computacional
- Aplicando estadística, probabilidad e inteligencia artificial a proyectos reales
- Gestionando entornos cloud, MLOps y pipelines de IA listos para producción
- Diseñando y produciendo software profesional usando las herramientas y metodologías de la industria
- Construyendo y entrenando modelos de Machine Learning y Deep Learning para análisis predictivo
- Trabajando con metodologías Agile y colaborando en equipos multidisciplinares, replicando dinámicas reales de empresa
- Ingeniería de datos y Data Science, analizando grandes volúmenes de información
- Desarrollo de software avanzado y arquitectura técnica, aplicado a empresas y proyectos innovadores
- Consultoría tecnológica y analítica, ofreciendo soluciones estratégicas a empresas líderes
- Machine Learning Engineer e ingeniería de IA, desarrollando sistemas inteligentes y modelos predictivos
- Modelización matemática y análisis cuantitativo, resolviendo problemas reales de industria
- Ingeniería de software para sectores punteros: banca, energía, ciberseguridad, salud, movilidad, telecomunicaciones o gaming
Donde trabajan nuestros alumnos
Nuestra formación está elaborada de la mano de Comités Industriales, formados por las empresas más relevantes del sector tecnológico y del área de Data en nuestro país, que garantiza la constante actualización de los planes de estudio a las necesidades reales de la industria, y que buscan en nuestros alumnos el talento para dirigir sus proyectos más innovadores.
Empresas colaboradoras
Proyectos y premios de alumnos del Grado en Matemática Computacional
En U-tad aprenderás haciendo desde el primer día: proyectos reales que combinan matemáticas computacionales, programación y desarrollo de IA te permiten construir un portfolio profesional que destaca ante empresas tecnológicas.
Nuestros alumnos trabajan en:
- Modelización matemática y simulación aplicada a problemas reales.
- Desarrollo de software y aplicaciones profesionales con Python, entornos cloud y frameworks de IA.
- Machine Learning y Deep Learning, creando modelos predictivos y sistemas inteligentes.
- Optimización y análisis de datos masivos, aplicando técnicas de Big Data.
Muchos de nuestros alumnos reciben premios en hackathones como el de la BizzSummit de Microsoft y retos de IA como el GenAI Mavericks de Accenture, que incluso les ofrecen contratos antes de terminar la carrera.
Premios al Talento
Los alumnos de U-tad han recibido más de 100 premios en competiciones nacionales e internacionales en los últimos tres años, algo que avala la capacidad y la calidad de la formación de nuestros alumnos, algunos tan importantes como el Datathon organizado por Microsoft en U-tad, o el Datathon Ciudad de Madrid.
Movilidad
En U‑tad impulsamos una visión global de la ingeniería y el desarrollo tecnológico. Gracias a nuestros acuerdos con universidades y centros de prestigio en todo el mundo, tendrás la oportunidad de cursar parte de tus estudios en entornos internacionales, sumergiéndote en proyectos de software avanzado, análisis de datos e Inteligencia Artificial con equipos de diferentes países. Participar en el programa Erasmus+ o en convenios bilaterales te permitirá vivir experiencias únicas, ampliar tu red profesional y adquirir una perspectiva internacional que te prepara para liderar la innovación y destacarte como un profesional top en un sector tecnológico en constante evolución.
Buddies de U-TAD
En U-TAD podrás hablar directamente con alumnos que ya están viviendo lo que tú estás a punto de empezar. Nuestros Buddies te acompañarán con sus consejos, su experiencia y sus recomendaciones para que puedas imaginar y preparar tu propio camino con más claridad y confianza.
Conoce a nuestros Buddies de U-TAD
En U-TAD podrás hablar directamente con alumnos que ya están viviendo lo que tú estás a punto de empezar. Nuestros Buddies te acompañarán con sus consejos, su experiencia y sus recomendaciones para que puedas imaginar y preparar tu propio camino con más claridad y confianza. Son la muestra de que aquí se crece acompañado, y de que cada inicio puede convertirse en una oportunidad para descubrir lo mejor de ti.
Claustro del Grado en Matemática Computacional
Nuestro equipo docente está formado por doctores, investigadores y profesionales en activo en empresas líderes en inteligencia artificial, computación, energía, banca, telecomunicaciones, consultoría tecnológica o movilidad.
Muchos de ellos participan en proyectos punteros, lideran equipos analíticos o desarrollan sistemas avanzados de IA.
Su rol como docentes y mentores va más allá de la transmisión de conocimiento: detectan talento, recomiendan a nuestros estudiantes en procesos de selección y orientan su crecimiento para que estén preparados para las exigencias del sector tecnológico más actual.
Francisco Javier García Algarra
Director Académico del Área de Ingeniería
Director Académico de U-tad
María del Mar Angulo Martínez
Coordinadora Académica del Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software
Coordinadora y DocenteFormación Relacionada
Preguntas Frecuentes Grado en Matemáticas
En el Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software + Título Propio en Inteligencia Artificial Generativa se combinan estudios en matemáticas aplicadas, desarrollo de software y tecnologías emergentes en Inteligencia Artificial (IA). Durante el programa, los estudiantes adquirirán sólidos conocimientos en programación, estadística, visualización de datos y análisis de datos. Además, se especializarán en el desarrollo de herramientas impulsadas por IA, aprendiendo sobre técnicas avanzadas de aprendizaje automático (Machine Learning) y IA Generativa, que es un campo clave en la creación de modelos predictivos y sistemas autónomos.
Para estudiar el Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software, es recomendable haber cursado el Bachillerato Científico-Tecnológico. Las asignaturas relacionadas con matemáticas, física y tecnología te prepararán para abordar las materias clave en programación, álgebra, cálculo y análisis de datos que se enseñarán en este doble grado.
Sí, el Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software es un grado oficial. El título de Matemática Computacional y el de Ingeniería del Software tienen reconocimiento oficial, garantizando que la formación recibida cumple con los estándares académicos establecidos. Además, el Título Propio en Inteligencia Artificial Generativa complementa esta formación con una especialización adicional en un área muy demandada en la industria tecnológica.
El Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software tiene una duración de 5 años. Durante este tiempo, los estudiantes adquieren una formación técnica y especializada que les permite desarrollarse en diversas áreas del mundo tecnológico, incluyendo desarrollo de software, matemáticas aplicadas, big data e inteligencia artificial.
El Doble Grado en Matemática Computacional e Ingeniería del Software en U-tad te prepara para desarrollar proyectos innovadores en áreas como simulaciones, IA y computación cuántica, con un enfoque práctico desde el primer día. En solo 5 años, obtendrás una formación que te abrirá puertas en sectores de alta demanda tecnológica.
Este programa está dirigido a estudiantes con una gran capacidad para el razonamiento matemático y lógico, que disfruten analizando datos y resolviendo problemas complejos mediante herramientas computacionales. Es ideal para quienes tienen interés en la modelización matemática, la estadística y el desarrollo de software aplicado a la inteligencia artificial y el análisis de datos.
Además, se valora la curiosidad por el aprendizaje automático y la IA Generativa, ya que son áreas clave dentro del grado. Un perfil orientado al detalle, con habilidades para estructurar información y optimizar procesos, encaja perfectamente en esta formación.
Solicita más información
MATRICULACIÓN ABIERTA
Abierto el plazo de inscripción: Curso 2026-2027
Plazo de matrícula: del 1 MAYO al 30 SEPTIEMBRE
- Normativa y calidad académica
- Proceso de admisión
¿Tienes dudas?
¡Hola! Soy Laura, y puedes contactar conmigo para resolverlas
