Computación Científica
¿Qué es la computación científica?
Los avances tecnológicos y las nuevas necesidades que demanda la ciencia han llevado a la necesidad de resolver problemas científicos a partir de las herramientas informáticas. Por su parte, la computación científica pretende usar los computadores para solucionar problemas de ciencia y la ingeniería. Es por esto que la computación científica esta relacionada con diferentes disciplinas como lo son: la física, la biología, la combinación de algoritmos, la programación y las matemáticas.
Un futuro estudiante de computación científica deberá: ser curioso y creativo, debe tener afinidad con las ciencias básicas y la computación avanzada. Así misma debe tener habilidad en análisis matemáticos y estadísticos. Debe sentir gusto por el uso de herramientas tecnológicas y computacionales.
Duración: 10 semestres
Áreas de conocimiento:
- Análisis matemáticos.
- Organización de la computación.
- Sistemas operativos.
- Ingeniería de Software.
- Ciencias de Datos.
- Biología computacional.
- Investigación de operaciones.
- Ciencias de la Tierra y el Espacio.
- Física de Altas Energías.
- Fisicoquímica Computacional.
- Física del Plasma Computacional.
- Física Matemática.
- Geociencias.
- Nanotecnología.
Un profesional en computación científico puede encargarse de: aplicar técnicas innovadoras de modelación y computación científica avanzada; investigar problemas de las ciencias, ingenierías y disciplinas relacionadas con el área de la informática; crear algoritmos para la solución de determinados problemas; hacer parte de centros de investigación; optimizar la toma de decisiones con base en los hallazgos y las predicciones de los modelos matemáticos; desarrollar nuevos conceptos; ejecutar proyectos en diferentes ámbitos; aplicar nuevas tecnológicas en la ciencia; y construir e implementar modelos matemáticos y computacionales.
Algunas materias que verás durante la carrera son:
- Fundamentos de la programación.
- Análisis geométricos.
- Lenguaje de programación.
- Herramientas computacionales.
- Química general.
- Sistemas biológicos.
- Manejos de datos y visualización científica.
- Físicas computacionales.
- Mecánica computacional.
- Finanzas computacionales.
- Física general.
- Matemática discreta y computacional.
- Modelos matemáticas de física.
- Bases de datos e ingeniería de software.
- Sistemas operativos.
- Modelos matemáticas de ciencia.
- Análisis matemáticos.
- Estructuras de datos.
- Reconocimientos de patrones.
- Redes neuronales.
- Seguridad de la información.
- Robótica móvil.
Posgrados y pregrados afines:
- Big Data.
- Investigación operativa.
- Química.
- Microbiología y parasitología.
- Administración de empresas.
- Ingeniería financiera.
- Maestría en educación matemática.
- Maestría en modelación y ciencia computacional.
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