Hoje em dia, há matemática em praticamente tudo, de telefones celulares a carros de passeio e petroleiros. A internet é construída sobre matemática. O Google é baseado na teoria da probabilidade, e a criptologia e a transferência segura de dados são baseadas na teoria clássica dos números. Física moderna, química, ciência do clima, bioinformática – a lista é longa.

A matemática é a chave para uma carreira de sucesso! Quer pretenda trabalhar em programação, inteligência artificial, finanças, análise de dados, bioinformática, design tecnológico, segurança informática, fazer carreira nas ciências naturais ou sociais, desenvolvimento ou negócios, um mestrado em matemática permitir-lhe-á desenvolver fortes capacidades analíticas que irão impor respeito entre futuros empregadores e colegas. Os matemáticos são procurados numa vasta gama de profissões e podem esperar uma excelente progressão salarial.

As leis da física são expressas em equações matemáticas, que muitas vezes não podem ser resolvidas analiticamente sem aproximações severas. O desenvolvimento de computadores nos ajuda a resolver problemas sob condições mais realistas, analisar modelos quantitativamente e simular o resultado de experimentos, o que abre previsões mais confiáveis em muitas áreas da ciência e da tecnologia. Se você tem experiência em Física ou Matemática Computacional, nosso programa de Mestrado apresentará uma grande variedade de ferramentas e metodologias numéricas e treinará sua capacidade de traduzir o problema físico subjacente em uma representação numericamente solucionável.

O Mestrado em Matemática e Computação para Finanças foi desenvolvido para atender à demanda de matemáticos especialmente treinados nos mercados mundiais de finanças e seguros.

O programa de Mestrado em Bioinformática para Genómica Computacional visa formar licenciados com conhecimentos sobre as bases moleculares dos sistemas biológicos, a estrutura e função das moléculas biológicas nos processos celulares, as tecnologias e plataformas de análise de genomas, as ferramentas de bioinformática e análise genômica, e as metodologias estatísticas e computacionais para análise de dados biomoleculares.

O Mestrado em Engenharia Computacional e Matemática Industrial é um mestrado on-line, em inglês, desenvolvido para preparar os alunos para usar ferramentas avançadas de engenharia computacional e matemática aplicada na indústria.

Este curso de mestrado tem como objetivo responder à procura de cientistas de dados com competências para desenvolver aplicações inovadoras de inteligência computacional, capazes de analisar grandes quantidades de dados complexos para informar decisões empresariais e estratégias de mercado. O tema principal deste curso é a análise automática de grandes volumes de dados e o processamento de linguagem natural através da aprendizagem automática, especialmente redes neuronais profundas.

Este curso se concentra na modelagem matemática e nas técnicas computacionais usadas no setor financeiro e no histórico necessário em finanças. A matemática financeira é um ramo da matemática onde métodos matemáticos e estatísticos avançados são desenvolvidos e aplicados aos mercados financeiros e ao gerenciamento financeiro. Seus principais objetivos são quantificar e proteger os riscos no mercado financeiro. Métodos computacionais eficazes são cruciais para o uso bem-sucedido da modelagem matemática em finanças. Este curso foi desenvolvido para refletir essa combinação de conhecimentos e habilidades, para que os graduados estejam bem equipados para entrar nos mercados de trabalho competitivos das finanças quantitativas e áreas afins. Os módulos opcionais equipam os graduados com fundamentos da análise de dados.

In addition to being a science in its own right, mathematics plays a fundamental role in the quantitative areas of practically all other academic disciplines, particularly in the natural sciences, engineering, business administration, economics, medicine, and psychology. Mathematical results permeate nearly all facets of life and are a necessary prerequisite for the vast majority of modern technologies – and as our IT systems become increasingly powerful, we are able to mathematically handle enormous amounts of data and solve ever more complex problems.