University of Reading

Licenciatura em Matemática e Estatística com Ciência de Dados

Módulos obrigatórios

Ano 1

• Análise Real I: Explore conceitos de análise matemática, incluindo desigualdades, sequências, séries e funções.
• Cálculo: Amplie seu conhecimento existente de cálculo para duas ou mais dimensões, explorando técnicas de equações diferenciais ordinárias de primeira e segunda ordem e aprendendo como a programação tem aplicações matemáticas.
• Fundamentos da Matemática: Obtenha uma introdução sólida a tópicos fundamentais em matemática e desenvolva as habilidades necessárias para estudar matemática em nível universitário. Você se concentrará no conceito de conjuntos, funções e vários sistemas numéricos familiares, bem como na importância das provas e como construí-las.
• Álgebra Linear: Aprenda a resolver sistemas de equações lineares, determinar autovalores e autovetores e desenvolver a álgebra de matrizes, que são usadas como um trampolim para a teoria mais geral de espaços lineares e de produto interno.
• Comunicação matemática: descubra a importância de expressar conceitos e resultados matemáticos de forma clara, lógica e concisa e como implementar estratégias básicas de resolução de problemas, como visualização de dados, exploração de padrões e programação.
• Probabilidade e Estatística: Entenda probabilidade e distribuições de probabilidade, resultados e técnicas para referência estatística e ciência de dados, além de regressão e teste de hipóteses.

Ano 2

• Equações Diferenciais: Desenvolva seu conhecimento de equações diferenciais ordinárias e explore equações diferenciais parciais e suas aplicações. Você explorará coeficientes não constantes, soluções integrais e em série, séries de Fourier, a teoria de problemas de valor de contorno, equações de difusão, equações de onda e a equação de Laplace.
• Modelos Lineares e Análise de Dados: Obtenha compreensão dos modelos mais comuns, incluindo regressão linear múltipla e designs completamente randomizados, e explore os princípios-chave de experimentos planejados. Aprenda como os modelos são aplicados a problemas práticos e ganhe experiência em análise de dados da vida real.
• Probabilidade e Teoria Estatística: Descubra a interação entre a teoria da probabilidade e áreas fundamentais da matemática e formule problemas gerais reais ou abstratos em um modelo probabilístico.
• Análise Numérica I: Descrever, analisar e implementar métodos numéricos para problemas em matemática contínua, incluindo solução de equações lineares e equações escalares não lineares, interpolação, otimização escalar e solução de equações diferenciais ordinárias.
• Modelagem Matemática e Habilidades Profissionais: Desenvolva suas habilidades de resolução de problemas e pesquisa independente aplicando técnicas de modelagem matemática para resolver problemas do mundo real em uma ampla gama de áreas científicas, de engenharia e econômicas. Você também expandirá suas habilidades de trabalho em equipe, apresentação, gerenciamento de carreira, comunicação técnica, verbal e escrita.

Ano 3

• Modelagem Estatística Avançada: Desenvolva uma compreensão de situações nas quais diferentes modelos provavelmente serão apropriados, aprendendo mais sobre modelos lineares generalizados, dados de medições repetidas e abordagens tradicionais e modernas para análise de dados.
• Métodos de Machine Learning: Ganhe familiaridade com a gama de métodos usados em machine learning estatístico e demonstre como eles são usados em pesquisa e indústria. Você terá a oportunidade de implementar métodos de machine learning usando software estatístico e interpretar e comunicar suas descobertas.
• Portfólio de Projetos: Conduza uma série de projetos sobre tópicos matemáticos ou estatísticos e desenvolva suas habilidades técnicas e profissionais.

Estes são os módulos que oferecemos atualmente para a entrada de 2024/25. Eles podem estar sujeitos a alterações, pois revisamos regularmente nossas ofertas de módulos para garantir que sejam informados pelas últimas pesquisas e métodos de ensino.

Observe que a Universidade não pode garantir que todos os módulos opcionais estarão disponíveis para todos os alunos que desejarem cursá-los.

Você também pode registrar seus dados conosco para receber informações sobre seu curso de interesse, estudo e vida na University of Reading .

No geral, 90% dos graduados em Matemática e Estatística estão trabalhando ou estudando mais dentro de 15 meses após a graduação (com base em nossa análise de dados HESA © HESA 2024, Graduate Outcomes Survey 2021/22; inclui respondentes de primeiro grau em Matemática e Estatística).

Você pode escolher trabalhar como matemático ou estatístico para organizações do setor público, como autoridades de saúde ou o Escritório Nacional de Estatísticas, ou encontrar uma carreira no setor privado.

Seu diploma em matemática é adequado para uma variedade de carreiras, incluindo:

• contabilidade
• Analise financeira
• Engenharia
• modelagem
• Informática
• trabalho atuarial.