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8.5/10
Dificultad
87%
Inserción laboral
32.000 €
Salario inicial
4
años · 240 ECTS
El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es una titulación de ingeniería de cuatro años que combina matemáticas avanzadas, estadística, programación y técnicas de aprendizaje automático para extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos y construir sistemas inteligentes. A diferencia de Ingeniería Informática, el énfasis no está en el desarrollo de software de propósito general, sino en el análisis cuantitativo, la modelización estadística y el diseño de algoritmos que aprenden de los datos.
El plan de estudios (en su versión UPM-ETSISI, una de las más completas de España) arranca con una base matemática muy sólida: Álgebra Lineal, Cálculo I y II, Matemática Discreta, Probabilidades y Estadística. A partir del segundo curso se incorporan Programación para Ciencia de Datos, Procesamiento de Lenguaje Natural, Representación de Datos, Bases de Datos y Seguridad TI. El tercer año introduce el núcleo técnico diferencial: Aprendizaje Automático I y II, Arquitecturas para Procesamiento Masivo de Datos, Infraestructuras de Big Data, Sistemas Inteligentes y Robótica. El cuarto año combina materias avanzadas (IoT, Visión por Computador, Descubrimiento de Conocimiento) con un Proyecto de Ciencia de Datos y el Trabajo Fin de Grado.
Es un grado relativamente nuevo en España: la UPM lo oferta desde 2020 (dos campus: Montegancedo y Vallecas), y otras universidades públicas y privadas han ido añadiendo programas similares con distintos énfasis (más enfocados a negocio o más a investigación). El perfil resultante puede ejercer como Data Scientist, ML Engineer, Data Engineer, Data Analyst o investigador de IA, en sectores que van desde la banca y el comercio electrónico hasta la sanidad, la industria 4.0 o la administración pública.
Es uno de los grados más exigentes en el ámbito de las TIC. La carga matemática del primer curso (Álgebra Lineal, Cálculo, Estadística, Matemática Discreta simultáneos) supera a la de Ingeniería Informática y es comparable a la de Matemáticas o Física. Añadir programación y lógica desde el inicio multiplica la exigencia. Según datos del Ministerio, las carreras de Ingeniería e Informática tienen las mayores tasas de abandono del sistema universitario español (hasta el 39% en algunos análisis), y este grado concentra esa dificultad. A partir de 3.º la complejidad se traslada a algoritmos de ML, optimización y procesamiento distribuido. Solo supera en dificultad teórica a Matemáticas puras o Física Teórica, pero la combinación de matemáticas, programación y sistemas lo hace muy intenso.
Cómo prepararte en Bachillerato y la EBAU para entrar en esta carrera.
Bachillerato recomendado
Bachillerato de Ciencias (modalidad Ciencias y Tecnología). Es prácticamente imprescindible. Las matemáticas de segundo de bachillerato son la base directa de las asignaturas del primer cuatrimestre.
Nota de corte 2025 en España
Desde 8.281 hasta 12.139 según universidad
Asignaturas clave
PAU / EBAU
En la mayoría de comunidades autónomas, Matemáticas II pondera 0,2 adicional (coeficiente 1,2) en el acceso a ingenierías técnicas, lo que puede subir la nota hasta 1,2 puntos. Física también suele ponderar 0,2. Química pondera en algunas CCAA pero tiene menor relevancia para este grado. Conviene revisar las tablas de ponderación de la CCAA donde se solicita plaza, pues varían cada curso. En Madrid (donde están las plazas UPM con notas de corte más altas, 12,13), maximizar la puntuación en Matemáticas II y Física es crítico.
Acceso desde FP
CFGS en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM), Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW), Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR) o CFGS en Inteligencia Artificial y Big Data (ciclo de reciente creación). Dan acceso general a estudios universitarios de rama técnica, aunque sin bonificación de nota.
Consejos
Trabajar álgebra matricial y probabilidad antes de entrar al grado marca una diferencia enorme en el primer cuatrimestre. Aprender Python de forma autónoma (nivel básico: listas, funciones, numpy elemental) es muy recomendable. Los estudiantes que llegan con soltura en matemáticas de bachillerato y algo de programación tienen tasas de abandono mucho menores. Plataformas como Khan Academy (álgebra y cálculo) o el curso de Python de CS50 (Harvard, gratuito) son recursos útiles durante la preparación de selectividad.
Qué te espera curso a curso y dónde suele apretar.
1º curso
Inmersión matemática total: Álgebra Lineal, Cálculo I y II, Matemática Discreta I y II, Probabilidades y Estadística I. En paralelo, Fundamentos de Programación (Python/C), Fundamentos de los Computadores y Algoritmos y Estructuras de Datos. Es el curso con mayor tasa de abandono: la combinación de matemáticas densas y programación desde cero supera a muchos estudiantes que vienen solo del bachillerato de ciencias sin experiencia previa en código. El volumen de trabajo es muy alto.
2º curso
Se introduce la identidad del grado: Inteligencia Artificial (conceptos fundacionales), Programación para Ciencia de Datos, Procesamiento de Lenguaje Natural, Representación e Intercambio de Datos, Web Semántica y Grafos de Conocimiento. En el segundo cuatrimestre: Bases de Datos I, Seguridad TI, Probabilidades y Estadística II, Adquisición y Procesamiento Numérico de Datos, y Fundamentos de Economía. Se trabaja mucho con Python (pandas, numpy, scikit-learn básico) y SQL. La carga sigue siendo alta.
3º curso
Núcleo técnico del grado. Aprendizaje Automático I y II (regresión, clasificación, clustering, redes neuronales, deep learning), Infraestructura y Servicios Cloud, Arquitecturas para Procesamiento Masivo de Datos (Hadoop, Spark), Infraestructuras de Big Data, Investigación Operativa, Sistemas Inteligentes, Bases de Datos II, Robótica, Visualización de la Información y Fundamentos de Análisis de Imágenes. Es el curso más técnico y donde los estudiantes con perfil matemático-programador brillan. Muchos buscan sus primeras prácticas remuneradas al terminar 3.º.
Inserción laboral real, másteres habituales y requisitos para ejercer.
Inserción laboral
87 %
a 4 años del egreso (SIIU, cohorte 2018-2019, observación 2023)
Tiempo hasta el primer empleo
Menos de 3 meses para perfiles con prácticas previas; entre 3 y 6 meses sin experiencia previa. El sector TIC tiene la menor tasa de desempleo de los titulados universitarios españoles.
¿Hace falta máster?
RecomendadoEl grado da una base técnica sólida suficiente para entrar en el mercado laboral como junior. Sin embargo, un máster especializado (en IA, Big Data, NLP, Computer Vision o similares) acelera el acceso a roles senior y a empresas internacionales, puede compensar una nota de grado no sobresaliente, y es prácticamente imprescindible para orientarse a la investigación (doctorado). Aproximadamente la mitad de los egresados en perfil de datos continúan con formación de posgrado.
Másteres que suele hacer la gente de esta carrera
Cada salida con el camino para llegar y rangos salariales reales en España y fuera.
Data Scientist
30.000 – 40.000 € junior · 50.000 – 75.000 € con experiencia
demanda altaDiseña y entrena modelos estadísticos y de machine learning para extraer patrones y generar predicciones a partir de datos. Trabaja con Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL y herramientas de visualización. Opera en sectores como banca, retail, salud, telecomunicaciones y startups.
Cómo llegar
Salario en España (bruto/año)
Junior
30.000 – 40.000 €
Con experiencia
50.000 – 75.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
61.000 – 88.000 EUR
Países Bajos
55.000 – 85.000 EUR
Reino Unido
55.000 – 80.000 GBP
Machine Learning Engineer
40.000 – 45.000 € junior · 55.000 – 90.000 € con experiencia
demanda altaDesarrolla, optimiza y despliega modelos de ML en sistemas de producción. Se diferencia del Data Scientist en que su foco es la ingeniería del modelo (eficiencia, escalabilidad, MLOps, integración en productos). Requiere conocimientos sólidos de ingeniería de software además de ML.
Cómo llegar
Data Engineer
35.000 – 45.000 € junior · 50.000 – 75.000 € con experiencia
demanda altaDiseña, construye y mantiene la infraestructura de datos (pipelines ETL/ELT, data lakes, data warehouses) que permite a Data Scientists y analistas trabajar con datos limpios y accesibles. Tecnologías habituales: Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt, Snowflake, BigQuery.
Cómo llegar
Data Analyst
25.000 – 35.000 € junior · 38.000 – 55.000 € con experiencia
demanda altaAnaliza conjuntos de datos estructurados para identificar tendencias, patrones y métricas de negocio. Su perfil es más orientado a la comunicación de resultados (dashboards, informes) que a la modelización avanzada. Es la salida más accesible al terminar el grado, pero también la peor remunerada del espectro.
Cómo llegar
Investigador / Científico de IA
20.000 – 28.000 € junior · 35.000 – 60.000 € con experiencia
demanda mediaTrabaja en la frontera del conocimiento en machine learning, NLP, visión por computador, robótica o IA explicable. Puede estar en universidad (grupo de investigación), centros públicos (CSIC, BSC, centros de excelencia), o I+D de grandes empresas (Google DeepMind, Meta AI, Telefónica I+D). Habitualmente requiere máster y doctorado.
Cómo llegar
Consultor de Datos / Arquitecto de Datos
28.000 – 38.000 € junior · 55.000 – 85.000 € con experiencia
demanda altaAsesora a empresas sobre estrategias de datos, diseña arquitecturas de datos empresariales y lidera proyectos de transformación digital con base en datos. Perfil senior, habitualmente con 5+ años de experiencia. Trabaja en consultoras (Accenture, Deloitte, EY, Everis/NTT Data) o como freelance.
Cómo llegar
Especialista en NLP / IA Generativa
35.000 – 48.000 € junior · 60.000 – 95.000 € con experiencia
demanda altaDesarrolla sistemas basados en procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos (LLMs, RAG, fine-tuning de modelos como GPT, Llama, Mistral). Es el perfil con mayor crecimiento en 2024-2026 y todavía con escasa oferta de profesionales especializados en España.
Cómo llegar
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| Universidad | Nota |
|---|---|
ActualUniversidad de Deusto Vizcaya | — |
| Universidad Politécnica de Madrid MadridPúb. | 12.139 |
| Universidad Miguel Hernández de Elche AlicantePúb. | 10.689 |
Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales + Máster Universitario en Ingeniería Industrial (Programa de Ingeniero/a Industrial)
Universidad Politécnica de Madrid
Doble Grado en Ingeniería Informática + Matemáticas
Universidad Complutense de Madrid
Doble Grado en Ingeniería Física + Ingeniería en Tecnologías Industriales
Universidad Carlos III de Madrid
Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales + Máster en Ingeniería Industrial
Universidad Carlos III de Madrid
Grado en Ingeniería de Tecnologías Aeroespaciales + Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica (Programa de Ingeniero Aeronáutico)
Universidad Politécnica de Madrid
Doble Grado en Ingeniería Informática + Matemáticas
Universidad de Málaga
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Calcular mi nota4º curso
Materias avanzadas y aplicadas: IoT, Algoritmos para Procesado de Imágenes (visión por computador), Descubrimiento de Conocimiento en Datos Complejos, Proyecto de Ciencia de Datos (trabajo grupal real), inglés técnico obligatorio. Hasta 18 créditos optativos permiten especializarse en sectores como salud, finanzas o robótica. El Trabajo Fin de Grado (12 ECTS) suele ser un proyecto aplicado en empresa o investigación. Muchos alumnos hacen las prácticas curriculares integradas en este curso.
Asignaturas más difíciles
Álgebra Lineal(1º)
Espacios vectoriales, transformaciones lineales, valores y vectores propios: el nivel de abstracción matemática sorprende a quienes vienen solo del bachillerato. Es la base de casi todos los algoritmos de ML, por lo que suspenderla puede bloquear el avance. Percepción de estudiantes en foros universitarios: asignatura con mayor tasa de suspenso en 1.º.
Cálculo II(1º)
Ecuaciones diferenciales, cálculo vectorial y series: la progresión respecto a Cálculo I es brusca. Combinada con el resto de asignaturas del segundo cuatrimestre genera una carga total muy difícil de gestionar para estudiantes sin hábito de estudio intensivo.
Probabilidades y Estadística II(2º)
Distribuciones multivariantes, inferencia bayesiana, tests de hipótesis avanzados. Requiere dominar el álgebra del primer año. Es la base estadística de los modelos de ML, por lo que entenderla profundamente (no solo aprobarla) es crítico para el rendimiento en cursos posteriores.
Aprendizaje Automático I(3º)
Convergencia de álgebra, estadística y programación: los estudiantes que no consolidaron la base matemática de 1.º y 2.º tienen dificultades serias aquí. Incluye la implementación desde cero de algoritmos (regresión, SVM, árboles de decisión, redes neuronales básicas) con teoría matemática rigurosa detrás de cada uno.
Arquitecturas para el Procesamiento Masivo de Datos(3º)
Diseño de pipelines distribuidos (Hadoop, Spark, Kafka). El paradigma de computación distribuida es conceptualmente distinto a la programación secuencial. Requiere entender sistemas operativos, redes y optimización de recursos simultáneamente.
Tasa de abandono
39 %
Duración oficial
4 años
Prácticas y TFG
Las prácticas no son obligatorias en todos los planes, pero la UPM y otras universidades que ofrecen el grado tienen convenios con cientos de empresas tecnológicas (Indra, Telefónica, BBVA, Accenture, startups de IA). Muchos alumnos acceden a prácticas remuneradas de 600-1.000 €/mes durante 3.º o 4.º. El TFG (12 ECTS) puede realizarse en empresa (modalidad muy habitual) o en modalidad de investigación vinculada a grupos de IA de la universidad. Los mejores TFG suelen ser proyectos reales de ML o análisis de datos que sirven de portfolio para la búsqueda de empleo.
Colegiación y oposiciones
No existe colegio profesional específico para Ciencia de Datos en España. Algunas universidades ofrecen el grado como título de ingeniero técnico, lo que habilita para la colegiación en el Colegio de Ingenieros en Informática (COIIE/CCII), aunque no es obligatoria para ejercer en el sector privado. En la Administración Pública, el perfil puede optar a oposiciones de los cuerpos de Tecnologías de la Información del Estado, Comunidades Autónomas o grandes organismos (AEAT, Seguridad Social, INE) donde la titulación en Informática o Ingeniería TIC es habilitante.
Salario en España (bruto/año)
Junior
40.000 – 45.000 €
Con experiencia
55.000 – 90.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
58.000 – 90.000 EUR
Países Bajos
70.000 – 130.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
35.000 – 45.000 €
Con experiencia
50.000 – 75.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
55.000 – 100.000 EUR
Países Bajos
50.000 – 90.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
25.000 – 35.000 €
Con experiencia
38.000 – 55.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
42.000 – 65.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
20.000 – 28.000 €
Con experiencia
35.000 – 60.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
55.000 – 90.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
28.000 – 38.000 €
Con experiencia
55.000 – 85.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Países Bajos
60.000 – 100.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
35.000 – 48.000 €
Con experiencia
60.000 – 95.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
65.000 – 100.000 EUR
Reino Unido
60.000 – 95.000 GBP