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9.056
Nota de corte 2025
8.5/10
Dificultad
89%
Inserción laboral
28.000 €
Salario inicial
El Grado en Ciencia de Datos es una titulación de cuatro años que forma profesionales capaces de extraer conocimiento y valor a partir de grandes volúmenes de información mediante técnicas matemáticas, estadísticas y computacionales. El plan de estudios combina álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística con programación (Python, R, SQL), algoritmia y bases de datos, avanzando hacia machine learning, deep learning, optimización y análisis multivariante en los cursos superiores.
El perfil de egresado es marcadamente técnico y cuantitativo: se trabaja con datos estructurados y no estructurados, se diseñan modelos predictivos y clasificadores, se construyen pipelines de procesamiento y se visualizan resultados para la toma de decisiones. Asignaturas como Procesamiento del Lenguaje Natural, Big Data, Visión por Computador o Medicina Personalizada aparecen como optativas en universidades como la UPNA, reflejando la amplitud de aplicaciones del campo.
En España, el grado es relativamente joven: la mayoría de planes de estudio comenzaron entre 2018 y 2022. La demanda de estos profesionales supera consistentemente la oferta en sectores como banca, seguros, telecomunicaciones, consultoría tecnológica, salud y logística. Ciudades como Madrid, Barcelona y Málaga concentran la mayor parte de las ofertas de empleo en ciencia de datos.
Una de las carreras más exigentes de la rama de ingeniería. Requiere sólidas bases matemáticas (álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, probabilidad y estadística) simultáneas a la programación desde primer curso. La carga cuantitativa es superior a la de Administración de Empresas o Periodismo y comparable a Matemáticas o Ingeniería Informática. Asignaturas como Métodos Numéricos, Optimización y Machine Learning en tercero exigen dominio simultáneo de teoría matemática e implementación computacional. Los estudiantes sin base fuerte en matemáticas de bachillerato reportan dificultades significativas en primero y segundo.
Cómo prepararte en Bachillerato y la EBAU para entrar en esta carrera.
Bachillerato recomendado
Bachillerato de Ciencias o Tecnología, con especial énfasis en Matemáticas II y Física. El bachillerato de Ciencias Sociales con Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II puede dar acceso, pero la base cuantitativa resultará insuficiente para el ritmo de primero.
Nota de corte 2025 en España
Desde 9.056 hasta 10.418 según universidad
Asignaturas clave
PAU / EBAU
Conviene ponderar Matemáticas II (pondera 0,2 en casi todas las CCAA para las titulaciones de ingeniería/ciencias, lo que supone hasta 2 puntos extra en la nota de admisión). Física también pondera habitualmente 0,1-0,2. Las ponderaciones exactas varían por comunidad autónoma y universidad: consultar la tabla de la CCAA correspondiente cada año. Dado que la nota de corte en Valencia (UPV) llega a 10,418 y en Navarra a 10,06, es crítico maximizar la fase específica con las asignaturas que ponderen para ingeniería.
Acceso desde FP
CFGS en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM), Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) o Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR). También CFGS en Estadística y Big Data (rama emergente). Estos ciclos dan acceso con nota de admisión calculada según el expediente, sin necesidad de pasar la EBAU.
Consejos
Reforzar álgebra lineal y cálculo antes de empezar el grado (canales de YouTube como 3Blue1Brown o Khan Academy en español son muy útiles). Aprender Python básico durante el verano previo marca una diferencia real en primer cuatrimestre. Participar en competiciones de matemáticas o programación (olimpiadas, Advent of Code) ayuda a desarrollar el pensamiento algorítmico. No descuidar inglés técnico: la mayoría de libros de referencia, documentación y artículos del campo están en inglés.
Qué te espera curso a curso y dónde suele apretar.
1º curso
Base matemática y programación. Se cursan Álgebra Lineal, Cálculo I y II, Matemática Discreta y Probabilidad, junto con Programación (Python o C) y una introducción a los Sistemas Informáticos. Es el curso con mayor tasa de abandono: la confluencia de matemáticas formales y programación desde cero resulta dura para quienes no llegan con base. El ritmo es exigente y los exámenes parciales de álgebra y cálculo suelen ser los primeros cuellos de botella.
2º curso
Algoritmia, estructura de datos, Bases de Datos I, Métodos Numéricos, Estadística Inferencial y Programación Orientada a Objetos. Se consolida el pensamiento algorítmico y se introducen las bases de la gestión de datos. Comienza a diferenciarse del grado en Informática al incorporar más estadística aplicada. Los trabajos en grupo y los primeros proyectos con datos reales aparecen en segundo semestre.
3º curso
Núcleo duro del grado: Machine Learning, Optimización, Análisis Multivariante, Procesamiento de Datos Masivos (Big Data), Minería de Datos y Visualización. Es el curso más denso técnicamente: se implementan modelos de regresión, clasificación, clustering y redes neuronales desde cero. También suelen aparecer asignaturas de dominio de aplicación como Finanzas para Datos o Bioinformática. Los proyectos del TFG empiezan a gestarse aquí.
Inserción laboral real, másteres habituales y requisitos para ejercer.
Inserción laboral
89 %
a 4 años del egreso (cohorte 2018-2019, datos SIIU 2023). Dato correspondiente al campo de Informática (no hay desagregación específica para Ciencia de Datos en el SIIU al ser titulación joven). El campo de Informática/Ingeniería registra sistemáticamente las tasas más altas del sistema universitario español.
Tiempo hasta el primer empleo
Los egresados en perfiles de datos con prácticas previas encuentran empleo en menos de 3 meses. Sin prácticas, el plazo puede extenderse a 6-12 meses para el primer empleo en el área de datos. Dado el desequilibrio oferta-demanda, muchos estudiantes reciben ofertas antes de terminar el grado.
¿Hace falta máster?
RecomendadoEl grado proporciona una base técnica sólida para incorporarse al mercado laboral directamente, especialmente en roles de data analyst o data engineer junior. Sin embargo, un máster permite especializarse en áreas de mayor demanda y remuneración (deep learning, NLP, MLOps, data governance) y acceder antes a posiciones de data scientist o ML engineer. En perfiles orientados a la investigación o a posiciones senior en grandes empresas tecnológicas, el máster es prácticamente imprescindible.
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
35.000 – 43.000 € junior · 50.000 – 75.000 € con experiencia
demanda altaExtrae patrones y conocimiento de grandes conjuntos de datos mediante técnicas estadísticas y de machine learning. Construye modelos predictivos (regresión, clasificación, clustering), los valida y los comunica a stakeholders de negocio. Es el perfil más reconocido del campo y el que requiere mayor base matemática.
Cómo llegar
Salario en España (bruto/año)
Junior
35.000 – 43.000 €
Con experiencia
50.000 – 75.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
55.000 – 85.000 EUR
Francia
42.000 – 65.000 EUR
Países Bajos
48.000 – 78.000 EUR
Reino Unido
38.000 – 70.000 EUR
Data Analyst
24.000 – 32.000 € junior · 38.000 – 55.000 € con experiencia
demanda altaAnaliza datos existentes para generar informes, dashboards y conclusiones que apoyen decisiones de negocio. Trabaja con SQL, herramientas de visualización (Tableau, Power BI, Looker) y hojas de cálculo avanzadas. Es el punto de entrada más habitual al mercado laboral para recién egresados.
Cómo llegar
Data Engineer
32.000 – 43.000 € junior · 48.000 – 70.000 € con experiencia
demanda altaDiseña, construye y mantiene las infraestructuras y pipelines que permiten el flujo de datos desde las fuentes hasta los modelos y dashboards. Trabaja con tecnologías como Apache Spark, Kafka, Airflow, y plataformas cloud (AWS, GCP, Azure). Perfil muy demandado y con salarios superiores al data analyst.
Cómo llegar
Machine Learning Engineer
38.000 – 48.000 € junior · 55.000 – 80.000 € con experiencia
demanda altaImplementa, optimiza y despliega modelos de machine learning en entornos de producción. A diferencia del data scientist (más orientado a la investigación y el análisis), el ML engineer se centra en que los modelos funcionen correctamente a escala en sistemas reales: MLOps, monitorización, reentrenamiento automático, APIs de inferencia.
Cómo llegar
Especialista en NLP / IA Generativa
40.000 – 52.000 € junior · 60.000 – 85.000 € con experiencia
demanda altaDesarrolla y aplica modelos de procesamiento del lenguaje natural (clasificación de texto, análisis de sentimiento, traducción automática, chatbots, sistemas RAG con LLMs). Con la explosión de los LLMs desde 2023, este perfil ha pasado de nicho a una de las especialidades más cotizadas del mercado.
Cómo llegar
Business Intelligence Developer / BI Analyst
24.000 – 33.000 € junior · 38.000 – 58.000 € con experiencia
demanda mediaDiseña y mantiene sistemas de reporting e inteligencia de negocio: datawarehouses, cubos OLAP, dashboards ejecutivos y herramientas de autoservicio de datos. Trabaja en la intersección entre IT y negocio, traduciendo requisitos analíticos en soluciones técnicas con herramientas como Power BI, Tableau, Qlik o dbt.
Cómo llegar
Investigador / Científico en I+D
16.000 – 22.000 € junior · 32.000 – 48.000 € con experiencia
demanda mediaDesarrolla nuevas técnicas de aprendizaje automático, estadística o procesamiento de datos en centros de investigación públicos (CSIC, universidades), laboratorios de empresas tecnológicas (Google DeepMind, Meta AI, BBVA AI Factory) o institutos de investigación aplicada. Requiere doctorado para posiciones de investigador independiente.
Cómo llegar
Estadístico del Estado / Analista en Administración Pública
26.000 – 32.000 € junior · 36.000 – 50.000 € con experiencia
demanda bajaTrabaja en organismos públicos (INE, AEAT, Ministerios, Comunidades Autónomas, Agencias reguladoras) realizando estadísticas oficiales, análisis demográficos, económicos o de políticas públicas. Requiere superar oposiciones específicas.
Cómo llegar
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| Universidad | Nota |
|---|---|
ActualUniversidad de Valencia Valencia | 9.056 |
| Universidad Politécnica de Valencia ValenciaPúb. | 10.418 |
| Universidad Pública de Navarra NavarraPúb. | 10.060 |
| CUNEF Universidad MadridPriv. | — |
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
Asignaturas optativas de especialización (Deep Learning, NLP, Visión por Computador, Big Data Avanzado, Medicina Personalizada, Genómica) más las Prácticas en Empresa (12-18 ECTS en planes como el de la UPNA) y el Trabajo de Fin de Grado (TFG, 6-12 ECTS). Las prácticas son el principal puente hacia el empleo: muchos estudiantes reciben ofertas laborales del propio centro de prácticas antes de terminar el grado.
Asignaturas más difíciles
Álgebra Lineal(1º)
Los estudiantes sin experiencia previa en demostraciones matemáticas formales encuentran muy difícil el salto desde el bachillerato. Espacios vectoriales, transformaciones lineales y descomposición matricial (SVD, autovalores) son fundamentales para entender machine learning pero abstractos sin contexto previo.
Métodos Numéricos(2º)
Combina matemáticas (resolución numérica de ecuaciones, interpolación, integración numérica) con implementación computacional en Python o MATLAB. Requiere entender tanto el error de truncamiento como la eficiencia algorítmica al mismo tiempo.
Machine Learning(3º)
Es la asignatura central del grado y exige dominar simultáneamente la base estadística (distribuciones, estimación, validación cruzada), la optimización matemática (gradiente descendente, regularización) y la implementación con librerías como scikit-learn o PyTorch. Percepción mayoritaria de estudiantes: es la más difícil y la más valiosa del grado.
Optimización(3º)
Programación matemática, métodos de gradiente, problemas de optimización convexa y no convexa. Alta carga teórica con demostraciones formales. Según foros de estudiantes (Reddit r/learnmachinelearning, comunidades de Discord académico), es percibida como muy abstracta si no se conecta con aplicaciones de ML.
Duración oficial
4 años
Prácticas y TFG
Las prácticas en empresa son obligatorias o muy recomendadas en la mayoría de planes de estudio, con una carga de 12 a 18 ECTS en el cuarto curso (equivalente a 3-4 meses a tiempo completo o 6 meses a tiempo parcial). Se realizan en empresas tecnológicas, startups de datos, consultoras (Accenture, Deloitte, Indra, Everis), bancos (BBVA, Santander, CaixaBank) y centros de investigación. El TFG (6-12 ECTS) suele consistir en un proyecto de ciencia de datos aplicado: desde modelos predictivos para un sector concreto hasta sistemas de recomendación, análisis de texto o modelos de visión por computador. Es habitual que el TFG se desarrolle en colaboración con la empresa de prácticas, lo que facilita la contratación posterior.
Colegiación y oposiciones
No es una profesión regulada en España: no existe colegio profesional específico ni título habilitante obligatorio. Las oposiciones al cuerpo de Estadísticos del Estado (Ministerio de Hacienda) y al Instituto Nacional de Estadística (INE) son la vía principal de empleo público, aunque requieren preparación específica más allá del grado. También hay plazas en administraciones autonómicas y ayuntamientos para perfiles de análisis de datos. La Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA) y la CNMV han abierto convocatorias para perfiles técnicos de datos en los últimos años.
Salario en España (bruto/año)
Junior
24.000 – 32.000 €
Con experiencia
38.000 – 55.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
40.000 – 60.000 EUR
Países Bajos
38.000 – 58.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
32.000 – 43.000 €
Con experiencia
48.000 – 70.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
52.000 – 80.000 EUR
Países Bajos
50.000 – 78.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
38.000 – 48.000 €
Con experiencia
55.000 – 80.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
58.000 – 90.000 EUR
Reino Unido
48.000 – 82.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
40.000 – 52.000 €
Con experiencia
60.000 – 85.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
60.000 – 95.000 EUR
Países Bajos
55.000 – 85.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
24.000 – 33.000 €
Con experiencia
38.000 – 58.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
42.000 – 65.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
16.000 – 22.000 €
Con experiencia
32.000 – 48.000 €
Salario en el extranjero (bruto/año)
Alemania
42.000 – 60.000 EUR
Salario en España (bruto/año)
Junior
26.000 – 32.000 €
Con experiencia
36.000 – 50.000 €