¿Qué es Doble Grado en Ciencia de Datos + Administración y Dirección de Empresas?

Doble titulación que combina Administración y Dirección de Empresas y Ciencia de Datos: al terminar obtienes los dos títulos oficiales. El programa integra los planes de estudios de ambos grados con una carga lectiva mayor y suele durar entre 5 y 6 años.

Administración y Dirección de Empresas: El grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) forma profesionales capaces de gestionar y dirigir organizaciones desde una visión integral. No es una carrera "de letras": su núcleo es cuantitativo. Se estudian las áreas funcionales de la empresa (contabilidad financiera y de costes, dirección financiera, marketing, recursos humanos, operaciones y dirección estratégica) sobre una base sólida de matemáticas, estadística, microeconomía, macroeconomía y, en los últimos cursos, econometría. El objetivo es saber leer un balance y una cuenta de resultados, valorar inversiones, fijar precios, diseñar una estrategia competitiva y entender el entorno macroeconómico y fiscal en el que opera la empresa.

Antes de la universidad

Preparación recomendada, PAU y acceso desde FP. Comprueba las condiciones de tu destino.

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias Sociales (con Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales) o Bachillerato de Ciencias (con Matemáticas). El de Ciencias da una base matemática más fuerte, ventaja real en los primeros cursos. (Administración y Dirección de Empresas) / 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. (Ciencia de Datos)

Tu acceso, paso a paso

Comprueba la convocatoria de esta ficha y las ponderaciones de la universidad. Las notas cambian entre cursos, campus y vías de acceso.

Explorar notas por curso

Materias para preparar el comienzo

Matemáticas Aplicadas a las Ciencias SocialesEconomíaEconomía de la EmpresaInglésMatemáticas II (imprescindible: álgebra, cálculo, geometría analítica)Física (útil para desarrollar pensamiento formal y abstracción)Tecnología de la Información y la Comunicación (TIC) si disponibleEstadística (optativa de segundo de bachillerato, directamente aplicable)

PAU / EBAU

Conviene preparar bien las asignaturas que más ponderan para ADE en la fase de admisión: Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales y Economía de la Empresa suelen ponderar 0,2 en la mayoría de comunidades. Como la nota de corte es baja en muchas universidades (mediana ~5,03) pero altísima en las más demandadas (Pompeu Fabra 10,9; Complutense 10,7; Pública de Navarra 11,1), ponderar bien marca la diferencia para entrar en una facultad de prestigio. Las ponderaciones varían por CCAA: consulta el cuadro de tu universidad concreta.

Consejos

Los dobles grados suelen tener nota de corte más alta que cada grado por separado y menos plazas: prepara la EBAU apuntando por encima de la nota del año anterior.

Durante la carrera

Orientación general: contrástala con el plan de estudios del campus que te interesa.

Materias que conviene preparar

Econometría (Administración y Dirección de Empresas)(3º)

Combina estadística avanzada, álgebra y software (regresión, contrastes de hipótesis, modelos). Es la asignatura que más suele señalarse como hueso en los foros de estudiantes.

Técnicas/Métodos Cuantitativos para la Empresa (Administración y Dirección de Empresas)(2º)

Programación lineal, optimización, álgebra matricial e investigación operativa. Exige soltura matemática que muchos alumnos de Sociales no traen.

Matemáticas de las Operaciones Financieras (Administración y Dirección de Empresas)(2º)

Capitalización, rentas, préstamos y valoración de activos con notación financiera densa; pequeños errores de planteamiento arruinan el resultado.

Álgebra Lineal (Ciencia de Datos)(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.

Después de la carrera

Referencias laborales, opciones de especialización y requisitos que conviene comprobar.

¿Qué formación necesitas después?

Recomendado

Opciones de formación y especialización

Máster en Finanzas / Corporate Finance: Banca de inversión, M&A, private equity, dirección financiera, valoración de empresas.
Máster en Dirección Financiera y Control de Gestión: Controller, FP&A, tesorería, dirección administrativo-financiera.
Máster en Big Data Analytics (Universidad Carlos III de Madrid): Especialización en procesamiento de datos masivos, arquitecturas distribuidas (Spark, Hadoop) y analítica avanzada. Referencia en España según ranking El Mundo.

Salidas profesionales, paso a paso

Áreas profesionales y posibles pasos de preparación. Comprueba los requisitos de cada puesto.

Auditor de cuentas (Big Four / firma) (vía Administración y Dirección de Empresas)

22.000 a 28.000 € junior · 35.000 a 55.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Revisión de estados financieros de empresas en firmas como Deloitte, PwC, EY o KPMG. Entrada clásica de los graduados en ADE: mucha carga de trabajo en campaña (enero-marzo), curva de aprendizaje muy alta y buena rampa de salida hacia finanzas corporativas.

Cómo llegar

1Buscar prácticas extracurriculares en una Big Four o firma mediana en 3º-4º
2Cuidar expediente e inglés (procesos selectivos con test y entrevistas)
3Tras 3-4 años, cursar el máster de acceso a auditoría e inscribirse en el ROAC si quieres firmar

Salario en España (bruto/año)

Junior

22.000 a 28.000 €

Con experiencia

35.000 a 55.000 €

Fuente: Glassdoor España 2025-2026 (Auditor Junior media ~25.000€) y rangos Big Four (Deloitte/EY/PwC/KPMG).

Salario en el extranjero (bruto/año)

Irlanda

30.000 a 45.000 EUR

Fuente: Morgan McKinley Ireland Salary Guide 2026 (Accounting & Finance).

Consultor de negocio / estrategia (vía Administración y Dirección de Empresas)

22.000 a 30.000 € junior · 35.000 a 60.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Proyectos de mejora de procesos, transformación, estrategia y operaciones para clientes en consultoras (Big Four, boutiques, McKinsey/BCG/Bain para perfiles top). Trabajo por proyectos, viajes y aprendizaje rápido.

Cómo llegar

1Expediente alto y dominio del inglés; los procesos incluyen casos de negocio (case interviews)
2Prácticas en consultoría o en departamentos de estrategia
3Valorar un máster o doble grado (ADE+Derecho, ADE+Ingeniería) para perfiles más competitivos

Salario en España (bruto/año)

Analista financiero / FP&A (vía Administración y Dirección de Empresas)

22.000 a 33.000 € junior · 38.000 a 70.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Análisis de inversiones, presupuestos, forecasting, reporting y apoyo a la toma de decisiones en el departamento financiero de empresas, banca o fondos. Una de las salidas mejor pagadas y con buena progresión.

Cómo llegar

1Orientar optativas hacia la mención de Finanzas y dominar Excel y modelización financiera
2Prácticas en departamento financiero, banca o fondos; valorar certificación CFA a medio plazo
3Máster en Finanzas para acceder a banca de inversión / corporate finance

Salario en España (bruto/año)

Controller / control de gestión (vía Administración y Dirección de Empresas)

24.000 a 32.000 € junior · 40.000 a 65.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Seguimiento de la rentabilidad, costes, desviaciones presupuestarias y cuadros de mando de la empresa. Puente entre contabilidad y dirección; muy valorado en industria y multinacionales.

Cómo llegar

1Reforzar contabilidad de costes, análisis de estados financieros y ERPs (SAP)
2Empezar como analista junior de control de gestión o desde auditoría
3Máster en Control de Gestión / Dirección Financiera para acelerar

Salario en España (bruto/año)

Data Scientist (vía Ciencia de Datos)

35.000 a 43.000 € junior · 50.000 a 75.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Extrae 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

1Consolidar Python (pandas, scikit-learn, PyTorch o TensorFlow) durante el grado con proyectos propios publicados en GitHub
2Completar prácticas en empresa del sector (finanzas, e-commerce, salud) donde se trabajen datos reales con impacto de negocio
3Participar en competiciones de Kaggle para demostrar habilidades de modelado con datos reales y benchmarks públicos

Data Analyst (vía Ciencia de Datos)

24.000 a 32.000 € junior · 38.000 a 55.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Analiza 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

1Dominar SQL avanzado (ventanas, CTEs, subconsultas) y al menos una herramienta de BI (Power BI o Tableau)
2Construir dashboards de muestra con datos públicos (datos.gob.es, Kaggle datasets) y publicarlos en portfolio
3Obtener certificaciones de herramientas (Microsoft PL-300 para Power BI, Tableau Desktop Specialist)

Data Engineer (vía Ciencia de Datos)

32.000 a 43.000 € junior · 48.000 a 70.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña, 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

1Aprender SQL avanzado y Python para ETL/ELT durante el grado, con proyectos de ingesta y transformación de datos
2Certificarse en una plataforma cloud (AWS Cloud Practitioner + Data Analytics Specialty, o equivalente de GCP/Azure)
3Aprender herramientas de orquestación (Apache Airflow) y procesamiento distribuido (PySpark)

Machine Learning Engineer (vía Ciencia de Datos)

38.000 a 48.000 € junior · 55.000 a 80.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Implementa, 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

1Combinar sólida base de ML (cursada en el grado) con ingeniería de software: control de versiones (Git), contenerización (Docker, Kubernetes), CI/CD
2Aprender frameworks de MLOps: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases
3Desplegar al menos un modelo propio en producción (FastAPI + Docker en un servidor cloud gratuito) para el portfolio

Lo que puede atraerte

Obtienes dos títulos oficiales (Administración y Dirección de Empresas y Ciencia de Datos) en menos tiempo que cursándolos por separado.

Versatilidad máxima: abre puertas a finanzas, auditoría, consultoría, marketing, RRHH, banca, comercio internacional, emprendimiento y oposiciones.

Empleabilidad sólida y mejor que la media de ciencias sociales: 72% de afiliación a la SS a los 4 años, con 74% de contratos indefinidos según CYD/SIIU.

Empleabilidad excepcional: la tasa de afiliación a la SS de informática/datos supera el 89% a 4 años del egreso, la más alta del sistema universitario español junto con medicina e ingeniería industrial.

Demanda estructural superior a la oferta: según múltiples informes de recruiters (Michael Page, Hays, Adecco), el número de ofertas de data scientist en España supera sistemáticamente el número de candidatos cualificados disponibles.

Doble Grado en Ciencia de Datos + Administración y Dirección de Empresas

¿Qué es Doble Grado en Ciencia de Datos + Administración y Dirección de Empresas?

Dificultad orientativa

Antes de la universidad

Durante la carrera

Después de la carrera

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Lo que puede atraerte

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