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Doble Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial + Ingeniería Informática en Universidad de Deusto: nota de corte | Franky

¿Qué es Doble Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial + Ingeniería Informática?

Doble titulación que combina Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Ingeniería Informática: 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.

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial: 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.

Ingeniería Informática: La Ingeniería Informática es el grado que forma profesionales capaces de diseñar, construir y mantener sistemas informáticos: software, hardware, redes, bases de datos e infraestructura. No es solo "aprender a programar": el grado combina una base matemática fuerte (cálculo, álgebra, matemática discreta, probabilidad y estadística) con fundamentos de computación (estructuras de datos, algoritmia, teoría de la computación, lenguajes formales) y la parte de ingeniería (arquitectura de computadores, sistemas operativos, redes, ingeniería del software, bases de datos).

Dificultad orientativa

Valoración orientativa de Franky, no una medida oficial. La carga depende del plan de estudios, tu preparación y tus circunstancias.

9/ 10

Combina la carga de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Ingeniería Informática en un único itinerario: la exigencia es al menos la del componente más difícil, con más asignaturas por curso.

Antes de la universidad

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

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. (Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial) / Bachillerato de Ciencias y Tecnología (modalidad de Ciencias). Es la vía natural y casi imprescindible para no llegar con lagunas matemáticas. (Ingeniería Informática)

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 II (2.º Bach.)Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II (alternativa, aunque inferior para este grado)Física (2.º Bach.)Tecnología e Ingeniería (si la CCAA la oferta)Matemáticas IIFísicaTecnología e Ingeniería / Dibujo TécnicoTecnologías de la Información y la Comunicación (Programación) si está disponible

Salidas profesionales, paso a paso

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

Data Scientist (vía Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial)

30.000 – 40.000 € junior · 50.000 – 75.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña 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

1Consolidar el portafolio con proyectos propios en Kaggle o GitHub durante el grado (modelos de clasificación, series temporales, NLP)

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Fuentes de los datos (21)· guía revisada en junio de 2026

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Información del Grado

Tipo: doble grado
Duración: 5 años
Créditos: 300 ECTS
Modalidad: presencial
Idioma: Castellano
Campus / centro: Vizcaya
Precio 1er año: 11.121 €

Enlaces

Durante la carrera

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

Materias que conviene preparar

Álgebra Lineal (Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial)(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 (Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial)(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 (Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial)(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.

Cálculo / Análisis matemático (Ingeniería Informática)(1º)

Derivadas, integrales, series y límites con un nivel superior al de bachillerato; suspende mucha gente y es una de las grandes causas de abandono en primero.

Álgebra y Matemática Discreta (Ingeniería Informática)(1º)

Álgebra lineal, lógica, teoría de conjuntos, grafos y demostraciones formales; es abstracta y exige razonamiento matemático, no memoria.

Estructuras de Datos y Algoritmos (Ingeniería Informática)(2º)

Percibida por los estudiantes como una de las más duras: requiere dominar programación y pensar en eficiencia (listas, árboles, grafos, complejidad). No se aprueba estudiando de memoria, hay que practicar mucho.

Prácticas y TFG

Al integrar dos planes de estudios, lo habitual es cursar más créditos por curso y hacer un TFG por cada titulación (o uno conjunto, según la universidad).

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 Universitario en Inteligencia Artificial (UPM, UC3M, UPF, UPC): Profundizar en deep learning, NLP, visión por computador y sistemas multi-agente. Orientado tanto a industria como a investigación.
Máster en Big Data y Data Science (UEM, UAM, UB, IE University): Especialización en ingeniería de datos a escala, cloud computing, pipelines de ML en producción. Muy demandado por empresas con grandes volúmenes de datos.
Máster en Ingeniería Informática (habilitante/profesionalizante): Completar las atribuciones de Ingeniero en Informática y acceder a puestos de mayor responsabilidad técnica o a la función pública del cuerpo correspondiente.
Máster en Inteligencia Artificial / Aprendizaje Automático / Ciencia de Datos: Especializarse en machine learning, deep learning y data science, áreas con mayor demanda y mejores salarios.

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. · La profesión informática NO está colegiada de forma obligatoria: no hace falta colegiarse para trabajar (existen colegios profesionales de Ingeniería Informática, pero la colegiación es voluntaria). Salidas en el sector público vía oposición: Cuerpos de Tecnologías de la Información en la Administración del Estado (Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información, Gestión de Sistemas e Informática, Técnicos Auxiliares de Informática), administraciones autonómicas y locales, y para la docencia el cuerpo de profesores de Secundaria/FP de la especialidad de Informática (requiere el Máster de Profesorado).

Lo que puede atraerte

Obtienes dos títulos oficiales (Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Ingeniería Informática) en menos tiempo que cursándolos por separado.
Empleabilidad extraordinaria: el ámbito de Informática lidera la inserción laboral en España con una tasa de afiliación a la SS del 87% a los 4 años del egreso y un 96,96% de empleo a tiempo completo, según el SIIU (Ministerio de Ciencia, 2026). Es prácticamente la titulación con menor paro de todo el sistema universitario.
Demanda creciente y estructural: en 2025 se publicaron 138.000 vacantes en IA, ML y Data Science en España, un 12% más que el año anterior, según análisis de CalcuTech Salary. La adopción empresarial de IA en la UE pasó del 13,5% al 20% de empresas entre 2024 y 2025 (Eurostat), y esta tendencia no tiene visos de revertirse.
Es el ámbito universitario con la mayor tasa de afiliación a la Seguridad Social de España (87,1% a 4 años del egreso, SIIU): el paro es muy bajo y muchos titulados encuentran trabajo antes de terminar.
Salarios por encima de la media universitaria y con techo alto: perfiles como IA/ML, ciberseguridad o cloud llegan a 70.000-110.000 € siendo senior, y casi todos los contratos son a tiempo completo (97%).

Qué valorar antes de elegir

La carga lectiva es notablemente mayor que la de un grado simple: menos tiempo libre y más riesgo de atasco si suspendes.
Carga matemática muy alta que sorprende y filtra: la tasa de abandono en Ingeniería e Informática llega al 39% según datos del Ministerio. Álgebra Lineal, Cálculo y Estadística avanzada en los dos primeros cursos son un muro real para quienes no tienen una base matemática sólida o no están dispuestos a estudiar con intensidad alta. No es un grado 'de ordenadores' accesible.
Los salarios de entrada son más bajos de lo que se publicita: los medios y escuelas de formación privadas difunden cifras de 50.000-80.000 EUR para Data Scientists que corresponden a perfiles senior con varios años de experiencia. La realidad del recién egresado en España es 28.000-38.000 EUR brutos anuales en la mayoría de empresas (Glassdoor España, 2025-2026), no los 50.000 EUR que se ven en titulares.
Es de las carreras con mayor tasa de abandono del sistema universitario (en torno al 42,9% según U-Ranking/Fundación BBVA), concentrado en primer curso por la carga de matemáticas y programación: muchos entran pensando que solo van a programar y se chocan con cálculo, álgebra y matemática discreta.

Doble Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial + Ingeniería Informática