¿Qué es Doble Grado en Economía + Matemáticas y Ciencia de Datos?

Doble titulación que combina Economía y Matemáticas 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.

Economía: El Grado en Economía es una titulación de la rama de Ciencias Sociales y Jurídicas que estudia cómo las sociedades asignan recursos escasos: cómo se forman los precios, por qué crecen o entran en recesión las economías, cómo se comportan consumidores y empresas, y qué efectos tienen las políticas públicas (impuestos, tipos de interés, gasto). A diferencia de ADE, que es más aplicada a la gestión de empresas (contabilidad, marketing, dirección), Economía es más analítica y cuantitativa: busca entender y modelar el funcionamiento de los mercados y la economía agregada.

Matemáticas y Ciencia de Datos: El Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos forma a profesionales capaces de aplicar el razonamiento matemático riguroso a la extracción de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. En España solo lo imparte (con este nombre exacto) la Universidad Complutense de Madrid desde el curso 2022-23, sustituyendo al anterior Grado en Matemáticas y Estadística. El plan comprende 240 ECTS en 4 años y combina los fundamentos clásicos de las matemáticas (álgebra, análisis, probabilidad, ecuaciones diferenciales) con herramientas de la ciencia de datos moderna (machine learning, big data, estadística computacional).

Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias Sociales (vía con Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales) o Bachillerato de Ciencias (con Matemáticas). Cualquiera de los dos da acceso; lo decisivo es llevar matemáticas hasta 2º de bachillerato. (Economía) / Bachillerato de Ciencias (modalidad Ciencias y Tecnología). Es prácticamente imprescindible haber cursado Matemáticas II (cálculo e integración) y recomendable Física. (Matemáticas y 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 Sociales II o Matemáticas IIEconomíaEmpresa y Diseño de Modelos de NegocioInglésMatemáticas II (EBAU, imprescindible)Física (recomendada)Matemáticas I (base sólida desde 1º de bachillerato)

PAU / EBAU

Lo más rentable es ponderar Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II (o Matemáticas II), que en la práctica totalidad de universidades pondera 0,2 para Economía y es la asignatura que mejor prepara para el grado. Economía de empresa también suele ponderar 0,2. Conviene examinarse en la fase voluntaria de la asignatura con ponderación 0,2 que mejor se domine para subir nota, porque los cortes de Economía en universidades top (Carlos III 11,26; Pompeu Fabra 10,55; Autónoma de Madrid 9,60 en 2025) exigen sobresaliente. Las ponderaciones varían por comunidad autónoma, así que conviene consultar la tabla oficial de la CCAA y la universidad concretas.

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 (Economía)(3º)

Es la asignatura más temida del grado. Combina estadística, álgebra matricial y programación (Stata, R, Gretl, EViews) para estimar e interpretar modelos de regresión. Requiere entender la teoría (supuestos del modelo lineal, heterocedasticidad, endogeneidad) y aplicarla a datos reales; muchos alumnos llegan con base estadística insuficiente.

Microeconomía avanzada / intermedia (Economía)(2º)

Formaliza con cálculo y optimización (multiplicadores de Lagrange) la teoría del consumidor y del productor, el equilibrio general y la teoría de juegos. El salto de la micro descriptiva de bachillerato a la versión matematizada es uno de los mayores filtros del grado.

Macroeconomía avanzada (Economía)(3º)

Modelos dinámicos de crecimiento (Solow, modelos de generaciones solapadas), expectativas racionales y modelos IS-LM ampliados. Es abstracta y exige soltura con sistemas de ecuaciones y dinámica; muchos estudiantes la señalan como la más conceptualmente difícil.

Álgebra Lineal (Matemáticas y Ciencia de Datos)

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 Economía / Economics (orientación investigadora o aplicada): Profundizar en micro, macro y econometría avanzadas; puerta de entrada a research, bancos centrales, organismos internacionales y al doctorado.
Máster en Finanzas / Finance / Banca y Finanzas Cuantitativas: Orientarse a banca de inversión, mercados, riesgos, valoración y gestión de activos, sectores que pagan por encima de la media.
Máster en Inteligencia Artificial / Machine Learning (UCM, UPM, UPC, UAB...)

Salidas profesionales, paso a paso

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

Analista económico / financiero (banca, departamentos de estudios, empresa) (vía Economía)

22.000 a 30.000 € junior · 40.000 a 55.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Analiza datos económicos y financieros, elabora previsiones, informes de coyuntura, valoraciones y modelos. Es la salida natural del grado en banca, aseguradoras, departamentos de estudios y direcciones financieras.

Cómo llegar

1Cuidar el expediente y dominar Excel avanzado, SQL y una herramienta estadística (R, Python o Stata)
2Hacer prácticas en banca, consultora o departamento de estudios durante el grado
3Plantearse un máster en finanzas o economía aplicada para los puestos mejor pagados
4Sacar certificaciones tipo CFA si se orienta a mercados y gestión de activos

Salario en España (bruto/año)

Junior

22.000 a 30.000 €

Con experiencia

40.000 a 55.000 €

Fuente: Jooble economista junior ~29.000 € (https://es.jooble.org/salary/economista-junior); PayScale/Glassdoor Senior Financial Analyst España ~45.000 € (https://www.payscale.com/research/ES/Job=Senior_Financial_Analyst/Salary/5df48a88/Mid-Career)

Salario en el extranjero (bruto/año)

Países Bajos

37.000 a 50.000 EUR

Fuente: PayScale Entry-Level Financial Analyst Netherlands ~37.945 € (https://www.payscale.com/research/NL/Job=Financial_Analyst/Salary/6b40eeb4/Entry-Level)

Alemania

45.000 a 60.000 EUR

Fuente: PayScale Economist Germany ~51.000 € de media (https://www.payscale.com/research/DE/Job=Economist/Salary)

Consultor (estrategia, económica, transacciones) (vía Economía)

25.000 a 38.000 € junior · 45.000 a 70.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Resuelve problemas de negocio, estrategia, regulación o valoración para clientes. Incluye desde Big Four (Deloitte, PwC, EY, KPMG) hasta consultoras de estrategia (McKinsey, BCG, Bain) y boutiques de economía y competencia.

Cómo llegar

1Expediente alto y participación en case competitions y asociaciones de la facultad
2Hacer prácticas de verano (summer internship) en una consultora, que es la vía principal de entrada
3Preparar a fondo los case interviews y los tests de razonamiento

Economista / técnico en el sector público y organismos internacionales (vía Economía)

28.000 a 40.000 € junior · 45.000 a 80.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Trabaja en ministerios, Banco de España, CNMV, CNMC, INE, AIReF, organismos europeos (BCE, Comisión) o internacionales (FMI, OCDE, Banco Mundial) en análisis económico, regulación y diseño de políticas.

Cómo llegar

1Vía oposición: Técnicos Comerciales y Economistas del Estado, Inspección de Hacienda, técnicos del Banco de España (2-4 años de preparación con academia)
2Vía internacional: máster en Economía de prestigio, inglés alto y prácticas (traineeships del BCE, EPSO para la UE)
3Reforzar econometría y modelización macro durante el grado y el máster

Data analyst / científico de datos con perfil económico (vía Economía)

24.000 a 35.000 € junior · 40.000 a 60.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Aplica la base estadística y econométrica del grado al análisis de datos de negocio: modelos predictivos, pricing, análisis de comportamiento, experimentación (A/B testing). Muy demandado en tech, banca, retail y consultoría.

Cómo llegar

1Aprender Python y SQL bien durante el grado, más una herramienta de visualización (Power BI, Tableau)
2Aprovechar la econometría como ventaja: el razonamiento causal es muy valorado frente a perfiles solo técnicos
3Construir un portfolio con proyectos reales (Kaggle, datasets públicos)

Data Scientist (vía Matemáticas y Ciencia de Datos)

35.000 a 40.000 € junior · 50.000 a 90.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña, entrena y evalúa modelos predictivos y de clasificación sobre datos estructurados y no estructurados. Trabaja en empresas tecnológicas, banca, retail, salud y telecomunicaciones. El perfil matemático fuerte es un diferencial real frente a graduados de escuelas de datos más aplicadas.

Cómo llegar

1Consolidar Python (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) durante el grado, especialmente en 3º y 4º.
2Hacer prácticas en empresa durante el último año del grado o proyectos propios con datasets públicos (Kaggle, UCI).
3Obtener certificación en cloud ML (AWS SageMaker, GCP Vertex AI) para diferenciarse.

Machine Learning Engineer (vía Matemáticas y Ciencia de Datos)

40.000 a 45.000 € junior · 55.000 a 95.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Lleva modelos de ML a producción: diseña pipelines de datos, arquitecturas MLOps, APIs de inferencia y sistemas de monitorización de modelos. Perfil más técnico que el Data Scientist; muy demandado en empresas con productos de IA.

Cómo llegar

1Dominar Python y aprender ingeniería de software básica (Docker, Git, APIs REST) en el grado.
2Aprender frameworks de MLOps (MLflow, Kubeflow) o cloud ML (AWS, GCP, Azure).
3Hacer proyectos propios de despliegue de modelos (no solo entrenamiento), documentados en GitHub.

Analista Cuantitativo (Quant) / Analista de Riesgos (vía Matemáticas y Ciencia de Datos)

28.000 a 38.000 € junior · 50.000 a 80.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Desarrolla y valida modelos matemáticos para pricing de derivados, gestión de riesgos de mercado o crédito, y optimización de carteras en banca, seguros y gestoras de fondos. Es la salida con salarios más altos en el sector privado para matemáticos con perfil financiero.

Cómo llegar

1Complementar el grado con asignaturas optativas de finanzas matemáticas si las hay, o con formación online en finanzas cuantitativas (CFA, FRM).
2Cursar un máster en Finanzas Cuantitativas o Banca y Seguros (AFI, CUNEF, IEB son referencias en Madrid).
3Hacer prácticas en el departamento de riesgos de un banco (BBVA, Santander, CaixaBank) o una gestora.

Actuario de Seguros (vía Matemáticas y Ciencia de Datos)

25.000 a 35.000 € junior · 45.000 a 72.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Calcula primas, reservas técnicas y modelos de mortalidad/riesgo para compañías aseguradoras y reaseguradoras. Profesión muy estable, bien remunerada y con escasez de candidatos en España. Requiere superar los exámenes del Colegio de Actuarios (proceso largo pero con alta seguridad laboral).

Cómo llegar

1Completar el grado en Matemáticas y Ciencia de Datos (es una de las titulaciones habilitantes).
2Cursar un máster en Ciencias Actuariales y Financieras (UCM, UB, UV tienen programas acreditados).
3Superar los exámenes del Colegio de Actuarios de España para obtener el título de Actuario de Seguros.

Lo que puede atraerte

Obtienes dos títulos oficiales (Economía y Matemáticas y Ciencia de Datos) en menos tiempo que cursándolos por separado.

Empleabilidad alta y estable: el ámbito de economía y empresa está entre los de mejor inserción laboral, con afiliación a la SS por encima del 81% a cuatro años, frente a una media universitaria en torno al 72%.

Salidas muy variadas: banca, consultoría, sector público, organismos internacionales, análisis de datos, mercados financieros y docencia. Pocos grados abren tantas puertas distintas.

Perfil híbrido muy demandado: la combinación de rigor matemático con competencias de datos es escasa en el mercado; muchos data scientists carecen de la base estadística y algorítmica que proporciona este grado.

Salarios por encima de la media universitaria: los roles de datos (Data Scientist, ML Engineer, analista cuantitativo) están entre los mejor remunerados del mercado tecnológico español, con salarios junior de 35.000-45.000 EUR y rápida progresión.

Doble Grado en Economía + Matemáticas y Ciencia de Datos

¿Qué es Doble Grado en Economía + Matemáticas y Ciencia de Datos?

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