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

Doble titulación que combina Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial y Matemáticas e 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.

Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial: El Grado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial forma ingenieros capaces de diseñar, construir y operar sistemas que recopilan, almacenan, procesan y explotan grandes volúmenes de datos mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El plan de estudios combina una sólida base matemática (álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística) con programación, bases de datos relacionales y NoSQL, ingeniería de datos masivos y algoritmos de machine learning.

Matemáticas e Informática: El Grado en Matemáticas e Informática es un título doble de 4 años (240 ECTS) que fusiona con rigor las dos disciplinas en los puntos donde más se necesitan mutuamente: algoritmos, criptografía, aprendizaje automático, computación científica y análisis de datos. No es una versión aligerada de ninguna de las dos carreras por separado, sino un programa que exige dominar álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, estructuras de datos, teoría de la computación y sistemas operativos de forma simultánea.

Dificultad orientativa

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

9.5/ 10

Combina la carga de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial y Matemáticas e 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

Ciencias (itinerario tecnológico o científico). Se recomienda el itinerario con Matemáticas II (Matemáticas de modalidad de Ciencias) y, si está disponible, Tecnología Industrial o Física como complemento. (Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial) / Bachillerato de Ciencias, modalidad más orientada a Matemáticas II y Física. Es imprescindible; no existe ruta realista desde Bachillerato de Humanidades o Social. (Matemáticas e 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 (Ciencias)FísicaTecnología e Ingeniería (si disponible en el centro)Fundamentos de Tecnología (1º Bachillerato)Matemáticas II (imprescindible)Física (recomendada para fundamentos de computación)Tecnología e Ingeniería (si disponible, ayuda con lógica digital)Informática (optativa, no obligatoria pero muy útil)

Salidas profesionales, paso a paso

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

Ingeniero/a de Datos (Data Engineer) (vía Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial)

25.000 – 35.000 € junior · 46.000 – 60.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y mantiene pipelines de datos, arquitecturas ETL/ELT, lagos de datos y plataformas de streaming (Kafka, Spark, Flink). Es el perfil que asegura que los datos lleguen limpios, a tiempo y en el formato correcto para análisis y modelos de ML.

Cómo llegar

1Dominar SQL avanzado y al menos un motor NoSQL (MongoDB, Cassandra)

Durante la carrera

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

Materias que conviene preparar

Álgebra Lineal (Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial)(1º)

Percepción de los estudiantes: es la asignatura con mayor tasa de suspenso en el primer cuatrimestre. Espacios vectoriales, transformaciones lineales, valores y vectores propios son conceptos abstractos para quienes vienen sin base previa. Imprescindible para entender regresión, PCA, redes neuronales y casi todo el ML posterior.

Redes Neuronales y Deep Learning (Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial)(3º)

Exige haber consolidado cálculo multivariable, álgebra lineal y Aprendizaje Automático I. Backpropagation, arquitecturas CNN, RNN, transformers: la carga teórica y de implementación (PyTorch/TensorFlow) es elevada. Percepción de estudiantes en foros: es la asignatura más valorada pero también una de las más exigentes.

Paralelismo y Sistemas Distribuidos (Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial)(3º)

Combina conceptos de sistemas operativos, redes y programación concurrente. Difícil de depurar y razonar (condiciones de carrera, consistencia). Fundamental para trabajar luego con arquitecturas de big data en producción.

Álgebra Abstracta (Matemáticas e Informática)(2º)

Grupos, anillos, cuerpos y módulos a nivel riguroso. La transición desde el álgebra lineal computacional de 1.º a la demostración pura es el mayor salto cognitivo del grado. Percepción de estudiantes en foros: 'la asignatura que más suspensos deja en 2.º'.

Análisis Real (Matemáticas e Informática)(2º)

Topología métrica, series funcionales, convergencia uniforme, integración de Lebesgue. Exige demostrar con epsilon-delta todo lo que en bachillerato se daba por intuición. Percepción de estudiantes: 'brutal comparado con Cálculo II'.

Análisis Complejo (Matemáticas e Informática)(3º)

Variable compleja, series de Laurent, residuos, transformadas. Combina rigor matemático con aplicaciones en señales y computación. Menos abandono que en 2.º pero sigue siendo una asignatura de alta exigencia.

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): Especialización en IA avanzada, investigación, roles en grandes empresas tech o laboratorios de I+D. Muy reconocido en España.
Máster en Inteligencia Artificial (UPC-UB-URV, interuniversitario): Enfoque investigador y técnico avanzado, 90 ECTS, muy orientado a perfiles que quieran doctorado o investigación aplicada.
Máster Universitario en Inteligencia Artificial (varias universidades: UPM, UPF, UAM): Especializarse en machine learning, deep learning y NLP para roles de ML Engineer o AI Scientist con salarios de 40-95k€.
Máster en Ingeniería Matemática (UCM, UC3M, UAM): Profundizar en matemática aplicada, modelización estocástica y computación científica. Útil para finanzas cuantitativas e investigación.

Colegiación y oposiciones

No es profesión regulada: no requiere colegiación obligatoria. No existe un colegio profesional de ingenieros de datos o IA con atribuciones legales exclusivas. Para el sector público, existen oposiciones de Técnico de Administración (cuerpos TIC del Estado, CCAA o entidades como SEPE, INE, CNMV), pero son convocatorias generales de informática, no específicas de IA. El acceso a la función pública por esta vía es posible pero no la salida mayoritaria. · No existe colegio profesional específico obligatorio para este título en España. Para la carrera académica e investigadora, el acceso es vía oposición a plazas de Profesor Ayudante Doctor, Profesor Contratado Doctor o Titular de Universidad, convocadas por cada universidad y acreditadas por ANECA. Para la Administración Pública, los egresados pueden opositar a cuerpos técnicos del Estado (Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información, convocatorias del MPTS) o a organismos como el CNI o el CCN en perfiles de criptografía y ciberseguridad.

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

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

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