¿Qué es Doble Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos + Ingeniería Informática?

Doble titulación que combina Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos 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.

Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos: El Grado en Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos forma ingenieros capaces de transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable, combinando una sólida base matemática (álgebra lineal, cálculo, estadística inferencial, optimización) con competencias técnicas en programación, aprendizaje automático e infraestructura de datos. Es una titulación de perfil STEM que fusiona matemáticas aplicadas, estadística computacional y ciencias de la computación orientadas al dato.

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).

Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias y Tecnología. Es prácticamente imprescindible: sin haber trabajado cálculo diferencial, álgebra vectorial y estadística en secundaria, el primer curso supone un salto muy brusco. (Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos) / 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 Bachillerato) — base indispensableMatemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II — sirve pero es insuficienteFundamentos de TIC I y II — ventaja práctica desde el primer díaFísica II — desarrolla pensamiento formal y modelizaciónMatemáticas IIFísicaTecnología e Ingeniería / Dibujo TécnicoTecnologías de la Información y la Comunicación (Programación) si está disponible

PAU / EBAU

Conviene ponderar con Matemáticas II (pondera 0,2 en la mayoría de CCAA para ingenierías), Física (0,1-0,2) y, donde esté disponible, Tecnología Industrial II (0,1). En la rama de Ciencias, Matemáticas II es la asignatura que más eleva la nota de admisión. Consultar la ponderación concreta de la CCAA donde se solicite plaza, ya que varía.

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

Álgebra Lineal (Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)(1º)

Percepción de estudiantes: el salto desde el bachillerato es brusco. Espacios vectoriales, transformaciones lineales y valores propios en abstracto resultan contraintuitivos. Es el primer filtro del grado.

Inferencia Estadística (Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)(2º)

Percepción de estudiantes: requiere dominio sólido de cálculo integral y probabilidad. Estimación puntual, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis con demostración matemática generan alta tasa de suspensos en primera convocatoria.

Aprendizaje Automático (Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)(3º)

Combina matemáticas (optimización, gradiente), programación (implementación desde cero) y teoría estadística. La brecha entre entender la fórmula y hacer que funcione en datos reales es amplia.

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

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 Ciencia de Datos (UPM, UC3M, UV, UGR): Profundizar en estadística avanzada, deep learning y MLOps; acceso a investigación y roles de Data Scientist senior
Máster en Ingeniería y Ciencia de Datos (UNED, UOC — online): Opción flexible para compaginar con trabajo; orientado a ingeniería de datos y arquitecturas cloud
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.

Salidas profesionales, paso a paso

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

Data Scientist (vía Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)

28.000 a 40.000 € junior · 50.000 a 80.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y entrena modelos predictivos y de clasificación, analiza patrones en datos estructurados y no estructurados, e interpreta resultados para la toma de decisiones de negocio. Es el perfil central al que apunta directamente este grado.

Cómo llegar

1Dominar Python científico (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch o TensorFlow) durante el grado
2Construir un portfolio en GitHub con al menos 3 proyectos end-to-end: un modelo desplegado con API, un análisis EDA publicado, y un proyecto de series temporales o NLP
3Completar prácticas de empresa en área de datos (mínimo 6 meses)
4Obtener certificaciones complementarias: Google Data Analytics, AWS ML Specialty o Azure Data Scientist Associate

Salario en España (bruto/año)

Junior

28.000 a 40.000 €

Con experiencia

50.000 a 80.000 €

Fuente: calcutechsalary.org / jobrise.io — salarios brutos anuales España 2025-2026; rangos validados con datos de Glassdoor ES

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

61.000 a 88.000 EUR

Fuente: Glassdoor Germany — Data Scientist salary 2025-2026 (media €75k, P25-P75)

Países Bajos

62.000 a 91.000 EUR

Fuente: Glassdoor Netherlands — Data Scientist salary 2025-2026 (media €75k, P25-P75)

Reino Unido

46.000 a 82.000 EUR

Fuente: Glassdoor UK — Data Scientist London salary 2025 (£46k-£82k, convertido a EUR tipo ~1,17)

Data Engineer (vía Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)

38.000 a 43.000 € junior · 55.000 a 85.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña, construye y mantiene pipelines de datos, arquitecturas de almacenamiento (data lakes, data warehouses) y sistemas ETL/ELT a escala. Perfil muy demandado porque conecta los modelos de los data scientists con sistemas en producción.

Cómo llegar

1Profundizar en SQL avanzado, Apache Spark, Kafka y herramientas cloud (AWS Glue, GCP Dataflow, Azure Data Factory)
2Aprender orquestación con Apache Airflow y conceptos de dbt (data build tool)
3Prácticas o proyecto fin de grado centrado en arquitectura de datos

Machine Learning Engineer (vía Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)

40.000 a 47.000 € junior · 65.000 a 95.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Lleva modelos de machine learning de la fase experimental a producción: los optimiza, los versiona, diseña la infraestructura MLOps y garantiza su rendimiento en tiempo real. Requiere combinar programación de software con estadística.

Cómo llegar

1Aprender MLOps: MLflow, DVC, Kubeflow o SageMaker
2Conocer Docker, Kubernetes y CI/CD para modelos ML
3Contribuir a proyectos open-source de ML o Kaggle (top 10% en competiciones aumenta visibilidad)

Data Analyst / Business Intelligence (vía Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos)

22.000 a 30.000 € junior · 38.000 a 55.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Analiza datos operativos y de negocio, construye dashboards y reportes, interpreta KPIs y da soporte a decisiones estratégicas. Es el punto de entrada más habitual para recién egresados, con menor exigencia técnica que los perfiles anteriores.

Cómo llegar

1Dominar SQL y herramientas de BI: Power BI, Tableau o Looker
2Aprender Excel avanzado y Python/Pandas para análisis exploratorio
3Conseguir la certificación Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)

Desarrollador/a de software (full stack, backend, frontend) (vía Ingeniería Informática)

22.000 a 30.000 € junior · 40.000 a 72.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseñar, programar y mantener aplicaciones web, móviles o de escritorio y servicios backend. Es la salida más común y la puerta de entrada al sector.

Cómo llegar

1Dominar uno o dos stacks reales (p. ej. JavaScript/TypeScript + React + Node, o Java/Spring, o Python/Django)
2Construir un portfolio en GitHub con proyectos propios y contribuciones
3Hacer prácticas en empresa durante el grado, que muchas veces acaban en contrato

Salario en España (bruto/año)

Ingeniero/a DevOps / SRE / Cloud (vía Ingeniería Informática)

26.000 a 34.000 € junior · 45.000 a 80.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Automatizar despliegues, gestionar infraestructura en la nube (AWS, Azure, GCP), contenedores (Docker, Kubernetes) y fiabilidad de los sistemas en producción.

Cómo llegar

1Partir de experiencia como desarrollador o administrador de sistemas
2Aprender Linux, redes, infraestructura como código (Terraform), CI/CD y un cloud
3Obtener certificaciones cloud (AWS/Azure) que el mercado valora mucho

Salario en España (bruto/año)

Ingeniero/a de datos / Data Scientist (vía Ingeniería Informática)

26.000 a 34.000 € junior · 45.000 a 75.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Construir pipelines de datos, almacenes (data warehouse/lakehouse), y desarrollar modelos analíticos y de aprendizaje automático para extraer valor de los datos.

Cómo llegar

1Elegir la mención de Ciencia de Datos/Computación o un máster específico
2Dominar SQL, Python (pandas, scikit-learn) y herramientas de big data (Spark)
3Crear proyectos de análisis y ML reales y publicarlos

Salario en España (bruto/año)

Especialista en ciberseguridad (vía Ingeniería Informática)

24.000 a 32.000 € junior · 45.000 a 80.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Proteger sistemas y datos: pentesting (auditoría ofensiva), respuesta a incidentes (SOC), seguridad defensiva y gobierno/cumplimiento (GRC).

Cómo llegar

1Especializarse vía mención o máster en ciberseguridad
2Practicar en plataformas (Hack The Box, TryHackMe) y sacar certificaciones (OSCP, CISSP, etc.)
3Empezar como analista junior en un SOC o en una consultora de seguridad

Salario en España (bruto/año)

Lo que puede atraerte

Obtienes dos títulos oficiales (Ingeniería en Matemática Aplicada al Análisis de Datos y Ingeniería Informática) en menos tiempo que cursándolos por separado.

Demanda laboral muy alta y sostenida: la escasez de perfiles matemático-datos es real en España y Europa, con proyección de crecimiento en IA y automatización que no se espera revertir a corto plazo.

Salarios por encima de la media universitaria española desde el primer empleo: los perfiles junior de Data Science y Data Engineering parten de 28k-43k EUR brutos, cifras notablemente superiores a la media de recién egresados universitarios (~22k EUR según SIIU).

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%).

Doble Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos + Ingeniería Informática

¿Qué es Doble Grado en Ingeniería en Matemática aplicada al Análisis de Datos + Ingeniería Informática?

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