Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Ciencias (itinerario de Matemáticas e Inglés) o Ciencias Sociales con Matemáticas Aplicadas. Se recomienda Ciencias porque el primer curso requiere álgebra lineal y análisis matemático, que se afrontan con más base desde la rama científica.

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 (o Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II)Inglés B2 (obligatorio para el acceso)Economía de la EmpresaTecnología de la Información y Comunicación (TIC o Informática)

PAU / EBAU

Matemáticas (o Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales) ponderar al máximo (0,2) porque incrementa directamente la nota de admisión. Inglés suele ponderar bien (0,1-0,2 según CCAA) y es relevante para el grado bilingüe. Economía de la Empresa también puede aportar. Las ponderaciones varían por comunidad autónoma; en Madrid (donde está la UAM) conviene revisar las tablas de la UNED/UAM anualmente.

Acceso desde FP

Técnico Superior en Administración y Finanzas (DAF), Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM) o Técnico Superior en Sistemas de Gestión Informática tienen acceso habitual a grados afines. Para este grado específico la vía más natural sigue siendo el bachillerato, dado el peso matemático.

Consejos

Reforzar álgebra lineal y cálculo antes de entrar; la primera asignatura de Programación I (Python) lleva muy bien si se tiene algo de base. El nivel de inglés es un requisito oficial (B2 acreditado), así que obtenerlo antes de la preinscripción evita problemas de matrícula. Aprovechar verano previo para familiarizarse con Excel avanzado y nociones básicas de Python.

Durante la carrera

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

1
1º curso
Base cuantitativa y de empresa: Estadística Básica para el Análisis de Datos, Álgebra Lineal, Análisis Matemático, Modelización del Azar y Toma de Decisiones, Programación I (Python), Introducción a la Microeconomía, Introducción a la Macroeconomía, Fundamentos de Administración de Empresas, Entorno Económico (instrumentos de análisis), Elaboración y Visualización de Datos, Herramientas Informáticas para el Análisis Estadístico. Es el curso de mayor choque para alumnos sin base matemática fuerte.
2
2º curso
Profundización estadística y de negocio: Inferencia Estadística, Microeconometría, Optimización Matemática, Programación II, Información Financiera (elaboración y análisis), Fundamentos de Finanzas, Marketing en la Era Digital, Marketing Analítico, Gestión de la Innovación. Se consolida Python y se introduce R o herramientas estadísticas avanzadas. El bloque econométrico empieza a ser exigente.
3
3º curso
Técnicas avanzadas de datos y gestión estratégica: Aprendizaje Automático para Análisis Predictivo, Técnicas de Análisis Multivariante, Análisis Geoespacial, Estrategia y Creatividad Basadas en el Análisis de la Información, Sistemas y Tecnologías de Información para la Dirección, Finanzas y Tecnología, Contabilidad de Gestión y Control, Macroeconomía en Economías Modernas, Fiscalidad de la Empresa, Tendencias Sociales Contemporáneas. Es el curso más aplicado y donde se integran datos con decisión empresarial real.

Después de la carrera

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

Contexto del acceso al empleo

En perfiles de datos con titulación cuantitativa y habilidades en Python/SQL, el mercado español absorbe en 3-6 meses según ofertas activas en LinkedIn/Glassdoor (2025-2026). No hay dato específico para este grado por su reciente implantación.

¿Qué formación necesitas después?

Recomendado

El grado ya provee una base sólida para acceder al mercado como junior data analyst o business analyst sin máster. Sin embargo, para roles de data scientist con ML avanzado, puestos en banca/finanzas cuantitativas o para acceder a empresas tech internacionales de primer nivel, un máster especializado o un MBA con componente cuantitativo supone ventaja competitiva clara. Para acceso a la docencia universitaria o investigación sí es imprescindible.

Opciones de formación y especialización

Máster en Análisis Cuantitativo Económico (UAM, en inglés): Profundizar en econometría avanzada y modelos cuantitativos para banca, fondos o organismos internacionales

Salidas profesionales, paso a paso

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

Data Analyst / Analista de Datos

20.000 – 29.000 € junior · 30.000 – 50.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Extrae, limpia, analiza y visualiza datos de negocio para apoyar decisiones en áreas como ventas, marketing, operaciones o finanzas. Usa SQL, Python, Power BI o Tableau. Es la salida más directa y más demandada para recién egresados.

Cómo llegar

1Dominar SQL y Python (pandas, matplotlib, seaborn) antes de terminar el grado
2Construir un portfolio en GitHub con 2-3 proyectos de análisis reales (kaggle, datos públicos INE/Eurostat)
3Realizar las prácticas de empresa en departamentos de datos o BI
4Obtener certificación en Power BI (PL-300 Microsoft) o Tableau Desktop Specialist para diferenciarse

Salario en España (bruto/año)

Junior

20.000 – 29.000 €

Con experiencia

30.000 – 50.000 €

Fuente: iLabora Guía Salarial 2026 (https://ilabora.com/blog/analista-datos-sueldo/); Glassdoor España abril 2026 (https://www.glassdoor.es/Sueldos/junior-data-analyst-sueldo-SRCH_KO0,19.htm)

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

38.000 – 57.000 EUR

Fuente: Glassdoor Germany Data Analyst 2026 (https://www.glassdoor.com/Salaries/germany-data-analyst-salary-SRCH_IL.0,7_IN96_KO8,20.htm)

Países Bajos

35.000 – 53.000 EUR

Fuente: levels.fyi Netherlands entry-level data analyst 2026 (https://www.levels.fyi/en-gb/t/data-analyst/levels/entry-level/locations/netherlands)

Reino Unido

26.000 – 38.000 EUR

Fuente: IT Jobs Watch UK Graduate Data Analyst 2025 (https://www.itjobswatch.co.uk/jobs/uk/graduate%20data%20analyst.do); conversión aproximada GBP→EUR

Business Analyst / Analista de Negocio

22.000 – 30.000 € junior · 35.000 – 55.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Hace de puente entre el área de negocio y el equipo técnico. Recoge requisitos, mapea procesos, propone mejoras basadas en datos y gestiona proyectos de transformación digital. Perfil muy demandado en consultoría y grandes empresas.

Cómo llegar

1Adquirir conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, SAFe) y herramientas de modelado de procesos (BPMN)
2Aprovechar las prácticas en consultoría (Accenture, Indra, Capgemini) o banca
3Certificarse en CBAP (Certified Business Analysis Professional) o PMI-PBA a medio plazo

Data Scientist

25.000 – 38.000 € junior · 40.000 – 65.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y entrena modelos predictivos y de machine learning para resolver problemas de negocio complejos: predicción de churn, scoring de crédito, detección de fraude, personalización. Requiere mayor profundidad en estadística y ML que el data analyst.

Cómo llegar

1Completar el grado con foco en las asignaturas de ML y econometría avanzada
2Cursar un máster especializado en Data Science o Machine Learning (muy recomendado para este rol)
3Dominar scikit-learn, TensorFlow/PyTorch básico y frameworks de MLOps

CRM Analyst / Marketing Analyst

19.000 – 27.000 € junior · 28.000 – 45.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Analiza el comportamiento de clientes, diseña segmentaciones, mide la efectividad de campañas y optimiza el embudo de conversión. Trabaja con herramientas como Salesforce, HubSpot, Google Analytics 4 y plataformas de marketing automation.

Cómo llegar

1Cursar las asignaturas de Marketing Analítico y Marketing en la Era Digital con profundidad
2Aprender Google Analytics 4 y obtener la certificación gratuita de Google
3Familiarizarse con SQL para consultas a bases de datos de CRM

Financial Analyst / Analista Financiero Cuantitativo

22.000 – 32.000 € junior · 35.000 – 60.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Modela datos financieros para valoración de activos, análisis de riesgo, forecasting de resultados o auditoría. Perfil muy valorado en banca, fondos de inversión, aseguradoras y grandes corporaciones. La base econométrica del grado es especialmente relevante aquí.

Cómo llegar

1Especializarse en las asignaturas de Finanzas, Microeconometría y Optimización
2Estudiar CFA Level I como complemento (muy valorado en banca y fondos)
3Dominar Excel avanzado, VBA básico y Python para finanzas (pandas, numpy)

Operations Research Analyst / Analista de Investigación Operativa

23.000 – 32.000 € junior · 35.000 – 55.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Aplica modelos de optimización (programación lineal, simulación, scheduling) para mejorar cadenas de suministro, logística, procesos de producción o gestión de recursos. Rol muy técnico, menos visible pero con alta estabilidad y buen salario.

Cómo llegar

1Profundizar en Optimización Matemática y Simulación durante el grado
2Aprender herramientas como Gurobi, CPLEX o PuLP (Python) para optimización
3Explorar sectores de logística, energía, telecomunicaciones o salud pública

Chief Data Officer (CDO) / Director de Datos

70.000 – 130.000 € con experiencia

demanda orientativa baja

Rol directivo responsable de la estrategia de datos de una organización: gobernanza, calidad de datos, arquitectura de datos, cumplimiento normativo (GDPR) y cultura data-driven. Requiere 10+ años de experiencia y habitualmente paso previo por posiciones de analista y manager.

Cómo llegar

1Acumular 8-12 años de experiencia progresiva en roles de datos
2Completar un MBA o máster en gestión con especialización en transformación digital
3Desarrollar habilidades de liderazgo, gestión de equipos y comunicación ejecutiva

Data Product Manager

45.000 – 75.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Gestiona el ciclo de vida de productos basados en datos: define la visión del producto, prioriza funcionalidades, trabaja con ingenieros y científicos de datos y mide el impacto con métricas. Es una salida emergente y bien remunerada para perfiles con habilidades técnicas y de comunicación.

Cómo llegar

1Ganar experiencia previa como data analyst o business analyst (3-5 años)
2Aprender metodologías de product management (frameworks OKR, RICE, roadmapping)
3Formarse en product analytics: funnel analysis, A/B testing, cohort analysis

Lo que puede atraerte

Alta demanda real y estructural: España necesita hasta 90.000 perfiles especializados en datos e IA según estimaciones de mercado (ISDI/IDC 2025), con un 20% de vacantes sin cubrir. El grado forma exactamente ese perfil escaso.

Perfil híbrido poco común: la combinación de matemáticas, programación y negocio diferencia a este graduado tanto de un informático puro como de un economista clásico, abriendo puertas en sectores muy distintos (banca, consultora, tech, marketing, salud pública).

Bilingüismo integrado desde el primer día: impartido en español e inglés, el graduado sale con soltura real en inglés técnico, lo que multiplica las opciones en empresas multinacionales y en el mercado europeo (Alemania, Países Bajos, Reino Unido).

Salarios con buena trayectoria: aunque el sueldo junior (20.000-29.000€) no es excepcional, la progresión a 5-10 años es sólida, con seniors que alcanzan 50.000-65.000€ en España y significativamente más en el norte de Europa.

Único grado de este tipo en universidad pública española: la escasez de oferta eleva el valor de marca del título. La UAM tiene reconocimiento internacional (top 200-300 QS World Rankings 2025) y acceso a red de empresas colaboradoras.

Grado en Análisis de Datos de la Empresa (Business Analytics)

¿Qué es Grado en Análisis de Datos de la Empresa (Business Analytics)?

Dificultad orientativa

Antes de la universidad

Durante la carrera

Después de la carrera

Datos laborales con contexto

Referencias sobre ingresos

Salidas profesionales, paso a paso

Lo que puede atraerte

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