Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Ciencias Sociales con itinerario de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales, o Bachillerato Científico-Tecnológico. Ambos itinerarios son válidos, pero el Científico da mejor base para las asignaturas de programación y estadística del primer curso.

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 CCSS II (o Matemáticas II)Economía de la EmpresaEconomíaTecnología e Ingeniería (si disponible en el bachillerato)

PAU / EBAU

La asignatura que mejor pondera en casi todas las CCAA para acceder a este grado es Matemáticas (Aplicadas a las CCSS II o Matemáticas II). Economía de la Empresa también suele ponderar en la rama de Ciencias Sociales y Jurídicas. Al ser un grado mayoritariamente en universidades privadas, muchas no tienen nota de corte de EBAU (admiten directamente con selectividad aprobada), pero en universidades como la URJC sí aplica la nota de acceso. Conviene consultar las tablas de ponderación por CCAA, ya que varían cada convocatoria.

Acceso desde FP

CFGS en Administración y Finanzas, CFGS en Sistemas de Gestión Informática, o CFGS en Big Data e Inteligencia Artificial (titulación FP de reciente implantación). Estos ciclos dan acceso directo a la rama de Ciencias Sociales y Jurídicas.

Consejos

Reforzar matemáticas antes de empezar: álgebra lineal básica (matrices, vectores) y estadística descriptiva. Aprender nociones básicas de Python o Excel avanzado en verano previo es muy útil, ya que el primer semestre ya incluye programación. Si el acceso es por EBAU, calcular bien qué asignaturas de modalidad elegir para maximizar la nota ponderada: Matemáticas suele ser la más rentable.

Durante la carrera

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

1
1º curso
Bases cuantitativas y empresariales. Asignaturas: Álgebra y Análisis Matemático, Estadística Descriptiva y Probabilidad, Microeconomía, Macroeconomía, Contabilidad Financiera, Fundamentos de Marketing, Introducción al Big Data, Inglés de Negocios, Fundamentos de Programación (Python/SQL introducción). El primer curso establece el doble eje del grado: pensar con datos y entender el negocio.
2
2º curso
Profundización en datos y análisis estadístico. Asignaturas: Estadística Inferencial, Bases de Datos (SQL avanzado), Programación Orientada a Objetos (Python), Minería de Datos I y II, Fuentes de Datos, Econometría, Marketing Digital, Contabilidad de Costes, Derecho de la Empresa. Es el curso con mayor carga técnica y donde se empiezan a usar herramientas reales como SQL, pandas y scikit-learn.
3
3º curso
Inteligencia Artificial y gestión avanzada. Asignaturas: Machine Learning (supervisado y no supervisado), Inteligencia Artificial, Visualización de Datos (Tableau/Power BI), Text Mining y Análisis de Redes Sociales, Seguridad Digital y Ciberseguridad, Gestión Financiera, Matemática Financiera, Liderazgo y Gestión de Equipos, Sostenibilidad y Ética Digital. Se consolida la programación en Python para modelos predictivos.
4

Después de la carrera

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

Contexto del acceso al empleo

3-6 meses para perfiles con prácticas previas relevantes; hasta 12 meses sin experiencia práctica. Dato estimado a partir de encuestas de universidades privadas (Villanueva, Comillas ICADE reportan tasas de inserción del 96-97% al año del egreso, aunque estas cifras provienen de las propias universidades).

¿Qué formación necesitas después?

Recomendado

No es imprescindible para el primer empleo: con el grado se puede acceder a puestos de data analyst, business analyst junior o consultor de datos. Sin embargo, un máster especializado (en machine learning, big data o finanzas cuantitativas) abre las puertas a roles más técnicos o mejor remunerados, y compensa en parte el hecho de que el grado lo imparten mayormente universidades privadas sin la marca de las públicas de referencia. Para acceder a consultoras de élite (McKinsey, BCG) o a puestos de data science en FAANG, un máster en IE, ESADE o IE Business School es prácticamente necesario.

Opciones de formación y especialización

Máster en Big Data y Business Analytics (ESIC): Especialización técnica en big data, IA aplicada y analytics avanzado para roles de data scientist o head of analytics.

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 – 28.000 € junior · 30.000 – 45.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Extrae, limpia y transforma datos de fuentes diversas (bases de datos SQL, APIs, data warehouses) para generar informes, dashboards y análisis que soporten decisiones de negocio. Trabaja con Python, SQL, Power BI o Tableau.

Cómo llegar

1Dominar SQL (consultas complejas, CTEs, window functions) y Python con pandas/numpy antes de acabar el grado
2Crear un portfolio en GitHub con 2-3 proyectos de análisis de datos publicados (Kaggle o datos públicos)
3Obtener la certificación Google Data Analytics o Microsoft Power BI Data Analyst Associate
4Buscar prácticas en empresas de e-commerce, banca o consultoría durante 3.º o 4.º curso

Salario en España (bruto/año)

Junior

20.000 – 28.000 €

Con experiencia

30.000 – 45.000 €

Fuente: Glassdoor España (abril 2026) y Pontia.tech 'Sueldo Data Scientist y Analyst 2026' (datos Glassdoor, InfoJobs, Indeed)

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

45.000 – 65.000 EUR

Fuente: Glassdoor Alemania (2025) y Nuclio School 'Salario Data Scientist Data Analyst' (2025)

Países Bajos

35.000 – 52.000 EUR

Fuente: Glassdoor Netherlands Junior Data Analyst (2025); tech-careers.nl Average Data Analyst Salary Netherlands (2025)

Reino Unido

33.000 – 50.000 EUR

Fuente: Glassdoor UK Junior Business Analyst (mayo 2026): media £31.252/año; conversión aproximada a EUR

Business Analyst / Analista de Negocio

21.000 – 28.000 € junior · 30.000 – 45.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Traduce necesidades del negocio en requisitos técnicos y analiza procesos, datos y KPIs para identificar mejoras operativas. Actúa de puente entre equipos técnicos (datos, IT) y áreas de negocio (marketing, operaciones, finanzas). Herramientas: Excel avanzado, SQL, Power BI, Jira.

Cómo llegar

1Completar prácticas en una empresa de consultoría o en el departamento de operaciones/finanzas de una empresa mediana
2Obtener certificación en metodologías ágiles (Scrum Product Owner, CBAP o PMI-PBA)
3Desarrollar habilidades de comunicación y presentación de datos a públicos no técnicos

Data Scientist Junior

25.000 – 35.000 € junior · 40.000 – 60.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Construye modelos estadísticos y de machine learning para predecir comportamientos (churn, demanda, fraude) o clasificar información. Requiere dominio de Python (scikit-learn, TensorFlow o PyTorch básico), estadística avanzada y storytelling con datos.

Cómo llegar

1Completar el grado con buenas notas en Machine Learning, Estadística y Programación
2Cursar un máster especializado (IE, UPF-BSM o ESIC Big Data) para diferenciarse
3Publicar al menos un modelo end-to-end en Kaggle (top 30% en una competición activa)

Consultor de Transformación Digital / Analytics

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

demanda orientativa alta

Asesora a empresas en la implantación de herramientas de analytics, definición de estrategias de datos y optimización de procesos mediante datos. Perfil habitual en Big Four (Deloitte, KPMG, PwC, EY) y consultoras tecnológicas (Accenture, Capgemini).

Cómo llegar

1Hacer prácticas en una de las Big Four o en una consultora tecnológica durante el grado
2Obtener certificaciones de plataformas cloud con componente analytics: Google Cloud Professional Data Engineer o Azure Data Engineer
3Desarrollar habilidades de gestión de proyectos y comunicación ejecutiva (presentaciones, propuestas)

Marketing Analyst / CRM Analyst

20.000 – 26.000 € junior · 28.000 – 42.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Analiza el comportamiento de clientes usando datos de campañas, e-commerce y CRM (Salesforce, HubSpot) para optimizar la inversión en marketing y personalizar comunicaciones. Combina SQL, Python y herramientas como Google Analytics, Tableau o Looker.

Cómo llegar

1Especializarse en marketing digital y web analytics durante optativas del 4.º curso
2Obtener la certificación Google Analytics 4 y Meta Blueprint
3Hacer prácticas en el equipo de marketing digital de una empresa con alto volumen de datos de cliente (retail, fintech, e-commerce)

Financial Analyst / Analista Financiero con datos

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

demanda orientativa media

Aplica técnicas de análisis de datos a la planificación financiera (FP&A), control de gestión, valoración de empresas o gestión de riesgos. El componente de Business Analytics diferencia a estos perfiles de los financieros tradicionales. Sectores: banca, fintech, private equity, aseguradoras.

Cómo llegar

1Completar asignaturas de Modelización Financiera, Econometría y Machine Learning para Finanzas en el grado
2Obtener la certificación CFA Level 1 o el diploma CAIA para perfiles de inversión
3Hacer prácticas en el área de riesgo o FP&A de un banco o fintech

Business Intelligence (BI) Developer / Analyst

21.000 – 28.000 € junior · 30.000 – 46.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y mantiene sistemas de reporting corporativo: data warehouses, data marts, cuadros de mando ejecutivos y pipelines de datos. Herramientas principales: Power BI, Tableau, Looker, SQL avanzado, dbt.

Cómo llegar

1Obtener la certificación Microsoft Power BI Data Analyst Associate (PL-300)
2Aprender modelado dimensional (esquemas estrella/copo de nieve) y fundamentos de data warehousing
3Contribuir a proyectos de BI durante las prácticas (diseño de dashboards o migración de reporting)

Lo que puede atraerte

Alta demanda laboral real: los perfiles de data analyst y business analyst figuran sistemáticamente entre los más solicitados en LinkedIn, InfoJobs y Glassdoor España. La escasez de profesionales que unan análisis cuantitativo con comprensión del negocio es estructural, no coyuntural.

Versátil por sectores: el análisis de datos es transversal. Un egresado puede trabajar en banca, e-commerce, salud, consultoría, logística o marketing digital. No hay dependencia de un solo sector económico.

Salarios superiores a ADE puro desde el inicio: un data analyst junior gana de media 22.000-28.000 EUR en España, notablemente por encima del salario inicial típico de ADE (18.000-22.000 EUR).

Movilidad internacional muy alta: Alemania (45.000-65.000 EUR) y Países Bajos (35.000-52.000 EUR) tienen una demanda de analistas de datos muy superior a la oferta local y contratan activamente perfiles españoles con inglés y Python.

Competencias técnicas concretas y verificables: a diferencia de carreras más generalistas, aquí se sale con un portfolio de proyectos (código en GitHub, modelos en Kaggle, dashboards en Power BI) que se puede mostrar directamente a empleadores.

Grado en Análisis de Negocios (Business Analytics)

¿Qué es Grado en Análisis de Negocios (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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