¿Qué es Grado en Datos y Analítica de Negocio?

El Grado en Datos y Analítica de Negocio es una titulación que combina matemáticas, estadística, programación y estrategia empresarial para capacitar al estudiante en la extracción de valor a partir de grandes volúmenes de datos. No es informática pura ni ADE: su singularidad reside en el puente entre el dato técnico y la decisión de negocio. Los egresados saben programar (Python, R, SQL), construir modelos predictivos y traducir sus resultados a la dirección de una empresa.

El plan de estudios cubre, en los primeros años, fundamentos de álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística, junto a programación para análisis de datos (Python) y bases de datos relacionales. A partir del segundo y tercer curso entran asignaturas como Visualización de Datos, Machine Learning, Big Data, Modelos Econométricos, Inteligencia de Negocio (Business Intelligence), Extracción/Limpieza de Datos y Analítica Avanzada. El cuarto año se dedica en gran parte a prácticas externas (entre 14 y 24 ECTS según universidad) y al TFG, habitualmente un proyecto real con datos de empresa.

Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias (itinerario de Tecnología o Ciencias Puras). Es el más adecuado por la base matemática. El Bachillerato de Ciencias Sociales con Matemáticas Aplicadas también es viable, aunque la transición a álgebra lineal puede ser más costosa.

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) o Matemáticas Aplicadas a las CCSS IIInglés (nivel mínimo B2, idealmente C1: la literatura técnica y muchas herramientas están en inglés)Tecnología de la Información y la Comunicación (TIC) si está disponibleEconomía de la Empresa (da contexto al componente de negocio)

PAU / EBAU

La asignatura de Matemáticas (sea II o Aplicadas) es la que más pondera en la mayoría de CCAA para el acceso a grados de ingeniería y ciencias. Conviene ponderarla en la fase específica junto con Tecnología de la Información si la universidad la admite. Como el grado se oferta casi exclusivamente en privadas (ESIC, IE, Loyola), en la práctica la EBAU no marca nota de corte restrictiva para este título: la admisión se basa más en el expediente y entrevistas. Aun así, una buena nota en Matemáticas y en inglés refuerza el perfil.

Acceso desde FP

CFGS en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM), Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) o Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR) dan acceso habitual. También CFGS en Administración y Finanzas. Desde FP se puede acceder con buena nota de ciclo.

Consejos

Practica Python o R antes de empezar la carrera: hay recursos gratuitos (Kaggle, freeCodeCamp, Codecademy) que te darán ventaja real en el primer curso. Si tu bachillerato fue de letras o ciencias sociales, repasa álgebra y estadística básica antes de septiembre. El inglés es determinante: la mayoría de la documentación técnica, paquetes y artículos están en inglés, y muchas empresas tech exigen nivel mínimo B2.

Durante la carrera

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

1
1º curso
Bases matemáticas (Álgebra Lineal, Cálculo, Probabilidad y Estadística), introducción a la programación para análisis de datos (Python o R), fundamentos de organización empresarial, contabilidad básica y habilidades de comunicación. El objetivo es nivelar el perfil del alumno en las dos dimensiones del grado: la cuantitativa y la de negocio. Es el curso más generalista y menos específico del ámbito de datos.
2
2º curso
Estadística inferencial avanzada, Bases de Datos relacionales (SQL), Programación para Análisis de Datos II, Visualización de Datos, Modelos Econométricos I, Fundamentos de Marketing y Finanzas. Aquí arranca de verdad el núcleo técnico: el alumno empieza a hacer proyectos de análisis exploratorio con datos reales. Es el curso más exigente por la combinación de estadística y programación simultánea.
3
3º curso
Machine Learning, Tecnologías para Datos Masivos (Big Data, Hadoop/Spark), Inteligencia de Negocio (BI, Power BI, Tableau), Modelos Econométricos II, Extracción y Limpieza de Datos (ETL/ELT), Data Analytics I y II, Optimización, Modelos de Negocio Digital y Simulación. Es el corazón técnico del grado: el alumno trabaja con pipelines de datos reales y construye sus primeros 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 según datos del sector tech en España. Las prácticas obligatorias aceleran significativamente la inserción: el 30% de los alumnos de ESIC reciben oferta de su empresa de prácticas.

¿Qué formación necesitas después?

Recomendado

El grado abre la puerta al mercado laboral sin máster para roles de analista junior o data analyst. Sin embargo, para roles más especializados (Data Scientist, ML Engineer, Data Engineer) o para acceder a empresas grandes de consultoría o tecnología, un máster de especialización acelera la carrera 2-3 años. También es necesario si se quiere acceder al mundo académico o a puestos de investigación aplicada. Con 3-5 años de experiencia, muchos profesionales retoman formación de posgrado.

Opciones de formación y especialización

Máster Universitario en Ciencia de Datos (UPM): Profundización técnica en machine learning, minería de datos y estadística avanzada. Acceso a investigación y sector tecnológico de alto nivel.

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 · 32.000 – 48.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Extrae, limpia y analiza datos de negocio para responder preguntas concretas de la empresa (¿por qué cayeron las ventas?, ¿qué clientes tienen mayor riesgo de churn?). Usa Python, SQL y herramientas de visualización como Power BI o Tableau. Es el rol de entrada más habitual para egresados de este grado.

Cómo llegar

1Consolidar Python (pandas, numpy, matplotlib) y SQL durante el grado con proyectos propios en Kaggle
2Dominar al menos una herramienta de BI (Power BI o Tableau): tener un dashboard publicado en el portfolio
3Buscar prácticas en consultoras de datos, startups o departamentos de marketing/finanzas con datos
4Preparar un portfolio en GitHub con 2-3 análisis reales con datos públicos y conclusiones de negocio

Salario en España (bruto/año)

Junior

20.000 – 28.000 €

Con experiencia

32.000 – 48.000 €

Fuente: keepcoding.io/blog/salario-analista-de-datos-en-espana (cita Glassdoor, InfoJobs, Indeed); calcutechsalary.org/blog/salarios-ia-machine-learning-data-science-espana-2025 (Adecco/LHH, Michael Page, 138.000 ofertas analizadas)

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

51.000 – 72.000 EUR

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

Países Bajos

53.000 – 84.000 EUR

Fuente: Glassdoor Data Analyst Amsterdam, mar-2026 (https://www.glassdoor.com/Salaries/amsterdam-netherlands-data-analyst-salary-SRCH_IL.0,21_IM1112_KO22,34.htm)

Irlanda

37.500 – 60.000 EUR

Fuente: Glassdoor Data Analyst Ireland, may-2026 (https://www.glassdoor.com/Salaries/ireland-data-analyst-salary-SRCH_IL.0,7_IN70_KO8,20.htm)

Business Intelligence Analyst / Analista de BI

22.000 – 30.000 € junior · 33.000 – 50.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y mantiene sistemas de reporting y cuadros de mando (dashboards) para la toma de decisiones directiva. Trabaja con herramientas ETL/ELT, data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) y plataformas de BI. Perfil muy demandado en empresas medianas y grandes.

Cómo llegar

1Certificarse en Power BI (PL-300 de Microsoft) o Tableau Desktop Specialist durante el grado o el primer año laboral
2Aprender un lenguaje de modelado como DAX (Power BI) o LookML
3Practicar con bases de datos reales: construir un data warehouse de juguete con datos públicos (OpenData España, Eurostat)

Data Scientist

35.000 – 45.000 € junior · 50.000 – 75.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Construye modelos predictivos y algoritmos de machine learning para resolver problemas de negocio complejos (predicción de demanda, detección de fraude, recomendación de productos). Requiere mayor profundidad estadística y de programación que el analista de datos. Con el grado base suele requerirse máster o 2-3 años de especialización práctica.

Cómo llegar

1Especializarse en Python científico (scikit-learn, XGBoost, PyTorch) durante el grado y en el TFG
2Participar en competiciones de Kaggle y publicar notebooks en GitHub
3Cursar un máster técnico (UPM Ciencia de Datos, UPC Big Data) o especializarse en el puesto de analista durante 2-3 años antes de transitar al rol

Analista de Investigación de Mercados

18.000 – 24.000 € junior · 25.000 – 38.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Diseña estudios cuantitativos y cualitativos para entender al consumidor, la competencia y las tendencias de mercado. Combina encuestas, datos de escucha social y datos de ventas. Más orientado al marketing que a la ingeniería. Rol tradicional que este grado prepara bien dado su componente de negocio.

Cómo llegar

1Cursar la optativa o asignaturas de marketing analytics y fundamentos de marketing durante el grado
2Aprender SPSS o R para análisis estadístico de encuestas, y familiarizarse con plataformas como Qualtrics o SurveyMonkey
3Buscar prácticas en institutos de investigación (Nielsen, Kantar, GfK) o en departamentos de marketing de grandes marcas

Data Engineer (perfil junior / junior-mid)

28.000 – 38.000 € junior · 45.000 – 68.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Construye y mantiene las tuberías de datos (pipelines ETL/ELT) que alimentan los sistemas de análisis. Trabaja con tecnologías cloud (AWS, GCP, Azure), bases de datos SQL y NoSQL, y frameworks de procesamiento distribuido (Spark). Es el rol más técnico y el que más se aleja del componente de negocio del grado. Requiere refuerzo en ingeniería de software.

Cómo llegar

1Aprender SQL avanzado y complementar con un lenguaje de orquestación como Apache Airflow durante el tercer o cuarto curso
2Obtener una certificación cloud básica (AWS Cloud Practitioner o Google Associate Cloud Engineer)
3Construir un pipeline de datos end-to-end con datos abiertos y publicarlo en GitHub

Consultor de Analítica / Digital Analytics Consultant

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

demanda orientativa alta

Trabaja en consultoría para distintos clientes implementando soluciones de análisis de datos, reporting y estrategia data-driven. El perfil combina habilidades técnicas con capacidad de comunicación y gestión de clientes. Las Big Four (KPMG, Deloitte, PwC, EY) contratan perfiles junior directamente desde las prácticas.

Cómo llegar

1Orientar las prácticas obligatorias del grado hacia una de las Big Four o consultoras especializadas en datos (Experis, Minsait, Babel)
2Desarrollar habilidades de presentación y storytelling con datos: comunicar bien los análisis es tan importante como hacerlos
3Obtener certificaciones de herramientas que usan las consultoras: Power BI, Salesforce Analytics, Google Looker

Product Analyst

20.000 – 28.000 € junior · 32.000 – 50.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Analiza el comportamiento de usuarios en productos digitales (apps, webs, plataformas SaaS) para guiar las decisiones del equipo de producto. Trabaja con datos de eventos (Google Analytics 4, Mixpanel, Amplitude), A/B testing y cohortes de usuarios. Perfil muy demandado en startups y scaleups tech.

Cómo llegar

1Aprender análisis de producto con herramientas gratuitas: configurar GA4 en un proyecto propio o de algún conocido
2Entender los fundamentos de A/B testing estadístico (algo que el propio grado cubre en estadística inferencial)
3Buscar prácticas en startups o empresas de producto digital: ofrecen más responsabilidad desde el día uno

Chief Data Officer (CDO) / Director de Datos

80.000 – 150.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Máximo responsable de la estrategia de datos en una organización: gobierno del dato, cumplimiento normativo (RGPD), infraestructura de datos y cultura data-driven. Es un rol ejecutivo al que se llega después de 10-15 años de carrera, generalmente combinando experiencia técnica con un MBA o posgrado directivo. El grado lo menciona como salida, pero es un destino a largo plazo.

Cómo llegar

1Construir una carrera sólida como analista o data scientist durante al menos 5-7 años
2Asumir responsabilidades de gestión de equipos de datos
3Completar un MBA o Executive MBA con especialización en tecnología o analytics

Lo que puede atraerte

Alta demanda estructural del mercado laboral: el Foro Económico Mundial y los informes de empleo tech en España (Adecco, Michael Page) sitúan sistemáticamente a los perfiles de datos entre los más buscados, con tasa de paro cercana a cero en perfiles con experiencia.

Salarios por encima de la media universitaria española desde el inicio: un analista de datos junior cobra entre 20.000 y 35.000€ brutos, claramente por encima de los 18.000-22.000€ habituales en humanidades o ciencias sociales, y el techo salarial es alto (Data Scientists senior superan los 70.000€).

Versatilidad sectorial: un analista de datos trabaja en banca, retail, salud, deporte, consultoría, medios de comunicación o administración pública. No estás atado a un solo sector.

Perfil puente muy valioso: el diferencial de este grado frente a un informático puro o un estadístico es saber comunicar los resultados al negocio. Esa combinación técnica + negocio es escasa y muy bien pagada en la práctica.

Internacionalización real: los egresados de analytics tienen opciones de trabajo inmediatas en Alemania, Países Bajos, Irlanda y UK con salarios entre 1,5x y 2,5x los españoles, sin barreras formativas adicionales.

Universidad	Nota	Precio	Idioma	Modalidad
Actual Universidad Loyola Sevilla	Sin dato2025/2026	8140 €	Bilingüe (castellano/inglés)	presencial
Universidad IE SegoviaPriv.	Sin dato	26.200 €	Inglés	presencial
Universidad Loyola CórdobaPriv.	Sin dato	8140 €	Bilingüe (castellano/inglés)	presencial
ESIC Universidad MadridPriv.	Sin dato	10.800 €	Castellano	presencial

Grado en Datos y Analítica de Negocio

¿Qué es Grado en Datos y Analítica de Negocio?

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