Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias y Tecnología (modalidad Ciencias), con énfasis en Matemáticas II y Física.

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 (imprescindible: álgebra lineal, cálculo diferencial, cálculo integral son la base del 1.er año)Física (señales, sistemas, ondas; útil para Señales y Sistemas y Sistemas de Adquisición)Tecnología de la Información y la Comunicación (TIC) o Informática (ayuda en el bloque de programación inicial)Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II (alternativa válida si se viene de la rama Humanidades-Ciencias, aunque lo recomendable es Ciencias)

PAU / EBAU

Conviene ponderar Matemáticas II (casi siempre pondera 0,2 en la fase específica, es decir, multiplica hasta ×2 la nota en muchas comunidades) y Física (también suele ponderar 0,2). En algunas CCAA, Tecnología de la Información y la Comunicación pondera 0,1. Con la nota de corte histórica de la UPM en 11,128, basta con una media académica decente (≥6) si se obtiene buena nota en la fase específica de Matemáticas II. Verificar siempre las tablas de ponderación oficiales de la Comunidad de Madrid, ya que son las que aplican para la UPM.

Acceso desde FP

Si tienes un título de Técnico Superior, puedes solicitar un grado universitario oficial en España sin realizar la prueba general de acceso. La nota de acceso parte de la media de tu ciclo. Puedes mejorar la nota de admisión examinándote de las materias que ponderen para el destino elegido. Consulta las ponderaciones, los requisitos específicos y el calendario del grado y la universidad. No se presupone un cupo reservado para FP ni una plaza garantizada. La afinidad del ciclo no implica por sí sola una prioridad: revisa los criterios publicados. El reconocimiento de créditos se solicita por separado y depende de la universidad y de los estudios cursados. Un título de grado medio no equivale al de Técnico Superior.

Acceso desde FP revisado en septiembre de 2026.

Consultar la información oficial de FP

Consejos

Reforzar álgebra lineal y funciones antes de entrar: matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones y límites se dan por sabidos desde el primer día. Si ya se domina Python o tiene experiencia con Excel avanzado, el primer semestre resulta más llevadero. Es muy recomendable practicar razonamiento lógico-formal, ya que las asignaturas de Fundamentos de Procesado de Datos e Introducción a la Ingeniería de Datos tienen una componente de diseño lógico desde el primer semestre.

Durante la carrera

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

1
1º curso
Base matemática intensa: Álgebra (6 ECTS), Cálculo (6 ECTS), Modelos Matemáticos y Matemática Discreta (6 ECTS) y Optimización (6 ECTS). Se introducen Programación (6 ECTS, Python como lenguaje principal), Fundamentos de Procesado de Datos y los primeros contactos con la ingeniería del dato a través de Introducción a la Ingeniería de Datos. En el 2.º semestre arrancan Bases de Datos Relacionales y Datos Estructurados y Señales y Sistemas. Es el curso de mayor tasa de abandono: la combinación de álgebra, cálculo y programación simultáneamente es el principal escollo.
2
2º curso
El dato cobra protagonismo: Bases de Datos No Relacionales y Distribuidas (MongoDB, Cassandra), Programación para Big Data (PySpark, Hadoop), Redes y Servicios de Comunicaciones y Redes de Sensores (IoT). La estadística sube de nivel con Probabilidad y Señales Aleatorias e Inferencia Estadística y Series Temporales. Se incorpora el inglés profesional obligatorio (6 ECTS) y una introducción a comunicaciones (Teoría de la Información). Es el curso más exigente en carga simultánea de asignaturas duras.
3
3º curso
Se profundiza en los pilares del perfil profesional: Aprendizaje Automático (scikit-learn, redes neuronales), Arquitecturas de Procesado Masivo de Datos, Computación en la Nube (AWS/GCP/Azure), Ingeniería Big Data en la Nube, Análisis y Visualización de Datos, Análisis de Señal y Técnicas de Soporte a la Decisión. Se añaden asignaturas de perfil profesional (Emprendimiento, Desarrollo Profesional del Ingeniero de Datos). Es el curso donde los estudiantes perciben mayor coherencia entre lo aprendido y el mercado laboral.

Después de la carrera

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

Afiliación a la Seguridad Social

86,97 %

a 4 años del egreso (SIIU/Fundación CYD para el ámbito Informática en conjunto)

Fundación CYD 2024, análisis egresados curso 2018-19 a 4 años (https://www.fundacioncyd.org/informatica-e-ingenierias-insercion-laboral-y-salidas-profesionales-mas-demandadas/); SIIU Ministerio de Ciencia (https://www.ciencia.gob.es/Ministerio/Estadisticas/SIIU/Afiliacion.html)

Contexto del acceso al empleo

Menos de 3 meses en la mayoría de casos para perfiles TIC con prácticas previas. La ETSIT indica 'tasa de empleabilidad del 100%' en sus comunicaciones institucionales, aunque sin segmentación por titulación concreta.

¿Qué formación necesitas después?

Recomendado

El grado proporciona base sólida para incorporarse al mercado laboral directamente como Data Engineer, Data Analyst o junior de Machine Learning. Sin embargo, para acceder a posiciones de Data Scientist senior, MLOps o roles de investigación en IA, y para diferenciarse en procesos de selección competitivos (grandes tecnológicas, startups de IA, sector financiero), un máster especializado en IA, ciencia de datos o Big Data añade valor real. No es imprescindible para el primer empleo, pero sí para acelerar la trayectoria hacia roles más técnicos y mejor remunerados.

Opciones de formación y especialización

Salidas profesionales, paso a paso

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

Data Engineer

25.000 – 35.000 € junior · 46.000 – 65.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña, construye y mantiene pipelines de datos: ingestión (Kafka, Flink), almacenamiento (data lakes en S3/GCS, warehouses en BigQuery/Snowflake/Redshift), transformación (dbt, Spark) y orquestación (Airflow, Prefect). Es el perfil más directamente alineado con el grado.

Cómo llegar

1Dominar SQL avanzado, Python (pandas, PySpark) y al menos una plataforma cloud (AWS, GCP o Azure) antes de graduarse.
2Realizar prácticas en empresa tecnológica o consultora de datos en 3.º o 4.º curso.
3Obtener certificación cloud (AWS Data Engineer Associate, GCP Professional Data Engineer) que incrementa la empleabilidad.
4Construir un portafolio en GitHub con un pipeline de datos end-to-end (ingestión, transformación, warehouse, dashboard).

Salario en España (bruto/año)

Junior

25.000 – 35.000 €

Con experiencia

46.000 – 65.000 €

Fuente: Manfred Guía Salarial 2026 (https://www.getmanfred.com/en/blog/guia-salarial-2026-salarios-en-tecnologia-espana-manfred); Hays Guía Salarial 2026 IT (https://guiasalarial.hays.es/profesional/info-sector/it/data-engineer)

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

49.000 – 79.000 EUR

Fuente: PayScale Data Engineer Germany 2026 (https://www.payscale.com/research/DE/Job=Data_Engineer/Salary)

Países Bajos

62.000 – 90.000 EUR

Fuente: PayScale Data Engineer Netherlands (https://www.payscale.com/research/NL/Job=Data_Engineer/Salary)

Data Scientist

35.000 – 40.000 € junior · 50.000 – 70.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Aplica modelos estadísticos y de Machine Learning para extraer insight de datos y apoyar decisiones de negocio. Usa Python (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow), técnicas de feature engineering, validación cruzada, y despliega modelos en producción con APIs o plataformas MLOps.

Cómo llegar

1Consolidar la base estadística del grado (inferencia, series temporales) con proyectos personales en Kaggle o competiciones.
2Especializarse en ML aplicado: tomar cursos de deep learning (fast.ai, deeplearning.ai) en paralelo al grado.
3Hacer TFG sobre un problema de ML real con datos reales, preferiblemente en colaboración con empresa.

Data Analyst

20.000 – 28.000 € junior · 35.000 – 50.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Transforma datos en informes, dashboards y análisis que apoyan decisiones operativas y estratégicas. Usa SQL, Python o R, herramientas de BI (Power BI, Tableau, Looker) y estadística descriptiva. Perfil más orientado al negocio que el Data Engineer o Scientist.

Cómo llegar

1Dominar SQL (window functions, CTEs, optimización de queries) y Power BI o Tableau.
2Desarrollar proyectos de análisis con datasets públicos (INE, Kaggle) y publicarlos en un portafolio.
3Combinar las asignaturas de Análisis y Visualización de Datos y Técnicas de Soporte a la Decisión del grado con herramientas de negocio.

Salario en España (bruto/año)

ML Engineer / MLOps Engineer

25.000 – 40.000 € junior · 51.000 – 75.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Lleva modelos de Machine Learning a producción y mantiene su rendimiento en el tiempo. Trabaja con herramientas de orquestación de entrenamiento (Kubeflow, MLflow), despliegue de modelos (FastAPI, TorchServe, Vertex AI), monitorización de drift y pipelines CI/CD para modelos.

Cómo llegar

1Combinar las asignaturas de Aprendizaje Automático y Computación en la Nube del grado con experiencia en Docker/Kubernetes.
2Obtener certificación en MLOps (MLflow, Kubeflow) o plataformas cloud con componente de ML (AWS SageMaker, GCP Vertex AI).
3Contribuir a proyectos open-source o practicar en una empresa con un equipo de ML ya en producción.

Arquitecto de Datos (Data Architect)

40.000 – 55.000 € junior · 56.000 – 80.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Diseña la arquitectura global de datos de una organización: modelado de datos, elección de plataformas (data warehouse, data lakehouse, data mesh), gobernanza, calidad del dato y seguridad. Rol senior, normalmente requiere varios años de experiencia como Data Engineer.

Cómo llegar

1Acumular 3-5 años como Data Engineer trabajando en proyectos de migración o diseño de plataformas de datos.
2Dominar patrones de arquitectura (Data Lakehouse, Data Mesh, Medallion Architecture) y herramientas como dbt, Apache Iceberg, Delta Lake.
3Certificación de arquitecto cloud (AWS Solutions Architect, GCP Professional Cloud Architect).

Especialista en Ciberseguridad de Datos

24.000 – 34.000 € junior · 40.000 – 60.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Se centra en la protección de datos: cumplimiento RGPD, anonimización y seudonimización, seguridad en pipelines (cifrado en reposo y en tránsito), auditorías de acceso y control de identidad en plataformas de datos (AWS IAM, GCP IAM, Ranger en ecosistema Hadoop).

Cómo llegar

1Aprovechar la asignatura de Ciberseguridad y Protección de Datos y el Marco Ético y Legal del 4.º curso del grado.
2Obtener certificación de seguridad cloud (AWS Security Specialty) o en protección de datos (CIPP/E de la IAPP).
3Especializarse en RGPD y normativa ePrivacy, muy demandada en empresas con grandes bases de datos de clientes.

Investigador / Científico en IA (I+D)

18.000 – 24.000 € junior · 35.000 – 55.000 € con experiencia

demanda orientativa baja

Desarrolla nuevos algoritmos, modelos y técnicas en laboratorios de investigación universitarios o centros de I+D de empresas (Telefónica Research, Amazon Science, Google DeepMind). Requiere máster o doctorado. El grado proporciona la base matemática y estadística necesaria.

Cómo llegar

1Finalizar el grado con expediente alto (≥8) y contactar con grupos de investigación de la ETSIT o centros como el IMDEA Networks.
2Cursar un máster de investigación (máster en IA, máster en Ciencia de Datos con TFM de investigación).
3Publicar en conferencias o workshops como estudiante (NeurIPS, ICML, ICLR student workshops).

Consultor de Transformación Digital / Data Strategy

22.000 – 32.000 € junior · 40.000 – 65.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Asesora a empresas en la implantación de estrategias de datos: qué plataforma elegir, cómo migrar a cloud, cómo organizar un equipo de datos, qué métricas de negocio medir. Perfil híbrido técnico-negocio. Muy habitual en las grandes consultoras (Accenture, Deloitte, PwC, Capgemini, Indra).

Cómo llegar

1Aprovechar las asignaturas de Fundamentos de Gestión Empresarial y Emprendimiento y Modelos de Negocio del grado.
2Hacer prácticas en una consultora tecnológica durante el grado o nada más terminar.
3Complementar con un MBA o máster en gestión digital si se quiere escalar a roles directivos.

Lo que puede atraerte

Uno de los perfiles más demandados del mercado tecnológico mundial: el World Economic Forum sitúa 'Big Data Specialists' y 'AI and ML Specialists' entre los roles de mayor crecimiento 2025-2030, con 138.000 vacantes activas en España en IA/ML/Data Science.

Alta empleabilidad desde el primer día: la informática e ingeniería de datos tienen la tasa de afiliación a la SS más alta (86-89%) a 4 años del egreso, con el salario medio más alto entre todos los ámbitos universitarios (€36.623 brutos a 4 años según Fundación CYD 2024).

Grado muy específico y diferenciado: a diferencia de Informática (donde los datos son un módulo), aquí todo el plan de estudios orbita alrededor del dato: desde la adquisición con IoT hasta el despliegue de modelos de ML y la ciberseguridad de los datos.

Base matemática y estadística sólida que abre puertas a roles de alto valor añadido (Data Scientist, ML Engineer, Data Architect) y a másteres de investigación en universidades de élite europeas.

Multisectorialidad real: los perfiles de datos se necesitan en banca, sanidad, telecomunicaciones, energía, logística, administración pública y startups. La carrera no está atada a un solo sector.

Grado en Ingeniería y Sistemas de Datos

¿Qué es Grado en Ingeniería y Sistemas de Datos?

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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