Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Ciencias (modalidad con Matemáticas II) o Ciencias Sociales con Matemáticas Aplicadas II. El bachillerato de Ciencias con énfasis en matemáticas, física e informática es la mejor preparación.

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)Economía de la EmpresaTecnología e Informática (optativas)Física (complementaria para intuición cuantitativa)

PAU / EBAU

La asignatura de mayor peso en la fase específica suele ser Matemáticas II (pondera en casi todas las CCAA) y Economía de la Empresa. En la Comunitat Valenciana, donde está la UV, Matemáticas II y Economía de la Empresa ponderan 0,2; conviene verificar las ponderaciones específicas de la UV para el curso de acceso, ya que varían por CCAA y pueden cambiar cada año.

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

Refuerza álgebra y probabilidad antes de entrar: la asignatura de 1.º Azar, Incertidumbre e Inferencia presupone soltura con estadística descriptiva. Aprende nociones básicas de Python o R de forma autodidacta (cursos gratuitos de Kaggle o DataCamp). Si cursas Ciencias Sociales en bachillerato, estudia Matemáticas Aplicadas II a fondo: es la asignatura que más estudiantes suspenden en 1.º.

Durante la carrera

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

1
1º curso
Bases cuantitativas y empresariales: Análisis Exploratorio de Datos y Bases de Datos, Analítica Visual y Comunicación, Azar Incertidumbre e Inferencia (estadística), Dirección Estratégica, Fundamentos de Programación y Algoritmia (Python/pseudocódigo), Marketing Digital, Modelos Básicos de Investigación Operativa, Modelos Matemáticos para la Gestión, Precios y Mercado Competitivo (microeconomía) y Sistemas de Información Contable. El choque con la estadística y la programación es el principal obstáculo.
2
2º curso
Analítica avanzada y modelos predictivos: Minería de Datos en Negocios (machine learning aplicado), Predicción con Datos Temporales (series temporales), Predicción con Datos Transversales (regresión econométrica), Modelado de Bases de Datos, Modelos Avanzados de Investigación Operativa, Marketing Analítico y Consumidor, Economía del Comportamiento, Contabilidad Analítica, Dirección de la Tecnología y la Innovación y Análisis de la Inversión Productiva. Curso más exigente en carga técnica.
3
3º curso
Especialización y aplicaciones sectoriales: Explotación de Almacenes de Datos (Data Warehousing/ETL), Datos Espaciales y Espacio-Temporales, Técnicas Avanzadas de Predicción en Negocios, Decisión Estratégica en Mercados, Creación de Empresas Digitales, Aspectos Legales de Información Datos Personales y Macrodatos (RGPD), Gestión y Análisis de la Información Contable, Modelos Dinámicos para la Gestión, Muestreos y Encuestas, Rendibilidad y Risc. Se consolidan las herramientas de BI y analítica avanzada.

Después de la carrera

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

Contexto del acceso al empleo

Estimado 2-6 meses para perfiles con Python/SQL sólido, según datos generales de egresados de grados de datos en España (fuente: Fundación CYD 2025 y guías salariales). Los perfiles data-driven se encuentran entre los de inserción más rápida en ciencias sociales.

¿Qué formación necesitas después?

Recomendado

El grado proporciona base suficiente para acceder a puestos junior de Data Analyst o BI Analyst sin máster. Sin embargo, para roles de Data Scientist con machine learning avanzado, para acceder a consultoras top o para especializarse en sectores como finanzas cuantitativas o NLP, un máster de 1 año eleva significativamente el salario inicial y el tipo de empresa. En España, muchas ofertas de Data Scientist exigen máster o experiencia equivalente.

Opciones de formación y especialización

Máster Universitario en Business Analytics: Profundizar en machine learning, big data y analítica avanzada. Ofertado por ICADE Comillas, Mondragon, UNIE, Nebrija entre otros.

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 – 50.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Extrae, limpia y analiza datos de negocio para generar insights accionables mediante dashboards, informes y modelos estadísticos. Es el rol de entrada más habitual para egresados de este grado.

Cómo llegar

1Dominar SQL (consultas complejas, joins, ventanas) y Python (pandas, matplotlib, seaborn) durante la carrera
2Completar las prácticas de empresa con un proyecto de análisis real documentado en GitHub
3Obtener certificación en Power BI o Tableau (recursos gratuitos de Microsoft y Salesforce)
4Aplicar a programas de graduate trainee en consultoras (Accenture, Deloitte, KPMG) o startups con modelo data-driven

Salario en España (bruto/año)

Junior

20.000 – 28.000 €

Con experiencia

32.000 – 50.000 €

Fuente: Manfred Guía Salarial 2026 (https://www.getmanfred.com/en/blog/guia-salarial-2026-salarios-en-tecnologia-espana-manfred) y Glassdoor España 2025 (https://www.glassdoor.com)

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

38.000 – 60.000 EUR

Fuente: Glassdoor Germany - Data Analyst Salary 2025 (https://www.glassdoor.com/Salaries/germany-data-analyst-salary-SRCH_IL.0,7_IN96_KO8,20.htm)

Países Bajos

35.000 – 55.000 EUR

Fuente: IE Business School - Data Analyst Salary in Europe 2025 (https://www.ie.edu/uncover-ie/data-analyst-salary-in-europe-mbds/)

Business Intelligence (BI) Analyst / Developer

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

demanda orientativa alta

Diseña y mantiene sistemas de reporting corporativo, data warehouses y cuadros de mando usando herramientas como Power BI, Tableau, Qlik o Looker. Conecta las necesidades de negocio con la arquitectura de datos.

Cómo llegar

1Cursar en profundidad las asignaturas de Explotación de Almacenes de Datos y Herramientas de Reporting del grado
2Certificarse en Microsoft Power BI (PL-300) o Tableau Desktop Specialist
3Practicar con proyectos propios conectando bases de datos reales a dashboards (datasets públicos de Kaggle o datos.gob.es)

Consultor/a de Analítica y Transformación Digital

24.000 – 34.000 € junior · 40.000 – 65.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Asesora a empresas en el diseño e implementación de estrategias de datos, selección de herramientas analíticas y procesos de toma de decisiones basada en datos. Trabaja habitualmente en consultoras (Big Four, boutiques de datos).

Cómo llegar

1Realizar prácticas en una consultora (Accenture, Deloitte, EY, KPMG o boutiques como Paradigma Digital o Neoris)
2Desarrollar habilidades de presentación y comunicación de insights a perfiles no técnicos durante el grado
3Complementar con un máster en Business Analytics o MBA con especialización en datos para acceder a consultoras senior

Data Scientist

25.000 – 35.000 € junior · 42.000 – 70.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Desarrolla modelos predictivos y de machine learning para resolver problemas de negocio complejos: previsión de demanda, detección de fraude, segmentación de clientes, sistemas de recomendación. El grado da bases sólidas pero generalmente se accede tras un máster o con fuerte portfolio técnico.

Cómo llegar

1Dominar Python con scikit-learn, XGBoost y nociones de deep learning (TensorFlow o PyTorch) antes de terminar el grado
2Completar competiciones de Kaggle y publicar notebooks en GitHub como evidencia de capacidad
3Cursar un máster en Data Science o IA para acceder a roles senior desde el inicio

Analista de Marketing Digital / Growth Analyst

18.000 – 26.000 € junior · 28.000 – 45.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Analiza el comportamiento de usuarios en plataformas digitales (web, app, redes sociales) para optimizar campañas, embudos de conversión y estrategias de adquisición. Combina herramientas de analítica web (GA4, Adobe Analytics) con SQL y modelos estadísticos.

Cómo llegar

1Aprovechar las asignaturas de Marketing Digital, Marketing Analítico y Comercio Electrónico del grado
2Certificarse en Google Analytics 4 y Google Ads (gratuito en Skillshop de Google)
3Realizar prácticas en agencias de marketing digital o en el departamento de growth de una startup

Analista de Riesgos / Risk Analyst

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

demanda orientativa media

Modela y cuantifica riesgos financieros, crediticios o de mercado en entidades bancarias, aseguradoras o fintech. El grado incluye asignaturas específicas de Rendibilidad y Risc y Gestión del Riesgo en el Sector Asegurador que abren esta puerta directamente.

Cómo llegar

1Cursar las optativas de Gestión del Riesgo en el Sector Asegurador y Planificación Financiera de la Empresa en 4.º
2Aprender R y sus paquetes financieros (PerformanceAnalytics, QuantLib) para modelos actuariales y de crédito
3Buscar prácticas en departamentos de riesgos de bancos o aseguradoras (BBVA, Mapfre, Allianz, AXA)

Product Analyst / Analista de Producto Digital

22.000 – 30.000 € junior · 32.000 – 52.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Analiza el uso de productos digitales (apps, plataformas SaaS) para guiar decisiones de roadmap y diseño de funcionalidades. Trabaja junto a Product Managers usando datos de comportamiento de usuario, métricas de retención y experimentos.

Cómo llegar

1Combinar las habilidades de SQL y analítica visual del grado con conocimiento de herramientas de product analytics (Mixpanel, Amplitude, Heap)
2Practicar la definición y seguimiento de KPIs en proyectos del TFG o prácticas
3Buscar empleo en empresas de producto digital o startups de tecnología con equipos de producto activos

Data Engineer (acceso con formación adicional)

25.000 – 35.000 € junior · 42.000 – 65.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Construye y mantiene pipelines de datos, sistemas ETL y arquitecturas de datos en la nube (AWS, Azure, GCP). El grado da bases en bases de datos y almacenes de datos, pero el rol de Data Engineer requiere profundizar en ingeniería de software y cloud más allá de lo que cubre el grado.

Cómo llegar

1Profundizar en Python avanzado, Apache Spark, Kafka y herramientas de orquestación (Airflow, dbt) de forma autodidacta o mediante un máster
2Certificarse en AWS o Azure (AWS Solutions Architect, Azure Data Engineer Associate)
3Contribuir a proyectos open source o construir pipelines propios en entornos cloud gratuitos (AWS Free Tier)

Lo que puede atraerte

Alta demanda laboral real: las consultoras de recursos humanos (Hays, Michael Page, Randstad) identifican los perfiles de datos como los más escasos y demandados en España para 2025-2026. La escasez de oferta frente a la demanda es estructural, no coyuntural.

Versatilidad sectorial: los titulados pueden trabajar en finanzas, retail, salud, logística, marketing digital o administración pública. Casi todas las empresas medianas y grandes necesitan analítica de datos, lo que reduce el riesgo de quedar atrapado en un solo sector.

Doble perfil técnico-empresarial muy valorado: a diferencia de un ingeniero informático puro o un economista clásico, este grado forma profesionales que entienden tanto el negocio como los datos. Esa combinación es escasa y bien remunerada.

Acceso a mercados internacionales con diferencial salarial significativo: en Alemania, Países Bajos o Francia, un Data Analyst junior cobra entre un 40 y un 80% más que en España, con buena demanda de perfiles hispanohablantes con formación cuantitativa.

El grado se adapta a la IA: las asignaturas de machine learning, datos no estructurados y teoría de juegos para datos masivos preparan para trabajar con sistemas de IA generativa y modelos predictivos, que son las herramientas de mayor crecimiento en el mercado actual.

Qué valorar antes de elegir

Oferta de plazas muy limitada en la universidad pública: en 2025, solo la Universitat de València oferta este grado en el sistema universitario público español con esta denominación exacta. La nota de corte de 11,42 deja fuera a muchos estudiantes que tendrían perfil adecuado pero no la nota suficiente.

El mercado premia la especialización y el portfolio más que el título: en el sector datos, muchos empleadores valoran más proyectos en GitHub, certificaciones técnicas (AWS, Power BI) y participación en Kaggle que el nombre del grado. Un egresado de ADE con Python sólido puede competir por los mismos puestos.

Los salarios junior en España son modestos: los 20.000-28.000 euros brutos anuales de entrada son bajos en comparación con países del norte de Europa (Alemania o Países Bajos pagan entre 38.000 y 60.000 euros para el mismo perfil). Quien no pueda o quiera emigrar, parte con sueldos de inicio ajustados.

La carrera puede quedarse obsoleta técnicamente si no se actualiza de forma continua: el sector de datos cambia rápidamente (nuevas herramientas, lenguajes, plataformas cloud). El grado proporciona bases, pero quien no se forma de forma continua tras la carrera puede perder competitividad en 3-5 años.

Riesgo de confusión de perfil: al no ser ni ingeniería pura ni ADE clásica, algunos empleadores no saben exactamente qué buscar o qué esperar de un egresado de este grado. En el mercado laboral aún no existe el reconocimiento que tienen perfiles más consolidados como Ingeniería Informática o Matemáticas para roles senior de datos.

La IA generativa está automatizando tareas analíticas básicas: las funciones de análisis de datos más rutinarias (creación de informes, dashboards estándar, limpieza de datos simple) están siendo parcialmente automatizadas por herramientas de IA. Los titulados que no desarrollen capacidades de análisis avanzado o comprensión de negocio profunda pueden ver reducida la demanda de sus tareas más básicas a medio plazo.

Grado en Inteligencia y Analítica de Negocios

¿Qué es Grado en Inteligencia y Analítica de Negocios?

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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