Antes de la universidad

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

Bachillerato recomendado

Bachillerato de Ciencias, con itinerario de Ciencias y Tecnología. Es imprescindible haber cursado Matemáticas II. Física II es muy recomendable para afianzar el razonamiento formal.

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)Física II (muy recomendable)Tecnología de la Información y la Comunicación (TIC)

PAU / EBAU

Conviene examinar de Matemáticas II (pondera al máximo en la mayoría de CCAA para Ingeniería Informática y para Estadística), de Física II si la CCAA lo permite y de alguna asignatura de modalidad de ciencias. La asignatura de Matemáticas II es la que mayor impacto tiene sobre la nota de admisión en prácticamente todas las comunidades autónomas para estas titulaciones.

Acceso desde FP

No hay un CFGS con acceso directo habitual a este programa conjunto. En teoría, el CFGS de Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM) o Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) podría dar acceso a Ingeniería Informática, pero la nota de acceso requerida para el doble grado hace muy difícil el ingreso desde FP sin elevar la nota con las fases de EBAU.

Consejos

El perfil ideal es el de estudiante con dominio sólido de álgebra y análisis matemático desde bachillerato. Practicar programación básica (Python o C) antes de entrar es una ventaja notable. Dada la limitación de plazas (15 en la UVa), la nota de acceso es el filtro principal: apuntar a un 10-11 en la fase general de EBAU más la ponderación de Matemáticas II. Revisar las olimpiadas de Matemáticas o Estadística puede ser un buen preparativo mental y curricular.

Durante la carrera

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

1
1º curso
Bases matemáticas e iniciación a la programación. Se trabajan Álgebra Lineal, Cálculo en una y varias variables, Probabilidad y Estadística Descriptiva, Fundamentos de Informática y Programación I (lenguaje C o Python). Es el curso con mayor tasa de abandono: el nivel de abstracción matemática supone un choque fuerte para alumnos que no vienen con base sólida.
2
2º curso
Se consolida la estadística inferencial (Inferencia Estadística, Regresión) y se profundiza en programación orientada a objetos, Estructuras de Datos y Algoritmos, Bases de Datos y Sistemas Operativos. Se introducen asignaturas de Investigación Operativa (Programación Lineal). La carga simultánea de asignaturas matemáticamente densas con asignaturas de programación hace de este el curso más exigente del plan.
3
3º curso
Especialización estadística (Muestreo, Series Temporales, Diseño de Experimentos, Métodos Multivariantes) y especialización informática (Ingeniería del Software, Redes de Computadores, Arquitectura). Primeras aproximaciones a Inteligencia Artificial y Minería de Datos. El estudiante empieza a integrar ambos mundos en proyectos de análisis de datos reales.
4
4º curso

Después de la carrera

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

Contexto del acceso al empleo

Muy rápida para los perfiles orientados a datos: el mercado de data science e IA en España publicó más de 138.000 vacantes en 2025. Los egresados con doble titulación estadística-informática suelen recibir ofertas durante las propias prácticas. Para los que continúan con máster, el primer empleo técnico llega típicamente entre 6 y 18 meses tras el grado.

¿Qué formación necesitas después?

Opcional

Con un doble grado completo el egresado ya tiene una formación muy sólida para el mercado laboral sin necesidad de máster adicional. Sin embargo, para orientarse a investigación, docencia universitaria, roles de ML research o posiciones de alta especialización (NLP, visión por computador, estadística actuarial), un máster oficial o de escuela de negocios aporta valor. También es útil para acceder al cuerpo de Estadísticos del Estado si no se superan las oposiciones directamente con el grado.

Opciones de formación y especialización

Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (varias universidades: UCM, UMA, UGR): Especialización en deep learning, NLP, visión artificial y MLOps. Muy valorado en empresas tecnológicas y startups.

Salidas profesionales, paso a paso

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

Científico/a de Datos (Data Scientist)

30.000 – 40.000 € junior · 50.000 – 80.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y desarrolla modelos estadísticos y de machine learning para extraer valor de grandes conjuntos de datos. Es el perfil más demandado para este doble grado: combina el rigor estadístico (validación de modelos, inferencia, control del sesgo) con la capacidad de implementación en Python/R y despliegue en entornos cloud.

Cómo llegar

1Cursar con solvencia las asignaturas de Aprendizaje Automático, Regresión y Minería de Datos durante el grado.
2Hacer las prácticas externas en una empresa de datos, consultoría tecnológica o fintech.
3Dominar Python (scikit-learn, pandas, numpy), SQL y alguna plataforma cloud (AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI).
4Publicar proyectos propios en GitHub y Kaggle para construir portfolio.
5Obtener una certificación cloud (AWS Certified ML Specialty, Google Professional ML Engineer) como diferencial.

Salario en España (bruto/año)

Junior

30.000 – 40.000 €

Con experiencia

50.000 – 80.000 €

Fuente: thebridge.tech Salario Data Scientist España 2025 (https://thebridge.tech/blog/salario-data-scientist-espana/); calcutechsalary.org Salarios IA/ML/Data Science España 2025

Salario en el extranjero (bruto/año)

Alemania

55.000 – 90.000 EUR

Fuente: Glassdoor Germany Machine Learning Data Scientist 2025 (https://www.glassdoor.com/Salaries/germany-machine-learning-engineer-salary-SRCH_IL.0,7_IN96_KO8,33.htm)

Reino Unido

44.000 – 72.000 EUR

Fuente: Glassdoor UK Data Scientist Salary 2025 (£39k-£63k, tipo de cambio ~1.17 EUR/GBP; https://www.glassdoor.com/Salaries/london-data-scientist-salary-SRCH_IL.0,6_IM1035_KO7,21.htm)

Países Bajos

37.000 – 75.000 EUR

Fuente: PayScale Netherlands Data Scientist with ML Skills 2026 (https://www.payscale.com/research/NL/Job=Data_Scientist/Salary/8d85372e/Amsterdam-Machine-Learning)

Ingeniero/a de Machine Learning (ML Engineer)

32.000 – 45.000 € junior · 55.000 – 90.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Lleva los modelos de ML desde el experimento hasta producción: diseña pipelines de datos, gestiona la infraestructura de entrenamiento y monitoriza el rendimiento de los modelos desplegados. Combina ingeniería de software sólida con comprensión estadística profunda de los modelos.

Cómo llegar

1Consolidar la base de programación (Python avanzado, C++) y los cursos de Arquitectura e Ingeniería del Software del grado.
2Especializarse en MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC) y contenedores (Docker, Kubernetes).
3Realizar prácticas o proyecto de fin de grado en empresa con pipeline de ML en producción.

Ingeniero/a de Datos (Data Engineer)

28.000 – 42.000 € junior · 48.000 – 80.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Diseña y mantiene la infraestructura de datos: pipelines ETL/ELT, data lakes, data warehouses y arquitecturas de streaming. Es la base sobre la que trabajan los científicos de datos; requiere sólidas habilidades de programación y bases de datos que este doble grado proporciona.

Cómo llegar

1Dominar SQL avanzado, modelado de datos y las asignaturas de Bases de Datos del grado.
2Aprender tecnologías de big data: Apache Spark, Kafka, Airflow.
3Obtener experiencia con plataformas cloud de datos (Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse).

Analista de Datos / Business Intelligence Analyst

22.000 – 32.000 € junior · 38.000 – 60.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Transforma datos en información accionable para la toma de decisiones de negocio mediante dashboards, informes y análisis estadísticos. Perfil más orientado al negocio que el data scientist, pero con mayor demanda en empresas medianas y grandes que aún no tienen equipos de ML.

Cómo llegar

1Dominar SQL, herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Looker) y Excel avanzado.
2Aprovechar las asignaturas de Estadística Descriptiva, Regresión y Control de Calidad del grado.
3Adquirir conocimiento de negocio en un sector concreto (finanzas, marketing, logística) durante las prácticas.

Estadístico/a en Administración Pública (INE, CCAA, Eurostat)

28.000 – 35.000 € junior · 41.000 – 50.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Diseña y ejecuta encuestas, operaciones estadísticas y análisis demográficos para organismos oficiales. El acceso es principalmente por oposición al Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado (Grupo A1) o equivalentes autonómicos. Ofrece estabilidad laboral plena y trabajo con datos de impacto nacional.

Cómo llegar

1Completar el doble grado con buen expediente académico (el temario de las oposiciones coincide en gran parte con el plan de estudios).
2Preparar la oposición al Cuerpo Superior de Estadísticos del Estado: 4 ejercicios eliminatorios sobre estadística, matemáticas e informática estadística.
3Consultar convocatorias en el BOE y en la web del INE (https://www.ine.es/dyngs/FYE/index.htm).

Consultor/a de Analítica en empresa tecnológica o consultora

24.000 – 35.000 € junior · 45.000 – 70.000 € con experiencia

demanda orientativa alta

Implementa soluciones de analítica avanzada para clientes de distintos sectores (banca, salud, retail, energía). Rol habitual en las Big Four (Deloitte, PwC, EY, KPMG), consultoras tecnológicas (Accenture, Capgemini, Indra) y boutiques de datos. Combina habilidades técnicas con gestión de proyectos y comunicación con clientes.

Cómo llegar

1Hacer prácticas en consultora durante el grado, idealmente en el departamento de Analytics o Advanced Analytics.
2Desarrollar habilidades de comunicación de resultados estadísticos a perfiles no técnicos.
3Aprender herramientas de gestión de proyectos (Jira, MS Project) y metodologías ágiles (Scrum).

Investigador/a o Docente Universitario (con doctorado)

16.000 – 22.000 € junior · 35.000 – 55.000 € con experiencia

demanda orientativa baja

Desarrolla investigación en estadística computacional, aprendizaje automático, bioestadística o ciencias de datos en universidades o centros de investigación (CSIC, centros de salud pública). Requiere doctorado posterior al doble grado.

Cómo llegar

1Terminar el doble grado con expediente destacado (para acceder a programas de doctorado competitivos).
2Contactar con grupos de investigación de la UVa u otras universidades durante el cuarto-quinto curso para hacer el TFG en contexto investigador.
3Solicitar beca FPU (Ministerio) o FPI (proyectos) para financiar el doctorado.

Especialista en Riesgo Cuantitativo / Actuary (sector financiero)

28.000 – 40.000 € junior · 55.000 – 90.000 € con experiencia

demanda orientativa media

Aplica modelos estadísticos y matemáticos para medir y gestionar riesgos en banca, seguros o fintech: riesgo de crédito, mercado, liquidez, modelos actuariales. Es uno de los sectores con mayores salarios para perfiles con base estadística sólida.

Cómo llegar

1Aprovechar las asignaturas de Probabilidad, Inferencia, Series Temporales y Optimización del grado.
2Hacer prácticas en entidad financiera, aseguradora o consultora de riesgos (Oliver Wyman, KPMG Risk).
3Estudiar para el examen CFA o FRM como credencial adicional valorada en banca.

Lo que puede atraerte

Doble titulación oficial en 5 años: el egresado accede al mercado con dos grados completos (Estadística e Ingeniería Informática), lo que duplica su empleabilidad y eliminabilidad frente a egresados de un solo grado.

El perfil estadístico-informático es el más demandado en el mercado de datos en España en 2025: más de 138.000 vacantes en IA/ML/Data Science publicadas ese año, con crecimiento del 12 % interanual (calcutechsalary.org, 2025).

Los salarios son de los más altos entre graduados universitarios españoles: Informática tiene la base media de cotización más elevada de todas las ramas universitarias (>32.654 € anuales, Fundación CYD 2025), y los roles de data science parten de 30.000-40.000 € junior, con rápida progresión.

Versatilidad sectorial real: banca, farmacéutica, administración pública, tecnológicas, consultoría, investigación. La combinación estadística+informática abre puertas en casi cualquier sector con datos (es decir, todos).

Escasez de oferta en España: menos de 30 plazas de nuevo ingreso al año en todo el país para esta doble titulación, lo que convierte a los egresados en un perfil muy escaso y por tanto muy valorado.

Programa de Estudios Conjunto de Grado en Estadística y Grado en Ingeniería Informática

¿Qué es Programa de Estudios Conjunto de Grado en Estadística y Grado en Ingeniería Informática?

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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