Elige tu grado
Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos
Convierte datos en decisiones: del dato bruto al modelo.
💶Salario medio
30.000€ – 55.000€/año
⚡Dificultad
Alta
💼Empleabilidad
Muy alta (95%)
🎓Método común
Presencial
El día a día real
Contenido del grado
Método de enseñanza
Notas en las universidades
Salidas profesionales y sueldos
El día a día real
Es la ingeniería que recolecta, limpia, almacena y analiza datos para que las empresas decidan con evidencia. El día a día es mitad ingeniería (pipelines, bases de datos, infraestructura) y mitad ciencia (modelos, estadística, visualización). Si te gusta resolver problemas con datos, es de los grados con mejor salida actualmente.
Qué haces realmente
- ◆Construir y mantener pipelines: extraer datos de fuentes, transformarlos y cargarlos (ETL/ELT).
- ◆Limpiar datos: el 60–80% del tiempo se va en que los datos sean fiables.
- ◆Consultar y modelar bases de datos SQL y bases no relacionales (NoSQL).
- ◆Entrenar y evaluar modelos de machine learning: regresión, clasificación, clustering.
- ◆Visualizar resultados: dashboards y gráficos que cuenten la historia con claridad.
- ◆Trabajar con big data: Spark, nube (AWS, GCP, Azure), streaming en tiempo real.
- ◆Explicar a negocio: que un directivo entienda qué dice el dato y por qué.
Mito vs realidad
MitoEs un grado de 'matemáticas abstractas' sin aplicación real.
RealidadLa estadística y el machine learning se aplican cada día: predecir demanda, detectar fraude, segmentar clientes, optimizar precios o diagnosticar enfermedades. Es de las disciplinas más aplicadas que existen.
MitoEl modelo lo hace todo: solo hay que pulsar un botón.
RealidadLos modelos son un 10–20% del trabajo. El resto es datos (limpiarlos, integrarlos), infraestructura, evaluación rigurosa y despliegue. Sin ingeniería de datos, no hay ciencia de datos.
MitoEs una moda que ya pasará.
RealidadLa demanda de perfiles de datos lleva más de una década creciendo en todos los sectores (banca, salud, retail, industria, administración). La IA generativa ha aumentado, no reducido, la necesidad de quienes controlan los datos.
Contenido del grado
El grado dura 4 años. La base es matemática fuerte (cálculo, álgebra, estadística) más programación. A partir de 3º llegan el machine learning, las bases de datos distribuidas y los proyectos con datos reales. Este es el mapa:
Asignaturas clave
Posibles cuestiones
Preguntas tipo test como las que verás en el grado. Elige una opción y descubre la respuesta.
1.Tu modelo de clasificación obtiene un 99% de precisión en entrenamiento pero solo un 60% en datos nuevos. ¿Qué está pasando?
2.¿Por qué se divide el conjunto de datos en entrenamiento y test antes de entrenar el modelo?
3.Tienes 100.000 clientes sin etiquetar y quieres agruparlos por comportamiento de compra para diseñar ofertas. ¿Qué técnica usarías?
4.¿Cuándo es apropiada la regresión lineal?
Método de enseñanza · Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos
Clases de matemáticas y estadística muy exigentes, laboratorios de programación y proyectos con datos reales. El portafolio de proyectos pesa muchísimo al buscar trabajo.
Clases de estadística y álgebra
La base matemática se construye con rigor: probabilidad, álgebra lineal, optimización.
Laboratorios de programación
Python y SQL en ejercicios guiados que van de lo básico a lo avanzado.
Proyectos con datos reales
Datasets abiertos (Kaggle, INE, datos.gob.es) para montar pipelines y modelos completos.
Trabajo en equipo estilo empresa
Sprints con roles (ingeniero de datos, analista, ML engineer) sobre un caso de negocio.
TFG con despliegue real
Un modelo llevado a producción: pipeline, API y visualización final.
Cómo se evalúa
Exámenes de matemáticas y estadística, entregas de proyectos de datos (código + informe), presentaciones y el TFG defendido ante tribunal.
Notas en las universidades
Salidas profesionales y sueldos
Salario medio
Junior: 28.000–34.000 €/año. Con 3–5 años: 38.000–50.000 €. Perfiles senior de ML/MLOps: 55.000–75.000 €. Remoto para empresas internacionales: 60.000–100.000 €.
Empleabilidad
Muy alta: los perfiles de datos son de los más demandados en España y Europa en todos los sectores. El dato ya es infraestructura crítica de cualquier empresa.