Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Universidad de Granada
Primer curso 2026-2027

¿Dónde se imparte el grado?

Este es un grado que se imparte íntegramente en la Universidad de Granada. Destaca por su carácter interdisciplinar y se imparte en dos sedes principales, aprovechando la excelencia de la Universidad de Granada en el ámbito científico, tecnológico y social. En ambas sedes se imparten los estudios en su totalidad (de primer a cuarto curso). Ambas sedes son:

• Granada: En la Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación (ETSIIT), centro de referencia internacional y líder en los rankings de investigación en Inteligencia Artificial.
• Melilla: En la Facultad de Ciencias Sociales y Tecnologías Digitales (antigua Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas), un entorno innovador que conecta la tecnología con las dinámicas sociales y empresariales. En la actualidad, el sector tecnológico es un sector emergente en la ciudad.

Ventajas de estudiar este grado

• Título Oficial: Reconocido en todo el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), facilita la movilidad y garantiza el ejercicio profesional en toda Europa. Prestigio Internacional: La UGR está situada entre las mejores universidades del mundo en el área de Matemáticas, Estadística y Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (Mathematics, Statistics and Computer Science & AI – Ranking de Shanghái).
• Formación Híbrida: Combina la profundidad matemática y estadística con la potencia de la ingeniería informática de última generación.

¿Por qué estudiar este grado?

El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la UGR nace para dar respuesta a la revolución digital actual. El grado enseña a entender los datos como el motor de la toma de decisiones y a diseñar sistemas que puedan aprender y razonar de forma autónoma. Estudiarás en un ecosistema donde la ética, la ciencia y la técnica van de la mano, preparándote para liderar la transformación tecnológica de la sociedad.

¿Qué te aporta este grado?

• Versatilidad Profesional: Capacidad para trabajar en sectores tan diversos como la medicina, las finanzas, el marketing, la ciberseguridad o la investigación científica, entre muchos otros.
• Pensamiento Crítico y Analítico: Herramientas para resolver problemas complejos mediante el análisis de grandes volúmenes de información.
• Dominio estadístico del análisis de datos: Comprensión profunda de la base matemática, estadística y probabilística que sustenta la extracción de conocimiento. Aprenderás a identificar patrones subyacentes y a simplificar problemas, lo que te permitirá limpiar, visualizar y procesar conjuntos de datos masivos de forma ágil y eficiente.
• Excelencia en modelización y capacidad predictiva: No solo entenderás qué ha ocurrido, sino que aprenderás a anticipar qué va a ocurrir. Desarrollarás la habilidad técnica para construir sistemas basados en modelos de predicción avanzada, permitiéndote transformar la incertidumbre en decisiones estratégicas y automatizadas.
• Liderazgo Tecnológico: Conocimiento profundo de algoritmos avanzados de aprendizaje automático (Machine Learning) y redes neuronales (Deep Learning) para procesar todo tipo de datos: tablas, imágenes, grafos, etc.
• Conciencia Ética: Formación específica en el uso responsable de la IA y el cumplimiento de la normativa de protección de datos.

Formación Práctica

El grado, con un enfoque eminentemente práctico, está orientado a la resolución de retos reales. Desde los primeros cursos, trabajarás en laboratorios con software especializado y metodologías ágiles. Esto te permitirá:

• Aplicar los conocimientos adquiridos en entornos profesionales reales. Participar en la resolución de problemas planteados por empresas del sector tecnológico.
• Ecosistema de IA: Granada cuenta con un potente ecosistema de empresas del ámbito de la IA (como el AI Lab Granada) donde los alumnos pueden realizar prácticas externas.
• Adquirir experiencia profesional antes de finalizar los estudios.
• Prácticas tuteladas: 6 ECTS dedicados exclusivamente a la inserción en entornos profesionales antes de graduarse.

¿Qué aprenderás?

A lo largo del grado, desarrollarás un perfil híbrido que combina el rigor del método científico con la agilidad de la ingeniería moderna. El programa está diseñado para que domines las siguientes áreas críticas:

• Fundamentación Matemática y Estadística: Construirás una base sólida en cálculo, álgebra lineal y lógica. Aprenderás a utilizar la estadística no solo como una herramienta de descripción, sino como el motor del análisis de datos, dominando el cálculo de probabilidades y la inferencia para dar validez científica a tus conclusiones.
• Modelización Predictiva y Aprendizaje Automático: Te convertirás en un experto en diseñar algoritmos que aprenden. Esto incluye el dominio del aprendizaje supervisado para tareas de clasificación y modelos de regresión, así como el aprendizaje no supervisado para descubrir estructuras ocultas en los datos. Además, profundizarás en técnicas de reducción de la dimensionalidad para simplificar problemas complejos sin perder información vital.
• Ingeniería de Datos y Computación de Alto Rendimiento: Aprenderás a gestionar el ciclo de vida completo del dato. Desde su captura y almacenamiento en bases de datos relacionales y NoSQL, hasta su procesamiento en infraestructuras de computación en la nube (Cloud) y sistemas de altas prestaciones (HPC) capaces de manejar volúmenes de Big Data.
• Arquitecturas de Inteligencia Artificial Avanzada: Desarrollarás y entrenarás redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo. Explorarás las fronteras de la tecnología actual mediante el diseño de sistemas de IA Generativa, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial.
• Programación y Desarrollo de Software: Dominarás los lenguajes esenciales del sector (como Python y R) y las estructuras de datos necesarias para crear software eficiente, concurrente y distribuido, garantizando que tus modelos de IA sean escalables y robustos.
• Ética, Seguridad y Marco Legal: No todo lo que es técnicamente posible es éticamente aceptable. Aprenderás a auditar algoritmos para evitar sesgos, garantizando una IA fiable y responsable, y conocerás a fondo la dimensión jurídica y de ciberseguridad que rodea la gobernanza de datos en el Espacio Europeo.
• Especialización en Tecnologías Emergentes: Dependiendo de tu itinerario, adquirirás competencias en áreas de vanguardia como la robótica inteligente, los gemelos digitales, la realidad aumentada o la aplicación de la IA en sectores estratégicos como el marketing y los videojuegos.

Desde un punto de vista más transversal, en este grado tendrás la oportunidad de trabajar con profesorado experimentado tanto individualmente como en grupos de trabajo, fomentando las habilidades transversales que te serán de utilidad en tu incorporación a cualquier entorno profesional, ya sea empresarial, académico o de investigación.

¿Qué asignaturas estudiarás?

Oportunidades para la internacionalización

La Universidad de Granada participa en la Alianza Europea Arqus (https://arqus-alliance.eu/) y en redes internacionales como el Grupo Coimbra de Universidades (https://www.coimbra-group.eu/). Desde hace varios años, también es líder en movilidad académica de estudiantado, profesorado y personal de administración y servicios en el Programa Erasmus+, tanto dentro de Europa como en otros continentes.

La estrategia de internacionalización de la Universidad de Granada potencia la conexión de todas sus escuelas y facultades con otros centros educativos universitarios tanto dentro como fuera de Europa, lo que amplía las oportunidades del estudiantado matriculado en éste grado para disfrutar de una experiencia internacional que enriquezca su formación. Estas oportunidades incluyen la movilidad física, la Internacionalización en Casa (la participación en actividades internacionales sin obligación de movilidad física, ya sean académicas o de aprendizaje permanente) y la movilidad híbrida (que combina la movilidad «virtual» con la movilidad física en actividades formativas más extensas).

Salidas profesionales

El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial te prepara para trabajar en uno de los sectores tecnológicos con mayor impacto social ocupando puestos de alta responsabilidad y bien remunerados. Además, estarás capacitado para trabajar en diversos sectores, como finanzas, salud, marketing, tecnología, industria 4.0 entre otros. Entre las principales salidas profesionales, destacan:

• Científico de Datos (Data Scientist): Analiza grandes volúmenes de datos, extrae información útil, desarrolla modelos predictivos y comunica patrones y tendencias a las partes interesadas.
  • Sectores: salud, marketing, retail, tecnología, telecomunicaciones, etc.
• Ingeniero de Datos (Data Engineer): Diseña, construye y mantiene las infraestructuras y arquitecturas que permiten almacenar, procesar y gestionar grandes volúmenes de datos.
  • Sectores: Empresas de tecnología, startups, grandes corporaciones que manejan Big Data.
• Analista de Datos (Data Analyst): Analiza datos y crea informes visuales que ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas.
  • Sectores: Todos los sectores, incluidos marketing, ventas, operaciones, recursos humanos y finanzas.
• Especialista en Machine Learning (Machine Learning Specialist): Desarrolla, implementa y mantiene modelos de machine learning en producción.
  • Sectores: Tecnología, inteligencia artificial, vehículos autónomos, fintech, salud, e-commerce.
• Especialista en Inteligencia Artificial (AI Specialist): Crea soluciones basadas en inteligencia artificial, trabajando con técnicas como deep learning, procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora y sistemas de recomendación.
  • Sectores: Automoción, robótica, videojuegos, atención al cliente (chatbots), procesamiento de imágenes médicas, etc.
• Analista de Negocios con Enfoque en Datos (Business Analyst): Traduce datos en estrategias de negocio. Trabaja en la intersección entre el análisis de datos y la estrategia empresarial.
  • Sectores: Consultoría, banca, seguros, retail, cadenas de suministro.
• Consultor en Ciencia de Datos: Provee servicios de consultoría para empresas que buscan mejorar su uso de datos. Implementa estrategias de ciencia de datos y desarrolla.
  • Sectores: Consultorías, firmas de asesoramiento, empresas tecnológicas, grandes corporaciones.
• Especialista en Visualización de Datos: Experto en crear visualizaciones interactivas y claras que permitan entender grandes volúmenes de datos.
  • Sectores: Medios de comunicación, marketing, finanzas, gobierno.
• Gestor de Datos (Data Manager): Responsable de supervisar el ciclo de vida de los datos en una organización.
  • Sectores: Organizaciones grandes, financieras, instituciones de salud, gobierno.
• Arquitecto de Datos: Diseña y planifica las infraestructuras de almacenamiento y procesamiento de datos en una empresa, asegurándose de que los datos sean accesibles, seguros y escalables.
  • Sectores: Grandes corporaciones, telecomunicaciones, banca, salud, retail.
• Chief Data Officer (CDO): Ejecutivo responsable de la estrategia global de gestión y uso de datos en la empresa.
  • Sectores: Grandes corporaciones, especialmente en sectores como la banca, tecnología y salud.
• Investigador en Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial: Investiga nuevas técnicas y algoritmos en ciencia de datos, machine learning, inteligencia artificial y big data, contribuyendo al desarrollo de tecnologías emergentes.
  • Sectores: Universidades, centros de investigación, laboratorios de innovación tecnológica.
• Desarrollador de Productos Basados en Datos: Crea soluciones o productos que se basan en análisis de datos, como sistemas de recomendación, aplicaciones que utilizan IA, plataformas de análisis en tiempo real, etc.
  • Sectores: Tecnología, retail, finanzas, entretenimiento.
• Analista de Datos en Marketing: Utiliza datos para optimizar estrategias de marketing digital, segmentar audiencias, personalizar campañas y medir el retorno de la inversión (ROI) en esfuerzos de marketing.
  • Sectores: Publicidad, agencias de marketing, e-commerce.
• Especialista en Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Desarrolla aplicaciones que permiten a las máquinas entender y procesar el lenguaje humano, como asistentes virtuales, análisis de sentimientos en redes sociales o sistemas de traducción automática.
  • Sectores: Tecnología, atención al cliente, marketing, medios de comunicación.
• Analista en Finanzas Cuantitativas (Quant): Utiliza modelos matemáticos y estadísticos para predecir el comportamiento de los mercados financieros, desarrolla estrategias de inversión y gestiona riesgos.
  • Sectores: Banca de inversión, hedge funds, fintech.
• Analista de Operaciones y Supply Chain: Mejora la eficiencia operativa mediante el análisis de datos logísticos y de la cadena de suministro.
  • Sectores: Logística, manufactura, retail.
• Analista de Datos en el Sector Salud: Utiliza análisis de datos clínicos y operacionales para mejorar el diagnóstico, personalizar tratamientos y optimizar la gestión hospitalaria.
  • Sectores: Hospitales, farmacéuticas, biotecnología.
• Experto en visión artificial: Desarrolla algoritmos y sistemas que pueden reconocer objetos, personas, gestos y más a partir de imágenes.
  • Sectores: Seguridad, automoción, medicina y entretenimiento.
• Consultor de IA: Asesora a empresas y organizaciones en la implementación, de manera eficaz, de la IA en sus operaciones.
• Analista de datos con IA: Combina las habilidades de un analista de datos tradicional con un conocimiento profundo de la inteligencia artificial.
• Prompt Engineer y desarrollador de asistentes virtuales: Crea y perfecciona modelos de lenguaje que sirven de base para chatbots, asistentes virtuales y generación de texto.
• Arquitecto de Sistemas de Inteligencia Artificial: Encargado de idear cómo implementa la IA en las compañías, teniendo en cuenta a los diferentes departamentos y profesionales implicados.
• Ingeniero de IA en Robótica: Trabaja en el diseño y desarrollo de sistemas robóticos inteligentes, como robots autónomos que pueden realizar tareas complejas sin intervención humana.
  • Sectores: Industria automotriz (vehículos autónomos), robótica industrial, robótica médica, defensa, exploración espacial.
• Especialista en Ética de la IA: Trabaja en los aspectos éticos y sociales relacionados con la IA, como la privacidad, el sesgo en los algoritmos, y las implicaciones laborales y sociales de la automatización.
  • Sectores: Salidas profesionales en empresas que desarrollan IA, organizaciones sin fines de lucro, organismos gubernamentales, centros de investigación, y en general cualquier empresa que ofrezca, use o desarrolle alguna solución basada en IA.
• Ingeniero de Sistemas de Recomendación: Desarrolla algoritmos que sugieren productos, películas, música, o contenido personalizado a los usuarios basándose en su comportamiento previo. Los sistemas de recomendación son fundamentales en plataformas como Netflix, Amazon o Spotify.
  • Sectores: E-commerce, plataformas de streaming, redes sociales, marketing digital.
• Ingeniero de IA en Salud (AI Health Engineer): Desarrolla aplicaciones de IA para diagnósticos médicos, análisis de imágenes, predicción de enfermedades y tratamiento personalizado.
  • Sectores: Industria de la salud, hospitales, startups de tecnología médica, laboratorios de investigación biomédica.
• Arquitecto de Sistemas de Big Data e IA: Especialista en diseñar plataformas que integran grandes volúmenes de datos (Big Data) con sistemas de inteligencia artificial.
  • Sectores: Empresas de análisis de datos, fintech, telecomunicaciones, compañías tecnológicas, empresas de e-commerce.
• Director de Tecnología (CTO) con Enfoque en IA: Lidera la implementación de tecnologías de inteligencia artificial a nivel estratégico dentro de una empresa.
  • Sectores: Grandes empresas tecnológicas, startups, corporaciones en sectores que están transformándose digitalmente.
• Investigador en IA Explicable (Explainable AI, XAI): Especialistas en el desarrollo de sistemas de IA que no solo toman decisiones, sino que también son capaces de explicar sus razonamientos.
  • Sectores: Investigaciones académicas, empresas tecnológicas, sectores financieros y médicos.

En resumen, el egresado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial posee una formación integral que le permite no solo desarrollar modelos predictivos y soluciones inteligentes, sino también comunicarlas y aplicarlas de manera efectiva en el ámbito empresarial y social, convirtiéndose en un agente clave en la transformación digital.

Pide información

• Facultad de Ciencias Sociales y Tecnologías Digitales https://faciso.ugr.es
• Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación. https://etsiit.ugr.es