Distinga las tres disciplinas por su enfoque principal
La estadística es la ciencia de la recopilación, el análisis y la interpretación de datos. Hace hincapié en los modelos probabilísticos, la inferencia y el tratamiento riguroso de la incertidumbre. La informática estudia los algoritmos, los sistemas y la programación. Hace hincapié en la construcción de software y en la eficiencia del cálculo. La ciencia de datos es un campo más reciente, situado en la intersección de ambas: combina estadística, programación y conocimientos de un ámbito de aplicación.
Un programa de ciencia de datos puede parecerse a uno de estadística orientado a la programación o a uno de informática orientado al análisis. Para compararlos, es necesario leer el plan de estudios: ¿cuántos cursos de probabilidad, algoritmos, bases de datos, aprendizaje automático y proyectos en equipo incluye?
Por tanto, los nombres no garantizan el contenido. Dos titulaciones con el mismo nombre pueden preparar para profesiones diferentes.
Consulte las proyecciones del BLS para los científicos de datos
La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (BLS) proyecta un crecimiento del 35 % del empleo de los científicos de datos entre 2025 y 2035, clasificado como mucho más rápido que el promedio. El salario mediano era de 120.230 dólares estadounidenses en mayo de 2025, y el empleo alcanzaba los 275.600 puestos en 2025. El BLS señala un título de grado como formación habitual de acceso.
Un porcentaje elevado puede partir de un volumen de empleo relativamente modesto; en este caso, 275.600 puestos representan una profesión de tamaño medio. El crecimiento describe la velocidad, no la cantidad de ofertas que encontrará un graduado concreto. Las vacantes de científico de datos también suelen anunciarse con requisitos elevados, en particular títulos de maestría; sin embargo, el BLS señala el título de grado como formación habitual de acceso, y conviene comprobar esa diferencia en las ofertas de la región de interés.
El BLS precisa, además, que el salario mediano de 120.230 dólares estadounidenses corresponde a mayo de 2025. Este dato no permite saber cuánto gana un graduado en su primer año ni en qué sector (finanzas, salud, comercio minorista, administración pública) es mayor la demanda. Para estas cuestiones, los servicios de inserción laboral de las universidades publican a veces datos más útiles que las estadísticas nacionales.
Compare con el desarrollo de software
Para el conjunto de desarrolladores de software, analistas de aseguramiento de la calidad y profesionales de pruebas, el BLS proyecta un crecimiento del 10 % durante el mismo período, con un salario mediano de 134.040 dólares estadounidenses en mayo de 2025. El BLS describe este crecimiento como mucho más rápido que el promedio.
Por tanto, el crecimiento porcentual es menor que el de los científicos de datos, pero la categoría es mucho más amplia y el salario mediano es más alto. No se puede comparar un porcentaje sin tener en cuenta el tamaño de la categoría.
El BLS indica que los desarrolladores de software suelen proceder de informática o de campos relacionados, como la ingeniería y las matemáticas. Por tanto, la informática sigue siendo la vía de acceso más amplia: abre las puertas tanto al desarrollo como, con cursos complementarios, al ámbito de los datos.
Resuma los datos en una tabla
La siguiente tabla reúne las cifras citadas para Estados Unidos. No sustituye las estadísticas del país donde se vaya a ejercer.
| Profesión (Estados Unidos) | Crecimiento 2025-2035 | Salario mediano, mayo de 2025 | Formación habitual de acceso |
|---|---|---|---|
| Científico de datos | 35 % | 120.230 dólares estadounidenses | Título de grado |
| Desarrollador de software, analista de aseguramiento de la calidad y profesional de pruebas | 10 % | 134.040 dólares estadounidenses | Título de grado |
| Analista de seguridad de la información | 21 % | 129.180 dólares estadounidenses | Título de grado |
La tabla compara tres categorías de tamaños diferentes. Los científicos de datos sumaban 275.600 puestos en 2025 según el BLS; las otras dos categorías son más amplias o más especializadas, y sus cifras de empleo no se incluyen aquí. Por tanto, los porcentajes de crecimiento no pueden compararse como si fueran probabilidades de contratación: describen la velocidad de evolución de cada categoría, no la cantidad de puestos que encontrará en ella un graduado concreto.
Compruebe los requisitos previos de matemáticas
Las tres disciplinas exigen matemáticas: álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística. La proporción varía. La estadística exige más en el ámbito probabilístico; la informática, en el de las matemáticas discretas y los algoritmos; y la ciencia de datos, en ambos.
Antes de elegir, resulta útil leer la lista de cursos obligatorios de los dos primeros años. Un estudiante al que no le gusten las demostraciones matemáticas puede sentirse incómodo en estadística teórica, mientras que uno al que no le guste programar puede tener dificultades en informática.
Cada institución publica los cursos de matemáticas de secundaria o de educación preuniversitaria que acepta como requisitos previos. A los estudiantes internacionales les conviene comparar su programa de secundaria con estas exigencias antes de presentar su solicitud.
Los requisitos previos suelen resumirse en unos cuantos bloques, que cada programa formula a su manera:
- cálculo diferencial e integral, a veces durante dos semestres;
- álgebra lineal, utilizada en aprendizaje automático;
- probabilidad y estadística descriptiva e inferencial;
- una primera experiencia en programación, a veces no obligatoria, pero útil.
Consulte la clasificación QS 2026 teniendo en cuenta sus limitaciones
La clasificación por disciplinas de QS publicada el 25 de marzo de 2026 incluye una tabla de «Ciencia de datos e inteligencia artificial» que clasifica a 201 universidades, frente a 104 en 2025. Se trata de una tabla reciente, cuyo conjunto de instituciones cambia considerablemente de un año a otro. El Instituto de Tecnología de Massachusetts (Massachusetts Institute of Technology) ocupa el primer puesto y Stanford el segundo.
Esta ampliación de la tabla limita la comparación a lo largo del tiempo: una institución puede bajar de posición sin haber cambiado. La clasificación también mide la investigación y la reputación más que la enseñanza de grado.
Las posiciones en informática y en ciencia de datos pueden diferir para una misma institución, porque los conjuntos de instituciones comparadas no son los mismos. Para un grado, el contenido de los cursos, las prácticas y las salidas profesionales publicadas importan más que la posición.
Elija según la profesión a la que aspira
Se distinguen tres perfiles típicos. Para una profesión en ingeniería de software o infraestructura de datos, la informática o la ingeniería de software es la opción más directa. Para una profesión de análisis en investigación, salud pública, seguros o economía, la estadística ofrece una base sólida y reconocida. Para una profesión que combine análisis y programación en un ámbito concreto, la ciencia de datos es adecuada si el programa está bien estructurado.
Es posible combinar dos itinerarios: una especialización principal en una disciplina y una secundaria en otra. Muchas instituciones ofrecen esta modalidad, que permite mantener abiertas ambas puertas.
Para los puestos de investigación en aprendizaje automático, generalmente se espera un doctorado, lo que favorece la elección de un grado con una sólida formación matemática.
Revise las prácticas y los proyectos
Los empleadores buscan pruebas concretas: proyectos de análisis completos, repositorios públicos de código, participación en concursos y prácticas. Un programa que integre prácticas remuneradas o un proyecto de fin de estudios con un colaborador real aporta este tipo de elementos.
Las competencias prácticas que conviene desarrollar incluyen un lenguaje de programación de uso habitual, bases de datos, visualización, comunicación de resultados a personas no especializadas y control de versiones. Los cursos teóricos siguen siendo útiles cuando cambian las herramientas.
Una precaución: las formaciones cortas no sustituyen a un título en todas las situaciones, y no se encontraron datos comparables sobre su efecto en la contratación en las fuentes consultadas.
Un proyecto de análisis completo, desde la pregunta inicial hasta la presentación de los resultados, vale más que una serie de ejercicios aislados. Demuestra la capacidad de limpiar datos imperfectos, elegir un método adecuado y explicar las limitaciones de una conclusión, algo que los empleadores suelen comprobar en las entrevistas.
¿Y en Canadá?
En Canadá, las profesiones de informática y datos no están reguladas de la misma manera que la ingeniería. Los empleadores suelen exigir un título universitario y pruebas de experiencia. Las estadísticas de empleo por profesión son publicadas por separado por los organismos federales y provinciales, y no coinciden con las cifras estadounidenses de este artículo.
StudyCanada presenta, entre otros, el programa de estadística de Université de Montréal, el programa de informática de University of Waterloo, el programa de ciencia de datos de The University of British Columbia y los programas de informática y ciencia de datos de McGill University. Los requisitos previos de matemáticas y las condiciones para los estudiantes internacionales se pueden consultar en la página de cada programa. Varias de estas universidades ofrecen prácticas en alternancia, lo que permite presentar a un empleador una experiencia concreta antes de finalizar el grado; la duración y la remuneración de las prácticas se pueden consultar en la descripción de cada programa.