En 2026, el salario de un Data Analyst y un Data Scientist en España ya no depende del cargo, sino del Stack Tecnológico del profesional.
Mientras un perfil base (Excel + SQL) promedia los 23.000€, añadir herramientas de predicción (Python, Machine Learning) dispara el valor de mercado por encima de los 45.000€, según datos de Glashdoor.
Para contrastar estos datos con la realidad, entramos a Linkedin y analizamos más de 50 ofertas de ambos perfiles del último mes (diciembre de 2025) y encontramos uno de los mayores hallazgos: la mayoría no publican el salario sino que usan la etiqueta ‘Salario Competitivo’ .
La teoría: ¿Cuánto ganan un data scientist y data analyst en España?
Cuando te planteas dar un giro a tu carrera, lo primero que haces es buscar: «Sueldo Data Scientist España».
Si miras portales como Glassdoor o informes salariales genéricos, encontrarás una horquilla muy tentadora:
Estas cifras son solo el punto de partida. Lo verdaderamente atractivo del sector data no es el salario inicial, sino la velocidad de crecimiento.
A diferencia de otras industrias tradicionales, aquí la curva de aprendizaje se monetiza muy rápido.
Una vez superas la barrera de los 3-5 años de experiencia y te especializas, el mercado cambia las reglas del juego drásticamente.
Fíjate en el salto salarial que ocurre cuando pasas a un perfil con más de cuatro años de experiencia:
La realidad: Cuánto paga el mercado y el ‘salario competitivo’ en LinkedIn
Con los números de Glassdoor en la cabeza, vas a LinkedIn para ver ofertas reales y validar tu investigación. ¿Y qué te encuentras?
La mayoría de estas ofertas no muestran esos 35.000€ o 45.000€ que prometía Google. En su lugar, aparece la etiqueta: Salario Competitivo.
¿Significa esto que pagan mal? No. Significa que el mercado ha cambiado. Las empresas ya no tienen un «precio fijo» para el puesto de Junior o Senior. Ahora tienen presupuestos elásticos:
- El salario no está fijado por el puesto («Busco un Analista»).
- El salario se ajusta a la medida de tus capacidades («Pago por lo que sepas resolver»).
Fiarse al 100% de los promedios de Internet es un error, porque ignoran el factor clave: la autonomía técnica.
¿Qué necesito saber para ser data analyst o data Scientist?
Si las empresas no publican el sueldo fijo, es porque están valorando qué tipo de problemas sabes resolver.
Muchas veces se compara data analytics vs data science a la hora de escoger; pero la verdad es que no existe un perfil «mejor» que otro. Existen dos disciplinas que se encargan de momentos distintos del negocio:
Data Analytics: el experto del pasado y el ahora
El analista de datos se centra en la misión de analizar el pasado y el presente para tomar decisiones informadas hoy. Responden a: «¿Por qué han bajado las ventas este mes?».
Aquí es donde el dato deja de ser ruido y empieza a contar una historia.
El analista convierte números sueltos en señales claras para el negocio: qué funciona, qué no y por qué. Es el perfil que permite dejar de improvisar y empezar a decidir con criterio.
En PontIA, el Máster en Data Analytics te forma justo en eso: dominar las herramientas que usan las empresas hoy, entender el negocio detrás del dato y traducir información compleja en decisiones accionables desde el primer día.
Data Science: el especialista del mañana
Para el científico de datos, la misión es utilizar datos para predecir el futuro y automatizar procesos.
Responden a: «¿Qué ventas tendremos el mes que viene si no hacemos nada?»
El data scientist construye modelos que aprenden, predicen y escalan decisiones a gran velocidad. Es el perfil que permite a las empresas pasar de reaccionar… a liderar.
En PontIA, el Máster en Data Science te enseña a programar soluciones reales, entrenar modelos predictivos y aplicar inteligencia artificial con impacto directo en el negocio. Es ciencia aplicada al mundo real.
Analytics + Science: el perfil más completo del dato
Aquí está el secreto que pocos te cuentan: Analytics y Science se necesitan mutuamente. Un modelo predictivo (Science) no sirve de nada si no se entienden los datos base del negocio (Analytics).
El profesional que domina ambas áreas se convierte en un perfil híbrido completo. No tienes que elegir entre entender el negocio o programar la solución: haces ambas.
Las empresas en 2026 miran con más intención este perfil porque ahorra costes y agiliza decisiones. Al dominar el ciclo completo del dato —desde la extracción en SQL hasta la predicción con Inteligencia Artificial— tu empleabilidad se duplica y tu techo salarial desaparece.
Ver Máster en Data Analytics + Data Science
Preguntas Frecuentes sobre las carrera y los salario en data
Tengo más de 30 años y no soy ingeniero. ¿Es demasiado tarde?
No. Las empresas pagan por la capacidad de resolver problemas de negocio, no solo por escribir código. Si tienes más de 30 años y vienes de marketing, administración u otra carrera clásica, te invitamos a descubrir que ocho de cada 10 de nuestros alumnos en 2025no tenían trayectorias tecnológicas.
¿Es compatible estudiar este máster con un trabajo a jornada completa?
Sí, el programa está diseñado específicamente para adultos que trabajan. No buscamos que tengas «tiempo infinito», sino que seas eficiente.
- Carga real: Necesitarás entre 8 y 10 horas semanales.
- Flexibilidad: Las clases son en directo pero quedan grabadas para que las veas cuando tu agenda lo permita.
- Enfoque: Vamos al grano. Nos enfocamos en la práctica desde el día uno.
¿Qué garantiza mi empleabilidad: el título o el portfolio?
En el mercado tecnológico, el título te consigue la entrevista, pero el portafolio te consigue el contrato. Por eso, nuestra metodología no se basa en exámenes teóricos, sino en el desarrollo de proyectos reales.
Al terminar, no solo tendrás un certificado de Pontia; tendrás un GitHub con proyectos complejos (predicción de fugas, análisis de ventas, detección de fraude) que demuestran que sabes resolver problemas sucios y reales, no solo ejercicios de libro.
¿Qué salidas laborales tiene un data scientist y analyst?
Para los analistas:
- Business Analyst (Analista de Negocio): Identifica áreas de mejora en la rentabilidad y eficiencia operativa de la empresa.
- Analista de Marketing: Mide el rendimiento de campañas (ROI), analiza el tráfico web y segmenta audiencias.
- Especialista en Visualización (Reporting): Experto en herramientas como Power BI o Tableau para crear cuadros de mando (dashboards) que la directiva pueda entender de un vistazo.
- Analista de Operaciones: Optimiza la logística, el stock y los tiempos de producción basándose en datos reales.
Para los científicos:
- Machine Learning Engineer: Diseña algoritmos que aprenden por sí mismos (sistemas de recomendación como Netflix, coches autónomos).
- Analista de Riesgos y Fraude: Muy común en banca. Crea modelos que predicen la probabilidad de impago o detectan transacciones fraudulentas en tiempo real.
- Investigador de IA: Desarrolla nuevas arquitecturas de inteligencia artificial (procesamiento de lenguaje natural, visión por computador).
- Data Scientist Generalista: Resuelve problemas complejos de negocio mediante modelos predictivos (ej. predecir qué clientes se darán de baja el próximo mes).
¿Realmente hay demanda para perfiles junior sin experiencia previa en data?
Sí, hay demanda. Pero no para persona sin experiencia en nada, sin contexto y solo con un máster. Las empresas están contratando juniors con criterio, que sepan trabajar con datos reales y que entiendan el negocio.
