Grado en Analítica de Negocios Canarias

Los alumnos del Grado en Analítica de Negocios suelen tener en común:

• Interés por el negocio y datos; orientación a la toma de decisiones.
• Base escolar en matemáticas/estadística y ganas de programar (el plan comienza con fundamentos en “estadística, programación y Big Data” y enseña a comunicar conclusiones profesionalmente).
• Curiosidad, pensamiento analítico y visión estratégica (convertir datos en oportunidades de negocio).
• Sensibilidad por la ética y sostenibilidad aplicadas a datos (el plan integra sostenibilidad y ética).

Para estudiar la carrera de Business Analytics no se exigen conocimientos avanzados: el itinerario empieza con fundamentos (estadística, programación y Big Data) y prepara incluso certificaciones de nivel básico (p. ej., Python Institute (nivel básico) y Google Analytics).A lo largo de la carrera aprenderás los siguientes lenguajes, incluidos en tu plan de estudios:

• Power BI, Python, SPSS, Scala, SAP, R, Google Analytics y OPENAI.
• Enfoque práctico en análisis predictivo y visualización avanzada.

Las empresas buscan a profesionales que puedan transformar datos en decisiones con impacto real. Las competencias más demandadas incluyen:

• Gobernanza y gestión del dato: adquisición, integración y protección de datos (ETL/ELT, calidad, privacidad/RGPD) usando SQL, catálogos y herramientas de orquestación. Fundamental para Big Data e IA.
• Analítica avanzada e IA/ML: estadística aplicada, machine learning, deep learning y sistemas de recomendación, principalmente con Python y librerías DL/ML. Analytical thinking es la habilidad más valorada.
• Visualización y storytelling: dashboards ejecutivos con Power BI (DAX) o Tableau, traduciendo datos a decisiones claras.
• Análisis de lenguaje y redes sociales (NLP): text mining, sentimiento, métricas sociales y conexión con KPIs de negocio. Python y GA4 son frecuentes.
• Proyectos con enfoque CX y soluciones conversacionales: prototipos con LLM/copilots, RAG y medición de impacto en marketing, ventas o producto.
• Herramientas esenciales: SQL, Excel avanzado, Python y Power BI. Además, R, SPSS, GA4, SAP o Scala según sector o nicho.

En nuestro grado, estas competencias se trabajan desde el primer curso con proyectos prácticos, enfocando la analítica a decisiones de negocio y experiencia de cliente, preparando a los estudiantes para roles de alta demanda y alto impacto.

La Analítica de Negocio se enfoca en convertir datos en decisiones que generen valor. Trabaja con herramientas como Power BI, Python o R, y combina análisis, visualización y comunicación de resultados. Sus perfiles más comunes son Business Analyst o BI Analyst, con habilidades en storytelling y orientación al negocio.

En cambio, la Ingeniería de Datos se centra en diseñar y mantener la infraestructura que permite disponer de datos fiables y escalables. Utiliza tecnologías como SQL, Spark, Kafka o Airflow, creando pipelines y arquitecturas de datos. Sus roles suelen ser Data Engineer o Cloud Data Engineer, con foco en optimización y automatización.

En resumen: la Analítica interpreta los datos; la Ingeniería los hace posibles.

En este grado no solo aprenderás a manejar datos y herramientas digitales, sino que también desarrollarás habilidades clave que te harán destacar en cualquier entorno profesional. Las soft skills te ayudarán a comunicar tus ideas, liderar proyectos, trabajar en equipo y tomar decisiones responsables, preparándote para enfrentar los retos reales del mundo laboral y crear impacto positivo en tu entorno. Principalmente son las siguientes:

• Comunicación clara de resultados y storytelling con datos.
• Pensamiento crítico y visión estratégica (transformar datos en oportunidades).
• Liderazgo y gestión de proyectos digitales.
• Trabajo con clientes y mercados; enfoque a experiencia de cliente.
• Ética y sostenibilidad aplicadas a la analítica.
• Trabajo en equipo y aprendizaje continuo.

Podrás hacer prácticas en empresas y multinacionales líderes, tanto obligatorias (curriculares) como voluntarias (extracurriculares), evaluadas con informes que te ayudan a medir tu progreso.

Durante estas experiencias desarrollarás habilidades:

• Técnicas: para manejo de datos, machine learning e IA (deep learning y sistemas de recomendación), visualización y análisis avanzado.
• De negocio: transformando datos en recomendaciones claras para clientes y mercados.
• Profesionales: comunicación, liderazgo y gestión de proyectos.

Estas cifras muestran que el grado te prepara para entrar en sectores con alta demanda y oportunidades de crecimiento profesional. Al terminar este grado, tendrás todas las herramientas para acceder a un mercado laboral con alta demanda y grandes oportunidades de crecimiento profesional.

• Alta inserción laboral: el 97 % de los egresados del grado encuentran trabajo.
• Demanda de mercado: el 80 % de las empresas a nivel global cuentan con unidades de Inteligencia y Analítica de Negocio/BI.
• Salarios de referencia: suelen estar entre 50.000 € y 90.000 €, llegando hasta 100.000 € en posiciones de liderazgo (según Adecco).
• Sectores de trabajo: marketing, salud, turismo, retail, finanzas, administraciones públicas, consultoría, gestión/directivo, emprendimiento, investigación y docencia.