Inicio:
Octubre 2026*
Modalidad:
Virtual
Duración:
4 años
Exámenes:
Virtuales
El Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos de la Universidad de las Hespérides está acreditado por el Gobierno de España y el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
¿Estás preparado para ocupar los espacios que la inteligencia artificial no puede llenar?
El perfil de AI Engineer fue el de mayor crecimiento en LinkedIn en 2025, con un incremento del 60% en nuevas publicaciones interanuales (Intuition Labs, 2025). Sin embargo, de forma simultánea, la contratación en el sector tecnológico ha experimentado una contracción hasta niveles no observados en décadas.
¿Cómo se explica esta aparente paradoja?
La demanda de talento especializado no solo persiste, sino que se intensifica. El desajuste radica, fundamentalmente, en la insuficiente adecuación de muchos perfiles profesionales a las exigencias reales del mercado. En particular, se observa una brecha significativa entre la formación recibida y las competencias requeridas: no basta con programar, sino que resulta imprescindible saber formular problemas, diseñar modelos y tomar decisiones en entornos complejos dominados por la inteligencia artificial.
En este contexto, el Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos de la Universidad de las Hespérides surge como una respuesta académica a dicha brecha. Con un claustro integrado por profesionales en activo en algunas de las compañías tecnológicas más exigentes, se configura como un programa selectivo orientado a formar perfiles capaces no solo de utilizar herramientas de inteligencia artificial, sino de comprender sus fundamentos, diseñarlas y aplicarlas con criterio en contextos reales.
Ante esta realidad, la pregunta clave es: ¿quieres limitarte a utilizar la inteligencia artificial o aspiras a comprenderla, diseñarla y aplicarla con criterio en entornos reales?
"La inteligencia artificial no es magia, es matemática implementada a escala."
Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos
Conoce más sobre nuestro programa:
La inteligencia artificial necesita perfiles capaces de entenderla, construirla y llevarla a producción.
En este grado, la teoría y la implementación no se estudian por separado: cada concepto matemático se traduce en código y cada modelo se valida en entornos reales. El objetivo no es solo aprender IA, sino operar con mentalidad de sistema.
El alumno trabaja desde los fundamentos —aprendizaje estadístico, optimización, backpropagation y generalización— hasta el desarrollo con frameworks como PyTorch, Keras o JAX, y el despliegue mediante herramientas de MLOps como MLflow, W&B, Git, Docker, Kubernetes y cloud.
Además, se abordan sistemas a escala: procesamiento distribuido, computación en GPU y arquitecturas para grandes volúmenes de datos con tecnologías como Spark y Ray.
El resultado es un perfil capaz de moverse entre matemáticas, ingeniería y ejecución real: entre el modelo y el sistema. Ahí se están creando algunos de los roles más demandados y mejor remunerados de la industria.
Arquitectos de la inteligencia
artificial, no ejecutores
En la era de la inteligencia artificial, la ejecución tiende a automatizarse. El valor ya no reside en hacer, sino en decidir qué hacer, cómo estructurarlo y bajo qué modelo. Este programa forma perfiles capaces de diseñar sistemas de datos e inteligencia artificial, descomponer problemas complejos y operar en el nivel donde se definen los criterios y se toman las decisiones.
Rigor técnico
con aplicación real
Una formación exigente en matemáticas, programación y ciencia de datos, combinada con un enfoque orientado a producción. No solo entenderás los fundamentos y las fórmulas detrás de la IA: sabrás convertirlos en modelos, sistemas y soluciones que funcionan en entornos reales.
De la teoría al despliegue:
mentalidad de sistema
Aprenderás en un bucle completo que integra formulación matemática, implementación y despliegue. Trabajarás con herramientas y entornos de MLOps, entendiendo que en la industria lo que no se implementa, monitoriza y escala, no existe.
Sistemas a escala y tecnologías
de vanguardia
Operarás con infraestructuras propias de entornos profesionales: procesamiento distribuido, computación en GPU (como CUDA) y frameworks avanzados de machine learning. No como usuario pasivo, sino con el criterio necesario para entender sus límites y utilizarlos con ventaja.
Entenderás de primera mano el salto desde la formulación y la modelización matemática a construir sistemas en producción escalables y mantenibles.
Aprender en entornos de incertidumbre real desde cualquier lugar
Formación basada en proyectos abiertos, donde no hay soluciones prefijadas, sino problemas que exigen estructuración, criterio y toma de decisiones. Un modelo online flexible que te permite formarte sin restricciones geográficas, manteniendo una conexión directa con la industria y sus estándares.
Programa Integrado
Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos + Máster en Finanzas Cuantitativas y Métodos Computacionales
Precio desde 5.560 €/año
Al completar el Grado en Matemáticas y Ciencia de Datos, los estudiantes pueden continuar directamente con el Máster en Finanzas Cuantitativas y Métodos Computacionales, sin necesidad de un nuevo proceso de selección. Este programa integrado permite planificar tu formación de forma continua y consolidar conocimientos avanzados en matemáticas y finanzas cuantitativas.
Plan de estudios
Algunas salidas profesionales típicas
Entornos cuantitativos y financieros de alto nivel
Diseño y análisis de modelos para valoración, riesgo y toma de decisiones en contextos altamente competitivos.
Tecnología avanzada e inteligencia artificial
Desarrollo, evaluación y mejora de sistemas donde la comprensión profunda de los modelos y sus límites es clave.
Consultoría estratégica y resolución de problemas complejos
Análisis de situaciones ambiguas y toma de decisiones en organizaciones de alto impacto.
Estrategia en empresas tecnológicas
Definición de modelos de negocio, análisis de producto y toma de decisiones en entornos de alta incertidumbre.
Análisis de datos y modelización avanzada
Construcción de modelos y extracción de conocimiento en entornos donde los datos requieren interpretación rigurosa.
Investigación académica y pensamiento avanzado
Carrera en matemáticas, filosofía o disciplinas interdisciplinarias en instituciones de referencia.
Política pública y análisis institucional
Evaluación de políticas, regulación y toma de decisiones en organismos donde el rigor analítico es clave.
Modelo educativo .h:
Conoce a nuestros profesores
El programa está impartido por profesionales que trabajan en la industria y en las empresas más punteras del mercado, por lo que conocen de primera mano el sector.
No enseñan desde un plano puramente teórico, sino desde la práctica, con criterio y experiencia directa.
Esto permite que el alumno no solo aprenda herramientas, sino también cómo se utilizan realmente, qué se valora en un entorno profesional y cómo se abordan los problemas en la práctica.
Javier Alcázar
Postdoctoral Fellow en Aeronáutica y Astronáutica por el Massachusetts Institute of Technology, investigador en Teoría de Cuerdas en el ETH Zürich, Máster en Matemáticas y Física Teórica por la University of Cambridge, Máster en Computer Science por el Imperial College London y Licenciado en Ingeniería Aeronáutica por la Universidad Politécnica de Madrid. Cuenta con una extensa experiencia en trading cuantitativo y computación cuántica, habiendo trabajado como quant trader en entidades como Nomura, HSBC y BBVA, así como en diversos fondos de inversión. Está especializado en aplicaciones de inteligencia artificial y deep learning a la gestión cuantitativa de carteras. Actualmente es Portfolio Manager en Londres.
Francisco López Lasanta
Ingeniero especializado en trading algorítmico de baja latencia y en el diseño de infraestructuras de mercado para criptoactivos y finanzas tradicionales. Cuenta con una amplia experiencia internacional, habiendo desarrollado su actividad profesional en Estados Unidos y en empresas con presencia en centros financieros globales como Londres, Singapur, Zúrich y Nueva York. Actualmente forma parte de GSR, firma internacional de market making en criptoactivos, donde lidera el desarrollo tecnológico de la plataforma de trading. Su trabajo se centra en sistemas de ejecución de alta frecuencia, captura de datos de mercado y desarrollo de frameworks para el diseño y backtesting de estrategias cuantitativas, utilizando principalmente el lenguaje Rust, con especial énfasis en microestructura de mercado.
Ignacio Luján
Doctor en Matemáticas y Máster en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid, Licenciado en Matemáticas con Premio Extraordinario y certificación FRM. Ha trabajado como quant en Arfima Trading y en BBVA (Global Markets, XVA). Actualmente es quant de derivados de equity en Banco Santander, con amplia experiencia en validación de modelos de valoración y volatilidad.
Javier FS de la Viña
Máster en Mathematical and Computational Finance por la University of Oxford, y Graduado en Física, Matemáticas y Economía por la Universidad de Oviedo. Está especializado en modelos de market making con hidden liquidity. Actualmente trabaja como trader cuantitativo en Arfima Trading, gestionando carteras de futuros y opciones sobre distintos índices, con especialización en volatilidad.
Álvaro Romaniega
Doctor en Matemáticas Puras por el Instituto de Ciencias Matemáticas, Máster en Física Teórica y Graduado en Física. Fue becado en dos ocasiones por la Residencia de Estudiantes y realizó una estancia de investigación en la Université de Montréal. Su tesis doctoral fue galardonada con el Premio Margarita Salas y otros reconocimientos a tesis relevantes del Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Actualmente es analista senior en Banco Santander, donde se especializa en validación de modelos de pricing de derivados exóticos de tipos de interés, así como en el análisis de sensibilidades y superficies de volatilidad.
César Romaniega
Doctor en Física Teórica por la Universidad de Valladolid, Máster en Física Teórica y Graduado en Física por la Universidad Complutense de Madrid, con contrato FPU del Ministerio de Educación y estancia de investigación en East Carolina University. Actualmente es analista senior en Banco Santander, especializado en validación de modelos de pricing de derivados exóticos de tipos de interés y divisas (FX), así como en el análisis de superficies de volatilidad y sensibilidades.
Simón Isaza
Doctor en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid, Máster y Graduado en Ciencias Matemáticas por la Universidad Nacional de Colombia. Especializado en topología de dimensión baja y geometría algebraica, cuenta con experiencia docente en España y Colombia. Actualmente es profesor en IE University, donde imparte asignaturas de matemáticas discretas y estadística en programas internacionales. Ha trabajado también como consultor de riesgo financiero en KPMG, desarrollando modelos cuantitativos con herramientas como Python, SQL y SAS.
Javier Aguilar
Doctor en Matemáticas por la University of Kent, Máster y Graduado en Matemáticas por la Universidad de Sevilla. Cuenta con experiencia docente universitaria en University of Kent y King's College London como Graduate Teaching Assistant. Especializado en inteligencia artificial y machine learning, ha trabajado como ML Engineer y AI Engineer desarrollando modelos y sistemas multiagente basados en LLMs. Actualmente es ML Engineer en Londres.
Alejandro Prendes
Máster en Investigación en Inteligencia Artificial y Máster en Consultoría de Negocio por Universidad Pontificia Comillas ICADE, y Graduado en Matemáticas y Física por la Universidad de Oviedo. Ha trabajado como data scientist en entornos de alto impacto, implementando modelos de machine learning y deep learning en sectores como el financiero y retail. Ha desempeñado funciones como responsable técnico en proyectos de IA y líder de I+D en inteligencia artificial generativa, con especialización en diseño, alineamiento y control de sistemas avanzados de IA.
Sergio Cordero
Graduado en Matemáticas y Computer Science por la Universidad Autónoma de Madrid. Ha desarrollado su trayectoria profesional en entornos tecnológicos y financieros de alta exigencia, desempeñándose como ML & AI Consultant en McKinsey & Company, Software Data Engineer en Amazon y Meta. Actualmente trabaja como quant developer en Reino Unido, especializado en el desarrollo de sistemas en C#, C++ y Python aplicados a estrategias cuantitativas en fondos de inversión.
Rafael Benzal
Máster y Graduado en Matemáticas por la Universidad de Sevilla. Inició su carrera en Banco Santander desarrollando modelos de machine learning aplicados al sector financiero. Posteriormente se especializó en consultoría independiente en inteligencia artificial, diseñando soluciones en procesamiento del lenguaje natural, automatización, integración con modelos de lenguaje (LLMs) y arquitecturas de agentes. Es fundador de Codin y creador de AprenderIA. Actualmente trabaja en la intersección entre inteligencia artificial, producto y negocio.
Juanjo do Olmo
MBA en Inteligencia Artificial por el Instituto de Inteligencia Artificial, Máster en Investigación Médica por la Universidad Complutense de Madrid y Graduado en Farmacia por la Universidad de Santiago de Compostela. Actualmente es investigador senior en inteligencia artificial en el Ministerio de Sanidad de Abu Dhabi (EAU). Desarrolla actividad docente en programas de posgrado en inteligencia artificial aplicada a la medicina en la Universidad de Barcelona. Es fundador de la iniciativa divulgativa “AI, Drugs & Robots”, centrada en el análisis de tendencias en inteligencia artificial aplicada a distintos sectores.
Juan Ramón Rallo
Doctor en Economía por la Universidad Rey Juan Carlos y licenciado en Derecho por la Universidad de Valencia. Fundador, decano y director del Grado y Máster en Economía de la Universidad de las Hespérides, además de profesor en diversas instituciones educativas. Colabora como analista económico en EsRadio y El Confidencial, y es autor de numerosos libros, entre ellos Anti-Marx, Liberalismo y Una revolución liberal para España.
Gonzalo Melián Marrero
Cofundador y vicerrector de la Universidad de las Hespérides (.h) y director y socio fundador de OMMA Business School Madrid. Miembro de la Mont Pelerin Society, del Instituto Juan de Mariana y de la Real Sociedad Económica de Amigos del País de Gran Canaria. Doctor en Economía (URJC) y Doctor en Arquitectura (ULPGC), ha sido F. A. Hayek Visiting Scholar en la George Mason University y Postdoctoral Visiting Researcher en la Cardiff University. Fue profesor adjunto en IE University (2007–2023) y director fundador de la sede en Madrid de la Universidad Francisco Marroquín. Ha publicado en revistas como Land Use Policy, European Planning Studies, Procesos de Mercado y Architecture, City and Environment.
Eduardo Fernández Luiña
Doctor en Procesos Políticos y decano de la Escuela de Postgrado de la Universidad de las Hespérides. Su investigación se centra en el sistema político guatemalteco y la democracia.
Santiago Dussan
Especialista en derecho y economía, abogado por la Pontificia Universidad Javeriana de Cali, LL.M. por la Universidad de Colonia y doctor en Derecho por Bucerius Law School en Hamburgo. Su trabajo se centra en el estudio del emprendimiento, la regulación del consumidor, los medios privados de resolución de disputas y el orden jurídico espontáneo. Con más de nueve años de experiencia en docencia universitaria e investigación, ha impartido cursos de grado y posgrado sobre el impacto de las instituciones en la organización económica y social. Dirige Academia Libertaria, un canal de YouTube dedicado a la divulgación académica en derecho y economía.
Gonzalo Illesca
Ingeniero Comercial y Licenciado en Ciencias de la Administración por la Universidad de la Frontera, dirige el Máster en Creación de Empresas e Innovación en la Universidad de las Hespérides. Su trayectoria incluye el diseño y liderazgo de programas de incubación e innovación para organizaciones de prestigio como Founder Institute, Demium Startups, Renfe, KPMG y Procter & Gamble. Como emprendedor, ha fundado proyectos innovadores en las industrias de videojuegos, joyería y software.
Paola Romero
Directora del Máster en Filosofía, Política y Economía de la Universidad de las Hespérides. Doctor en Filosofía Política por la London School of Economics. Ha dado clases en King's College London, NYU London y en la Universidad de Friburgo (Suiza). Su investigación se centra en la filosofía política y moral, con un interés especial en la relación entre el arte y el pensamiento.
Francisco Capella
Máster en Economía de la Escuela Austriaca, Licenciado en Ciencias Físicas y con formación doctoral en Astrofísica, así como en Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. Es miembro fundador del Instituto Juan de Mariana y de la Universidad de las Hespérides. Su perfil intelectual se caracteriza por un enfoque interdisciplinar, con formación autodidacta en áreas como biología y psicología, y una trayectoria orientada al análisis de los fundamentos científicos, filosóficos y económicos del conocimiento.
¿A qué te podrás dedicar?
Al graduarte, podrás desarrollarte profesionalmente en ámbitos vinculados a la analítica de datos, la modelización matemática y la inteligencia artificial. Estarás capacitado para participar en equipos multidisciplinares como analista de datos, científico de datos junior o desarrollador de soluciones basadas en aprendizaje automático, aplicando métodos matemáticos, estadísticos y computacionales a problemas reales.
Podrás trabajar en sectores como tecnología, finanzas, consultoría, industria o administraciones públicas, contribuyendo al análisis de información, la construcción de modelos predictivos y la toma de decisiones fundamentadas. Tu formación te permitirá adaptarte a distintos entornos profesionales y continuar tu especialización en áreas avanzadas de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
La vida social será parte de tu experiencia en .h
Disfrutarás de diversas actividades extracurriculares, como visitas presenciales, grupos de lectura y cine-foros, entre otros, para enriquecer tu experiencia universitaria. Creemos que la interacción social fuera de la actividad académica es esencial para establecer lazos, divertirse y crecer como personas. La vida social es una parte fundamental de una vida universitaria plena y exitosa y en .h podrás ser parte de nuevas experiencias con estudiantes y profesores.
Nuestra metodología:
En .h, estarás constantemente inmerso en un ecosistema digital de aprendizaje activo y colaborativo. Más que un observador, serás parte de una comunidad dinámica de aprendizaje con miembros de distintas partes del mundo.
Pasos para inscribirte:
1
Conoce los requisitos de acceso y rellena la solicitud de admisión
2
Nos pondremos en contacto contigo
3
Envíanos la documentación que te solicitaremos
4
Te haremos una entrevista personal y el Comité de Admisiones valorará tu admisión
5
Te comunicaremos la decisión del Comité de Admisiones
Información sobre financiación:
¿Necesitas ayuda para financiar tus estudios? En .h puedes optar a condiciones ventajosas de financiación.Consulta en el formulario las opciones disponibles para tu caso.
Visita nuestros
campus:
En .h nacimos innovadores y un buen ejemplo de ello es nuestro campus híbrido. Sí, como lo oyes, porque en nuestra sede virtual podrás interactuar en tiempo real con alumnos, profesores y personal administrativo.
Además, contarás con dos sedes físicas a tu disposición, una en Santa Cruz de Tenerife y otra en Las Palmas de Gran Canaria, donde se celebran seminarios y encuentros académicos. ¡Te esperamos!