¿Cuánto gana un Data Scientist en España en 2025?

Si estás pensando en convertirte en Data Scientist o ya trabajas en tecnología y quieres dar el salto a la ciencia de datos, una de las primeras preguntas que te haces es: ¿cuánto voy a ganar? La respuesta no es única, pero sí precisa si sabes dónde mirar. En esta guía encontrarás las cifras actualizadas para 2025, los factores que mueven tu sueldo hacia arriba y un roadmap claro para alcanzar la banda alta en menos tiempo del que imaginas. 

Si estás empezando tu camino, el Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT te ofrece una formación técnica sólida con proyectos reales desde el primer año. Si ya tienes experiencia en tecnología y buscas especializarte en IA y producción, el Máster en Inteligencia Artificial de UDIT te prepara para consolidar ese salto con impacto inmediato en tu carrera. 

El sueldo de un Data Scientist en España: cifras reales para 2025 

Según los datos más recientes y fiables del mercado (Indeed, Glassdoor...), el sueldo medio de un Data Scientist en España en 2025 oscila entre 38.000 € y 48.000 € brutos anuales. La cifra más representativa se sitúa en torno a los 43.000 € brutos anuales cuando consideramos la retribución total (sueldo base más variable). 

Esta horquilla responde a una realidad diversa: tu experiencia, la empresa en la que trabajes, tu capacidad para llevar modelos a producción y el impacto medible de tu trabajo son los factores que mueven la aguja. No es lo mismo un perfil junior en una pyme tradicional que un Data Scientist senior en una fintech con cultura de datos madura. 

Desglose rápido: sueldo base, variable y total compensation 

• Sueldo base medio: 40.000 € brutos anuales 
• Variable medio: 3.000 € brutos anuales 
• Total compensation estimada: ~43.000 € brutos anuales 
• Percentiles de referencia: P25: 33.875 € | P75: 55.075 € | P90: 67.850 € 

Estas cifras provienen de un panel con aproximadamente 2.800 sueldos declarados en 2025, lo que nos da una foto realista del mercado español. Los percentiles nos permiten entender la distribución: el 25% de los Data Scientists gana menos de 33.875 €, mientras que el 10% mejor pagado supera los 67.850 €. 

Sueldo por experiencia: de junior a senior, qué esperar en cada etapa 

El factor que más peso tiene en tu sueldo es, sin duda, tu nivel de experiencia. Pero no hablamos solo de años en el sector, sino de tu capacidad para resolver problemas de negocio con datos y llevar soluciones a producción. Aquí tienes una tabla orientativa para España en 2025: 

¿Cuánto puedes tardar en subir de banda? 

Con una base técnica sólida y exposición a proyectos reales, el salto de junior a mid suele llegar entre 18 y 36 meses. La clave está en demostrar impacto medible: no basta con entrenar modelos, tienes que saber explicar qué métrica de negocio mejoraste y cuánto. Si dominas esto, puedes negociar una revisión de banda antes de los dos años. 

El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT te prepara para ese primer salto con práctica supervisada en proyectos reales desde el inicio. Si ya estás en el mercado y buscas consolidar tu paso a senior, el Máster en Inteligencia Artificial de UDIT te da las herramientas avanzadas y la red profesional para acelerar el proceso. 

Los 5 factores que más impactan en tu sueldo como Data Scientist 

1. Tipo de empresa y sector 

No todas las empresas pagan igual. Las compañías product-first (startups de producto, plataformas digitales, fintechs) y los sectores con datos críticos (finanzas, seguros, salud, e-commerce a escala) suelen ofrecer bandas salariales más altas. Una consultora tradicional no paga lo mismo que una empresa nativa digital con cultura de datos madura. 

Ejemplo real: Un Data Scientist mid en una fintech con sede en Madrid puede ganar entre 45.000 € y 55.000 €, mientras que el mismo perfil en una consultora generalista puede estar en 38.000 € - 42.000 €. 

2. Stack técnico y habilidades especializadas 

Python y SQL son la base mínima. Lo que marca la diferencia es tu capacidad para trabajar con cloud (AWS, Azure, GCP),dominar MLOps/LLMOps (versionado de modelos, despliegue reproducible, monitorización de drift) y manejar herramientas de orquestación como Airflow o Prefect. 

En 2025, el mercado premia especialmente a quienes saben: 

• Desplegar modelos en producción con APIs robustas 
• Monitorizar el rendimiento de modelos en tiempo real 
• Implementar pipelines de re-entrenamiento automático 
• Calcular el ROI de sus soluciones de ML 

3. Impacto medible en métricas de negocio 

Aquí es donde se separa el grano de la paja. El mercado no paga por modelos bonitos; paga por resultados tangibles. Si puedes demostrar que tu modelo aumentó la conversión en un 15%, redujo el churn en 200 clientes al mes o ahorró 50.000 € anuales en infraestructura, tienes munición para negociar en la banda alta de tu tramo. 

Consejo: Documenta siempre el antes y el después de tus proyectos. Un caso de uso bien explicado vale más que diez notebooks sin contexto. 

4. Negocia la compensanción total, no solo el fijo 

Muchos profesionales cometen el error de negociar solo el sueldo base. La “total compensation” incluye bonus, variables, RSUs (Restricted Stock Units) y beneficios como formación continua, hardware, seguro médico o tiempo para I+D. Dos ofertas con el mismo fijo pueden separarse en más de 10.000 € al año cuando sumas todo. 

Pregunta siempre: ¿Cuál es el bonus objetivo? ¿Qué criterios se usan para calcularlo? ¿Hay revisión salarial anual atada a objetivos? 

5. Visibilidad y señales de seniority 

Tu presencia técnica cuenta. Las charlas en meetups, las contribuciones a repositorios open source, los artículos técnicos o el mentoring son señales claras de madurez profesional. Construyen tu marca personal y te ayudan a defender una revisión de banda en 6-12 meses. 

No subestimes el poder de un GitHub activo o un blog técnico bien curado. Las empresas que pagan bien buscan perfiles que no solo ejecutan, sino que también comparten conocimiento y elevan el nivel del equipo. 

¿Influye la ciudad en el sueldo de un Data Scientist? 

Cada vez menos. Hasta hace unos años, Madrid y Barcelona marcaban una diferencia clara frente a otras ciudades. En 2025, el teletrabajo y los modelos híbridos han diluido esas diferencias. Muchas empresas aplican bandas salariales nacionales con ajustes mínimos por coste de vida. 

Lo que sí importa es el tipo de empresa y tu capacidad para aportar valor, no tu código postal. Una empresa con cultura “remoto-first” puede pagarte 50.000 € desde Valencia o Sevilla sin problema, mientras que una pyme local puede ofrecerte 35.000 € en Madrid. 

Recomendación: En la negociación, prioriza el tipo de empresa, el equipo técnico y las oportunidades de crecimiento antes que la ciudad. 

Cómo poder alcanzar la banda alta en alrededor de 1 año: roadmap práctico 

Si quieres acelerar tu progresión salarial, necesitas un plan concreto. Aquí tienes un roadmap trimestral que funciona: 

Trimestre 1: Consolida los fundamentos 

• Estadística aplicada: Validación cruzada, errores de muestreo, sesgo y varianza. 
• Pipelines limpios: Aprende a construir flujos de datos reproducibles con control de versiones. 
• Testing y documentación: Refactoriza un proyecto para que cualquiera pueda ejecutarlo sin fricción. 

Trimestre 2: Lleva un modelo a producción 

• Despliegue: Aprende a servir modelos con FastAPI o Flask. 
• Monitorización: Implementa observabilidad para detectar drift y latencia. 
• Re-entrenamiento: Construye un pipeline automatizado que actualice el modelo sin intervención manual. 

Trimestre 3: Optimiza y demuestra impacto 

• Coste y rendimiento: Aplica técnicas de compresión, caching y gestión de recursos. 
• Métricas de negocio: Calcula el ROI de tu solución y preséntalo con claridad. 
• Comunicación: Documenta tu caso de uso para que negocio lo entienda sin fricción. 

Este plan no funciona en el vacío. Necesitas un entorno de aprendizaje estructurado, proyectos reales y feedback continuo. El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT te ofrece precisamente eso desde el primer año. Por otro lado, si ya tienes experiencia y buscas dar el salto a senior con especialización en IA, el Máster en Inteligencia Artificial de UDIT te da el contexto y los proyectos avanzados para consolidarlo. 

Cómo negociar tu sueldo como Data Scientist: estrategias que funcionan 

Antes de la entrevista 

1. Investiga las bandas salariales de la empresa. Usa LinkedIn, Glassdoor, Indeed y tu red profesional. 

2. Prepara tu narrativa de impacto: Tres casos de uso donde demuestres valor medible. 

3. Define tu ancla salarial: Basada en tu experiencia, el mercado y el valor que aportas. 

Durante la negociación 

1. Pregunta por la compensación total, no solo el fijo. 

2. Pide claridad sobre los criterios de revisión: ¿Hay bonus? ¿Cómo se calcula? ¿Hay revisión anual? 

3. Propón una revisión a 6-12 meses atada a objetivos medibles. 

4. Usa otras ofertas como contexto (sin amenazar, pero con transparencia). 

Después de la oferta 

1. No aceptes la primera oferta sin contrastar con el mercado. 

2. Negocia beneficios adicionales si el fijo está cerrado: formación, hardware, días de teletrabajo, días extra de vacaciones. 

3. Pacta objetivos claros para la próxima revisión. 

Conclusión 

El sueldo de un Data Scientist en España en 2025 se sitúa entre 38.000 € y 48.000 € brutos anuales, con una media sólida en torno a los 43.000 € cuando consideramos la retribución total. Pero esa cifra es solo el punto de partida. Tu progresión depende de tu capacidad para llevar modelos a producción, demostrar impacto medible y comunicar tu valor con claridad. 

Si estás empezando, construye una base técnica sólida, arma un porfolio con proyectos reales y aprende a explicar tu trabajo en términos de negocio. El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT te da ese punto de partida con prácticas desde el primer año. 

Si ya estás en el mercado y quieres consolidar tu siguiente salto, especialízate en las áreas que el mercado premia: MLOps, cloud, observabilidad y cálculo de impacto. El Máster en Inteligencia Artificial de UDIT te prepara para ese nivel con proyectos avanzados y conexión directa con empresas líderes. 

El mercado premia la ejecución, el impacto y la claridad. Tu sueldo no es un accidente: es el resultado de las decisiones que tomas hoy. Construye tu base técnica, demuestra valor en producción y negocia con confianza. El siguiente salto salarial está más cerca de lo que imaginas. 

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuánto gana un Data Scientist junior en España en 2025? 

Un Data Scientist junior (0-3 años de experiencia) en España gana entre 26.500 € y 33.900 € brutos anuales. La cifra exacta depende de tu dominio técnico, tu porfolio y el tipo de empresa. Si tienes una base sólida en Python, SQL, estadística aplicada y un porfolio con 2-3 proyectos bien documentados, puedes apuntar a la banda alta. El Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT te prepara para alcanzar ese nivel con práctica real desde el primer curso. 

2. ¿Qué habilidades aumentan más el sueldo de un Data Scientist en 2025? 

Además de Python y SQL (que son obligatorias), las habilidades que más impactan en tu sueldo son: 

• Cloud computing (AWS, Azure, GCP) 
• MLOps/LLMOps: Despliegue, versionado y monitorización de modelos 
• Orquestación: Airflow, Prefect 
• Observabilidad: Prometheus, Grafana, herramientas de drift detection 
• Cálculo de impacto de negocio: ROI, métricas de conversión, ahorro de costes 

El Máster en Inteligencia Artificial de UDIT cubre todas estas áreas con proyectos aplicados en entornos de producción real. 

3. ¿Cuál es la diferencia entre sueldo base y la compensación total? 

El sueldo base es tu retribución fija anual garantizada. La compensación total suma el salario base más las variables: bonus anuales, RSUs (acciones de la empresa), beneficios como seguro médico, formación o hardware. Dos ofertas con el mismo base pueden diferir en más de 10.000 € al año cuando consideras el paquete completo. Siempre pregunta por ambos y por los criterios para alcanzar la parte variable. 

4. ¿Cuánto tiempo se tarda en pasar de junior a mid-level Data Scientist? 

Con una base técnica sólida y exposición a proyectos en producción, el salto suele llegar entre 18 y 36 meses. Tu velocidad depende de tres factores: 

1. Contexto de la empresa: ¿Hay proyectos de ML en producción? ¿Hay mentoring? 

2. Tu capacidad para demostrar impacto: ¿Puedes explicar qué métricas de negocio mejoraste? 

3. Tu stack técnico: ¿Dominas MLOps, cloud y despliegue de modelos? 

Si estudias en el Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UDIT, llegarás al mercado con ese bagaje desde el día uno, lo que acelerará tu progresión. 

5. ¿Merece la pena estudiar un máster en Inteligencia Artificial para aumentar mi sueldo? 

Un máster especializado aporta estructura, proyectos avanzados y validación externa. Si tu objetivo es consolidar tu práctica en producción, especializarte en áreas de alto valor (LLMOps, computer vision, NLP avanzado) y acelerar tu revisión salarial, puede ser un acelerador potente. Eso sí, elige bien: busca programas que prioricen proyectos reales, colaboración con empresas y feedback continuo. El Máster en Inteligencia Artificial de UDIT cumple esos criterios y te conecta directamente con empresas del sector desde el primer día.