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Este posgrado también forma parte del itinerario formativo del máster en Industria 4.0.

Presentación

Información edición 2021-2022
La edición 2021-2022 de este posgrado ya ha empezado. En breve publicaremos la información actualizada de la nueva edición de este programa.
Edición
2ª Edición
Créditos
24 ECTS (179 horas lectivas)
Modalidad
En línea
Idioma de impartición
Español
Precio
4.500€
Opciones de pago de la matrícula

Opciones de pago de la matrícula:
- En un único pago antes del plazo establecido en la carta de admisión al programa.
- Pago fraccionado en dos plazos:

  • El 60% del importe total deberá pagarse en el plazo indicado en la carta de admisión del programa.
  • El 40% restante deberá abonarse, como máximo, al cabo de 60 días a partir de la fecha de inicio del programa.
Observaciones campaña 0,7%

Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Próxima edición
Octubre 2022
Horario
Viernes: 16:00 a 21:00
Sábado: 09:00 a 14:00
Lugar de realización
En Línea
Vídeo de presentación
¿Por qué este posgrado?

La modelización permite trasladar objetos físicos al mundo digital. Con el uso de técnicas de simulación, se crean los digital twins, con los que se puede experimentar a alta velocidad y sin riesgos físicos, así como disponer de entornos de formación, entrenamiento y de apoyo a las operaciones mediante realidad aumentada y aprendizaje automático (machine learning). Estos se pueden combinar con elementos de la modelización de procesos, lo que permite crear una cadena de valor digital. Tanto el mundo físico como el mundo simulado son fuentes de generación de grandes volúmenes de datos (big data).

La Industria 4.0 es el cuerpo de conocimiento que formaliza la llamada cuarta revolución industrial, resultado del maridaje entre el mundo físico y digital. Este nuevo escenario provoca que las empresas tengan que repensar sus sistemas productivos y logísticos para dar respuesta a un mercado que demanda soluciones cada vez más personalizadas.

Actualmente, los mundos IT y OT han convivido compartiendo espacios limitados de interacción y siguiendo vidas paralelas. La demanda de sistemas ciberfísicos obliga a derribar muros levantados desde hace décadas y trabajar para la efectiva convergencia IT/ OT, uno de los grandes retos de la Industria 4.0. La figura del Digital Transformation Manager (DTM), también conocido como responsable de la transformación digital, es un perfil profesional transversal e híbrido emergente en los nuevos organigramas. De hecho, la revista Fortune recoge el carácter imparable de la demanda de estos hybrid jobs.

El principal objetivo del posgrado en Modelización y Simulación en la Industria 4.0 es capacitar a los profesionales para entender las complejidades y retos de la Industria 4.0 de forma transversal, especialmente en cuanto a la traslación del mundo físico hacia el mundo digital, aplicando la simulación como herramienta básica en el proceso. Los participantes obtendrán los conocimientos necesarios para desarrollar digital twins y modelos de sistemas ciberfísicos para la Industria 4.0 

Objetivos
  • Entender los retos de la Industria 4.0 y los procesos de transformación digital.
  • Practicar con herramientas de simulación de vanguardia.
  • Crear digital twins de elementos y procesos industriales.
  • Utilizar sistemas de modelado en 3D.
  • Identificar los modelos de aprendizaje automático y las técnicas estadísticas y de investigación operativa más adecuadas para un determinado problema.
  • Hacer el pre-procesamiento de datos e identificar planteamientos de big data.
  • Utilizar el modelado de sistemas y herramientas de validación de estadística y saber verificar y validar los modelos propuestos.
¿A quién va dirigido?
  • Profesionales de Operational Technologies que quieran reforzar la base de conocimientos en Information Technologies (IT) en el ámbito del procesamiento de datos, modelización y simulación para la Industria 4.0.
  • Profesionales de Information Technologies que quieran adquirir conocimientos del mundo Operational Technologies (OT) de modelado de los procesos industriales.
  • Titulados de ingeniería (informática, telecomunicaciones, industrial, agrónomos, caminos, etc.), física, matemáticas y estadística.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
3 ECTS 18h
Industria 4.0 y Sociedad
  • Estadística básica
    • Introducción a las distribuciones de probabilidad de muestras univariantes. Discretas y continuas. Indicadores de momentos (centrados y no centrados).
    • Distribuciones discretas más comunes: características, uso en modelización e identificación de perfiles: modelado de contajes y modelado del tiempo entre eventos.
    • Muestras y poblaciones: muestreo vs. inferencia. Tipos de muestreo. Ejemplos: inferencia sobre la media a partir de una muestra aleatoria sin/con reposición. Concepto del test de hipótesis.
  • Introducción al lenguaje R
3 ECTS 35h
Industria 4.0, Estadística y Gestión de Datos
  • Palancas de la Industria 4.0
  • Ámbitos de la Industria 4.0
    • Fabricación.
    • Logística y physical internet.
    • Obra civil.
    • Medicina.
    • Banca (criptomonedas)
    • Política.
    • Medio ambiente.
    • Agricultura.
    • Sociedad (economía de plataforma).
  • Estadística
  • Tecnologías de gestión de grandes volúmenes de datos
    • Gestión de datos en tiempo real.
    • Datos desestructurados.
  • Preprocesamiento de datos
    • Fuentes de información y su naturaleza.
    • Matriz de datos.
    • Metodología general de preprocesamiento.
    • Operaciones de formato de los datos y compatibilidad con el software.
    • Selección de variables e identificación de la población en estudio (feature selection y filtering).
    • Identificación, diagnóstico y tratamiento de los datos faltantes. 
    • Identificación, diagnóstico y tratamiento de outliers.
    • Reducción de la dimensionalidad.
    • Transformaciones en los datos.
    • Creación de indicadores y variables derivadas.
    • Diseño de procedimientos de pre-processing.
    • Automatización.
  • Gestión del conocimiento
    • Naturaleza del conocimiento declarativo.
    • Conocimiento implícito.
    • Modelos formales de representación de conocimiento.
  • Data science
    • Proceso general de data science.
    • Mapa Data Mining Methods Conceptual Map (DMMCM) de modelos de minería de datos.
    • Criterios para la selección del método de explotación de datos más adecuado.
2 ECTS 12h
Simulación, Fundamentos y Aplicaciones
  • Random Number Generator (RNG)/ Random Variables Generator (RVG)
    • Introducción a la teoría de la complejidad.
    • Introducción a la simulación discreta.
    • Definición y uso de la simulación.
    • Etapas del desarrollo de un sistema.
    • Elementos de un simulador.
    • Motores clásicos de simulación discreta (event schedulling, activity scanning y process interaction).
  • Introducción a la simulación continua a través de la dinámica de sistemas
  • Introducción a la simulación multiagente
  • Introducción a los autómatas celulares
  • Validación, verificación y acreditación
  • Herramientas específicas de simulación
  • Selección de la herramienta de codificación
    • Systemic Quality Model (SQMO)
    • Otros modelos
  • Ejemplos de simuladores en la Industria 4.0
4 ECTS 30h
Simulación, Modelización Básica y Programación
  • Design of Experiments (DOE)
  • Definición y uso de modelos con Flexim
  • Ejecución de modelos de simulación a mano
  • Construcción de un sistema de simulación a mano
  • Ejemplos de simulación medioambiental, social y económica
    • Ejecución de modelos NetLogo.
    • Uso de modelos de dinámica de sistemas (Insighmarker, etc.)
4 ECTS 24h
Introducción a la Modelización
    • Modelización 3D
      • Fusión 360.
    • Modelización por sistemas de simulación
      • Specification and Description Languaje (SDL).
      • Redes de Petri/DEVS.
      • Transformación de modelos.
      • Metamodelos/metalenguajes.
  • Arquitecturas de software e Industria 4.0
    • Introducción a UML.
    • Arquitecturas de software (SOA, client-server, pub-sub).
    • Arquitecturas de la Industria 4.0 (RAMI 4.0, IIRA).
  • Programación low-code
    • Introducción a la programación con Snap!.
8 ECTS 60h
Modelización y Digital Twins
  • Ejercicios de modelización en 3D
    • Fusión 360.
    • Realidad virtual y aumentada.
  • Modelado con UML, SDL y Snap!
    • SDL4Snap!
    • Construcción de simuladores y digital twins.
    • Caso práctico.
  • Análisis y diseño orientado a objetos
    • Patrones de diseño.
  • Diseño orientado a agentes
    • Comunicación entre objetos.
    • HTTP REST.
  • Del formalismo al modelo: herramientas de generación de código automático
    • Trabajando con PragmaDEV Studio, Specification Description Language (SDL), DEVS y Redes de Petri.
    • Trabajando con PragmaDEV.
    • Validación automática de modelos de simulación.
    • Integración con UML.
  • Ejecución de modelos de simulación a mano
  • Construcción de un sistema de simulación a mano
  • Ejemplos de simulación medioambiental, social y económica
  • Ciberseguridad (seguridad informática, ley de datos)
  • Criptomonedas (internet del valor)
  • Validación, verificación y acreditación
Titulación
Diploma de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud del art. 34.1 de la L.O. 4/2007, de 12 de abril, por la cual se modifica la L.O. 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria oficial. De no ser así, el estudiante obtendrá un certificado de superación expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. (Ver datos que constan en el certificado).
Oferta modular
Este posgrado forma parte del itinerario formativo del máster en Industria 4.0 .
Este máster se estructura en los módulos que se indican a continuación. Si no deseas cursar todo el máster puedes matricularte de uno o diversos módulos.
Máster:
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Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiante y la consecución de las competencias necesarias.



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Estudio de casos
Se presentan situaciones reales o hipotéticas en las que los estudiantes, de forma plenamente participativa y práctica, analizan la situación, plantean las diferentes hipótesis y comparten sus propias conclusiones.
Casos de éxito
Se presentan y comparten conocimientos y experiencias profesionales reales y de alto valor añadido, adquiridos durante una trayectoria destacada en el ejercicio de la profesión.
Aprendizaje basado en problemas (ABP)
Metodología de aprendizaje activo que permite que el estudiante se involucre desde un inicio y adquiera los conocimientos y habilidades a través del planteamiento y la resolución de situaciones o problemas complejos.
Flipped classroom
Se trabajan los contenidos de forma previa a las clases presenciales. En el aula se llevan a cabo sesiones prácticas que permiten entender y aplicar los conceptos sobre casos reales, ampliando los conocimientos con detalles más técnicos y especializados.
Tutorías
Se presta apoyo técnico a los estudiantes en el desarrollo del proyecto final, en función de su especialidad y de la temática del proyecto.
Workshops
Se presta apoyo a los estudiantes en la realización de un trabajo práctico grupal en el que se van incorporando sesiones teóricas que aportan las herramientas y los conocimientos necesarios para obtener un resultado. Se realiza un intercambio de ideas y resultados entre todos los grupos participantes.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Elaboración de trabajos
Estudios sobre una temática determinada, individual o grupal, en los que se evalúa la calidad y profundidad de los trabajos, entre otros aspectos.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space los estudiantes podrán visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
Los estudiantes de este posgrado tendrán acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre estudiantes, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Fonseca Casas, Pau
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    Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor de la UPC donde imparte docencia en el área de Simulación, el tratamiento de datos, la Investigación Operativa y la Estadística. Es Responsable del área de Simulación Medioambiental del inLab FIB de la UPC liderando proyectos de simulación vinculados principalmente a áreas industriales y medioambientales. Es miembro de la Comisión Industria 4.0 de Ingenieros de Cataluña (www.comissioindustria40.cat).
  • Pi i Palomés, Xavier

    Ingeniero Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), perito judicial experto en Informática Industrial y TIC, ha sido docente de Ingeniería del Software en la Facultad de Informática de Barcelona (FIB-UPC) y en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Es miembro de la Comisión Industria 4.0 de Ingenieros de Cataluña (www.comissioindustria40.cat), responsable del Grupo de trabajo de Embedded Systems & IoT de la mencionada comisión.
Profesorado
  • Comas Matas, Joaquim
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    Ingeniero Químico por la Universitat de Girona (UdG). Profesor Titular del grupo de investigación Laboratorio de Ingeniería Química y Ambiental de la UdG (LEQUIA, lequia.udg.cat). Actualmente, su principal actividad investigadora se centra en el desarrollo de tecnologías de membranas, soluciones basadas en la naturaleza y herramientas de apoyo a la toma de decisiones para fomentar la implementación de la economía circular en el ciclo urbano del agua (recuperación y reutilización de agua y nutrientes).
  • Cortés Martínez, Jordi
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    Doctor en Estadística por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Estadística e Investigación Operativa (MESIO) por la UPC. Actualmente, investigador en el departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC. Profesor asociado en los grados de Estadística, Ingeniería Informática y en el MESIO. Consultor estadístico por instituciones médicas como el Hospital Germans Trias i Pujol o el Instituto Universitario de Investigación en Atención Primaria (IDIAP). Ha trabajado como consultor estadístico en el campo biomédico y del Business Intelligence.
  • Fonseca Casas, Antoni
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    Doctor Arquitecto por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) de Barcelona. Especializado en sistema de optimización energética y sostenibilidad. Dispone del diploma acreditativo Profesional y Project Experience de la certificación Leed Internacional. Título Postgrado programación C ++ y SQL por la Asociación Española de Centros de Enseñanza de Informática (AECEI). Diploma de certificación de gestión de Calidad ISO 9001: 2008. Posgrado especialización 'Rehabilitación en la edificación', por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Formación en Prevención y Riesgos Laborales - Seguridad y salud, por la UPC. Colaborador en varias universidades como investigador y docente.
  • Fonseca Casas, Pau
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    Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Profesor de la UPC donde imparte docencia en el área de Simulación, el tratamiento de datos, la Investigación Operativa y la Estadística. Es Responsable del área de Simulación Medioambiental del inLab FIB de la UPC liderando proyectos de simulación vinculados principalmente a áreas industriales y medioambientales. Es miembro de la Comisión Industria 4.0 de Ingenieros de Cataluña (www.comissioindustria40.cat).
  • Galindo Anguera, Magí

    Ingeniero Técnico Industrial en Electrónica por la Universidad Politécnica de Cataluña. Master level in Rapid Prototyping and Manufacturing, University of Louisville, USA and SME. Director técnico y científico del IAM3DHub (International Advanced Manufacturing 3D Hub). Manager del área de RP y RM del Centro CIM. Adjunto a Dirección y responsable del área de Fabricación Aditiva el Centro Tecnológico Eduard Soler. Coordinador de Investigación e ingeniero principal de la Unidad de Diseño y Desarrollo Industrial del Leitat.
  • Gaudin, Emmanuel
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    Ingeniero de aplicaciones de campo. Ha desarrollado pilas de protocolo en SDL. Inició PragmaDev en el 2001 para desarrollar una herramienta SDL-RT que combine el modelado gráfico y el código. Actualmente Fundador y CEO de PragmaDev.
  • Gibert Oliveras, Karina
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    Doctora en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Catedrática del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC. Experiencia docente en los Grados de Estadística e Ingeniería Informática, Másters en Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Sostenibilidad de la UPC y sus programas de doctorado asociados. Vicedecana de Big Data y Data Science del Colegio Oficial de Ingeniería Informática de Cataluña. Subdirectora-Secretaria del Centro Específico de Investigación Intelligent Data Science and Artificial Intelligence (IDEAI) de la UPC.
  • Medina Llinàs, Manel
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    Catedrático en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) y coordinador científico del capítulo europeo del Antiphishing Working Group (APWG). Dirige el Equipo de Seguridad para la Coordinación de Emergencias en Redes Telemáticas de la UPC (esCERT-UPC), el primer equipo de respuesta a incidentes en España. Ha ejercido como experto en la Directiva NIS y fue responsable de la unidad de relación con CERTS a ENISA (European Network and Information Security Agency). También dirigió proyectos científicos de seguridad en el Centro Barcelona Digital. Como miembro de la European Security Research & Innovative Forum (ESRIF) y la European Security Advisory Board (ESRAB) colaboró con la Comisión Europea en programas de investigación en seguridad.
  • Montero García, Jordi

    Ingeniero en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Responsable de proyectos en el inLab FIB de la UPC, hace investigación en el ámbito de la simulación discreta aplicada a la prognosis de sistemas y a la gestión del día a día. Ha colaborado para diferentes empresas del sector logístico, transporte, farmacéutico y de servicios como: Grupo Damm, Almirall, Siemens, Agbar, TMB, Port de Barcelona, INDRA y AENA.
  • Montero Mercadé, Lídia
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    Doctora en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciada en Informática por la FIB-UPC. Profesora Titular de Estadística e Investigación Operativa de la UPC desde el 1998. Docente en el Máster de Supply Chain, Transport and Mobility de la UPC. Consultora Senior a Advanced Logistics Group (SANO). Experiencia de más de 25 años en simulación y modelización de problemas en redes de transporte público y privado. Transporte analytics (data science aplicada a datos de movilidad y transporte) y modelización de demanda de transporte. Colaboradora con el inLab-UPC.
  • Muñoz Tapia, Jose Luis
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    Doctor ingeniero de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y profesor titular del Departamento de Ingeniería Telemática de la UPC. Su labor de investigación está centrada en el ámbito de la seguridad en redes, criptografía y desarrollo de aplicaciones seguras. En este ámbito, es coautor de decenas de artículos en revistas y congresos.
  • Pi i Palomés, Xavier

    Ingeniero Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), perito judicial experto en Informática Industrial y TIC, ha sido docente de Ingeniería del Software en la Facultad de Informática de Barcelona (FIB-UPC) y en la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Es miembro de la Comisión Industria 4.0 de Ingenieros de Cataluña (www.comissioindustria40.cat), responsable del Grupo de trabajo de Embedded Systems & IoT de la mencionada comisión.
  • Poch Espallargas, Manel

    Doctor en ciencias por la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). Profesor de Ingeniería Química y Director del Laboratorio de Ingeniería Química y Ambiental (LEQUIA) en la Universitat de Girona.
  • Vera de la Rocha, Oscar
    Ver perfil en Linkedin
    Graduado Superior en Diseño Industrial por la Escuela Universitaria de Diseño e Ingeniería de Barcelona - Elisava, Posgrado en modelado 3D por Elisava. Fundador y director de proyectos del estudio SerraydelaRocha scp, ha estado director de R+D+Y del grupo Vondom Plastiken. Experiencia de veinte años dentro del mundo del diseño, desarrollo de producto e innovación en empresas como Roca, Toyota, Vondom, Estiluz, Metalarte o EScofet.

Entidades colaboradoras

Socios colaboradores

Salidas profesionales

  • Chief Digitalization Officer.
  • Chief Information Officer en el ámbito industrial.
  • Chief Data Officer (Analista/Gestor de datos industriales).
  • Experto en simulación de procesos industriales.
  • Experto en robótica y IoT.

Testimonios y noticias

Testimonios

Elegí este máster por su completa malla curricular; hay otros en el mercado que no abarcan tantos temas como el de la UPC, que además tiene un alto prestigio como universidad. Los docentes, además de ser grandes expertos en su área, están a la cabeza del desarrollo de las nuevas tecnologías, trabajando en los programas y empresas más punteras. El contenido está en permanente actualización y conectado con las necesidades de la industria. He seguido el curso de forma virtual, pero no ha sido un limitante al aprendizaje, ya que el material del campus, las clases grabadas y el acompañamiento de los docentes han sido un apoyo constante. Personalmente, he podido profundizar conocimientos de mi área específica (IT) y comprender mejor al mismo tiempo cómo funcionan los procesos en el área OT, con una visión muy completa del marco industria 4.0.

María José Monge Intel PDE on Xeon server family for analog circuits

Testimonios<
Mi compañía está realizando una fuerte apuesta por la transformación digital. Desde mi posición como jefe de mantenimiento me encargo de impulsar proyectos que contribuyan a consolidar este cambio. Escogí este máster por ajustarse precisamente a esa conexión OT-IT que la industria demanda. La posibilidad de cursarlo en línea fue el click final para decidirme. El contenido del máster recoge las tecnologías disruptivas que dotan a la industria conectada de la excelencia operativa, con el aval de la UPC, referente en el ámbito de la tecnología. La aplicabilidad de los contenidos es directa, ya que en mi empresa estamos implantando la tecnología 3D en la fabricación de repuestos, realidad aumentada y machine learning aplicado al mantenimiento predictivo. Recomendaría sin duda el máster, ya que permite familiarizarse con estas tecnologías y acortar el camino del aprendizaje.

Domingo Alcalá Jefe de mantenimiento en Damm

Testimonios<
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Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.




  política de protección de datos

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Información básica o primera capa sobre protección de datos

Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

No existen cesiones o comunicaciones.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

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Cesión de imagen

Aceptación a la cesión, por un periodo de 10 años, las imágenes que la FPC pueda captar en las instalaciones donde se desarrolle su actividad, a fin de difundir y promocionar las actividades de la FPC y por el medio que esta tenga por conveniente.

Servicios de pago

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