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Inicio   >  Másters y posgrados  >  Formación  >  Posgrado Microcredencial en Inteligencia Artificial aplicada al Transporte y a la Logística
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    Financiado por el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!

Presentación

Edición
3ª Edición
(1ª Edición del 6 de febrero al 5 de julio 2024 - Plazas agotadas) (2ª Edición del 15 de marzo al 20 de julio 2024 - Plazas agotadas)
Créditos
15 ECTS (125 horas lectivas)
Tipo
Microcredencial
Modalidad
Semipresencial
Las sesiones presenciales se podrán realizar simultáneamente tanto en persona como en el aula virtual, dando a los participantes la flexibilidad de elegir la opción que mejor se adapte a sus necesidades.
Idioma de impartición
Español
Precio
2.600€ 500€(Financiado por el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!
)
Observaciones pago de la matrícula y campaña 0,7%
Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 15/10/2024
Fecha de fin: 07/03/2025
Horario
Martes: 18:00 a 21:00
Viernes: 16:00 a 20:00
Lugar de realización
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
C/ Jordi Girona, 1-3
Barcelona
¿Por qué este posgrado microcredencial?

Actualmente, la inteligencia artificial resulta clave para la modernización y mejora del transporte y la logística. Además, la combinación integrada de robótica, IoT, IA, ciencia de datos, ingeniería de datos, tecnologías en la nube y procesamiento de alto rendimiento configura un escenario complejo de transformación digital que debe resolver los desafíos que la globalización plantea en el sector logístico.

Desde la predicción de la demanda hasta los problemas de transporte multicanal y de última milla, toda la problemática ligada a la cadena de suministro, la gestión inteligente de almacenes, la inspección inteligente de mercancías, son algunos de los desafíos en los que la inteligencia artificial puede aportar mejoras sustanciales y grandes beneficios para el ámbito de la logística.

Este estudio forma parte de las acciones formativas financiadas por el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea - Next Generation EU. Esta ayuda tiene como objetivo la realización de cursos de formación para la capacitación digital y sostenibilidad en el ámbito del transporte y la movilidad.

Los participantes en este estudio deben ser ciudadanos de un Estado miembro de la Unión Europea o de otro Estado parte en el Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo y Suiza, o tener autorización de permanencia o residencia en el territorio español.

Para más información sobre las prioridades políticas de la UE, puede visitar el siguiente enlace: Prioridades políticas de la UE.

Se requieren conocimientos en programación (R, Python, C o similar) para un mejor aprovechamiento del curso.

Impulsado por:
Objetivos
  • Introducir los principales contenidos en inteligencia artificial y sus aplicaciones en el ámbito de la logística.
  • Comprender los conceptos de transformación digital, logística, industria 4.0, cadena de suministro, inteligencia artificial, ciencia de datos, sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones y automatización, y saber integrarlos en el contexto general de la transformación digital en el ámbito de la logística.
  • Distinguir los conceptos de ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data, y comprender los principales métodos de aprendizaje automático.
  • Aprender a aplicar estos principales métodos en los principales ámbitos de la logística (transporte, movilidad, infraestructuras críticas, cadena de suministro, simbiosis industrial, etcétera).
  • Adquirir recursos para aplicar la perspectiva de los ODS y la agenda 2030 (ética, brecha digital y sostenibilidad) a las aplicaciones de la IA en logística.
¿A quién va dirigido?

- Graduados universitarios del ámbito científico-técnico.

- Personas que han cursado el bachillerato científico-técnico.

- Personas que han cursado un Ciclo Formativo de Grado Superior (familias de ámbito tecnológico) con experiencia profesional.

- Profesionales del transporte, logística y/o infraestructuras y otros sectores.

- Los participantes de las acciones formativas subvencionadas deberán ser ciudadanos de un Estado miembro de la Unión Europea o de otro Estado parte en el Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo y de Suiza o tener autorización para permanecer o residir en territorio español.

Los alumnos deberán traer un ordenador portátil a las sesiones.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
5 ECTS 40h
+
Semipresencial
Introducción a la Inteligencia Artificial y Transformación Digital en Logística

- Digitalización y transformación digital.

- Industria 4.0.

- Reducción de los riesgos de seguridad derivados de la digitalización y la automatización.

- Inteligencia artificial.

- Ciencia de datos y Big Data.

- Machine learning.

- Aprendizaje supervisado.

5 ECTS 40h
+
Semipresencial
Métodos Avanzados de Inteligencia Artificial en Logística

- Introducción.

- Aplicaciones.

- Smart cities e infraestructuras inteligentes.

- Mantenimiento predictivo.

- Sistemas de digitalización para la toma de decisiones en situaciones críticas.

- Sistemas inteligentes de gestión del medio.

- La digitalización como medio para la reducción y gestión de los residuos.

- Reducción de la brecha digital.

- Dimensiones éticas y políticas de la digitalización y de la inteligencia artificial.

5 ECTS 45h
+
Semipresencial
Proyecto de Aplicación Inteligente al Sector Logístico
La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
Titulación
Título de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud de lo establecido en el art. 7.1 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario, y el art. 36 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y el procedimiento de aseguramiento de su calidad. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria previa oficial. En caso contrario, el estudiante recibirá un certificado de aprovechamiento de los estudios expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. Los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya se aprueban anualmente por el Consell de Govern de la Universitat. (Ver datos que constan en el certificado).

Metodología de aprendizaje

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

Se llevarán a cabo clases magistrales presenciales combinadas con clases invertidas, videos pregrabados con actividades posteriores y trabajos en grupo con datos reales.

Se utilizará de forma bastante intensiva el aprendizaje basado en casos y el aprendizaje a partir de la realización de un proyecto de envergadura realista a lo largo del curso y a desarrollar en equipos.



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.
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.
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 el estudiantado podrá 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
El estudiantado de este posgrado microcredencial tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, 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
  • Angerri Torredeflot, Xavier
    info
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    Graduado en Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Doctorado por la UPC con la tesis doctoral "Metodología integral de perfilado rápido inteligente e interpretable por el apoyo a la toma de decisiones complejas (MIPRI2D)". Analista de datos en la consultora Stefanini. Docente del Departamento de Estadística e Investigación operativa de la UPC. Anteriormente, también ha ejercido docencia en el departamento de Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Actualmente, personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
  • Gibert Oliveras, Karina
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    Doctora en Informática y catedrática de ciencia de datos e inteligencia artificial de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Directora y co-fundadora del Centro de Investigación Intelligent Data Science & Artificial Intelligence (IDEAI-UPC). Decana del Colegio Oficial de Ingeniería Informática de Cataluña.
    Hace docencia en Estadística Multivariante y Ciencia de los datos, Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Ética de la IA, Sostenibilidad en grados y másteres de la UPC y sus programas de doctorado asociados. También realiza formación profesionalizadora en Industria 4.0, transformación digital y eHealth en UPC School entre otros. Asesora de los gobiernos catalán, español y la Comisión Europea en temas de ética de la IA y transformación digital.
  • Ramirez Mitjans, Sergi
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    Graduado en el grado de Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Data Science por la UOC. Data Scientist en la consultora AIS y en la Federación Catalana de Baloncesto. Docente en el Departamento de Estadística e investigación operativa de la UPC y Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
Profesorado
  • Alvarez Napagao, Sergio
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    Doctor en Inteligencia Artificial por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Máster en Comunicación Científica (IDEC-UPF). Actualmente, es profesor lector de la UPC para los grados de Inteligencia Artificial e Ingeniería Informática y es investigador en el Barcelona Supercomputing Center. Combina años de investigación en la universidad con experiencia en empresas como ThoughtWorks y Sky TV. También es director de fotografía y ha trabajado en diversas obras, incluyendo el cortometraje My Word de Carme Puche (2023) realizado con IA y que ha sido seleccionado en diversos festivales.
  • Angerri Torredeflot, Xavier
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    Graduado en Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y Doctorado por la UPC con la tesis doctoral "Metodología integral de perfilado rápido inteligente e interpretable por el apoyo a la toma de decisiones complejas (MIPRI2D)". Analista de datos en la consultora Stefanini. Docente del Departamento de Estadística e Investigación operativa de la UPC. Anteriormente, también ha ejercido docencia en el departamento de Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Actualmente, personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
  • Conesa Santamaria, Pilar
    info

    Licenciada en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), MBA Executive por el IESE Business School y la European School of Management and Technology. Fundadora y directora de Anteverti, empresa que asesora organizaciones en estrategia y procesos de cambio, innovando y utilizando nuevas tecnologías. También es directora del Smart Cities World Congress. Ha desarrollado funciones directivas en empresas como T-Systems, en el Ayuntamiento de Barcelona y en los Juegos Olímpicos de Barcelona'92.
  • Copado Méndez, Pedro Jesús
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    Ingeniero en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Computación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Doctor en Ingeniería de Sistemas de Procesos por la Universitat Rovira i Virgili (URV). Experiencia de más de 10 años en proyectos y publicaciones relacionados con la cadena de suministro, transporte, marketing y planificación industrial. Actualmente, postdoctoral en el grupo SOCO-IDEAI del departamento de ciencias de computación en la UPC.
  • Daussà Pastor, Raül
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    Experto en sostenibilidad urbana, protección ambiental, cambio climático y diplomacia con más de 20 años de experiencia internacional en consultoría, gestión de proyectos y desarrollo de negocios. Desde 2023, es el director de Consultoría en Anteverti. Con una sólida formación en ingeniería, un máster en comunicación científica y un amplio conocimiento en economía circular, ha trabajado para la ONU, la Organización para la Seguridad y la Cooperación en Europa y la consultoría Ramboll, acompañando y capacitando a gobiernos nacionales y ciudades.
  • Escolano Peinado, Carlos
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    Doctor en informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y máster en Inteligencia Artificial por la UPC. Actualmente es investigador en el Departamento de Teoría de la Señal y las Comunicaciones de la UPC y en el Barcelona Supercomputing Center (BSC), así como profesor asociado en el departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Su área de experiencia es el procesado del lenguaje natural, especialmente la traducción automática multilingüe con redes neuronales.
  • Espinosa Garcés, Monica
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    Ingeniera Superior en Informática por la Universidad de Zaragoza (UNIZAR). Máster en Business Administration por ESADE Business School. Especialización en gestión de proyectos y portafolios tecnológica (Berkeley - University of California, Stanford University). Actualmente, trabaja en la Agencia de Ciberseguridad de Cataluña en la Dirección de Gestión de Fondos. Cuenta con una experiencia de más de 25 años en empresas tecnológicas, organismos internacionales (INTERPOL, ONU) y entidades públicas en EMEA, América, norte de África y Asia en iniciativas de seguridad y ciberseguridad.
  • 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).
  • Gibert Oliveras, Karina
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    Doctora en Informática y catedrática de ciencia de datos e inteligencia artificial de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Directora y co-fundadora del Centro de Investigación Intelligent Data Science & Artificial Intelligence (IDEAI-UPC). Decana del Colegio Oficial de Ingeniería Informática de Cataluña.
    Hace docencia en Estadística Multivariante y Ciencia de los datos, Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Ética de la IA, Sostenibilidad en grados y másteres de la UPC y sus programas de doctorado asociados. También realiza formación profesionalizadora en Industria 4.0, transformación digital y eHealth en UPC School entre otros. Asesora de los gobiernos catalán, español y la Comisión Europea en temas de ética de la IA y transformación digital.
  • Grimalt Falco, Catalina Maria
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    Licenciada en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), PDD por el IESE Business School. Subdirectora general de Organización y Recursos Internos de la Autoridad Portuaria de Barcelona y directora general de Fundación Barcelona Port Innovation. Actualmente, consejera de Portic Barcelona S.A., el Puerto Community System del Puerto de Barcelona, en el que participa desde su creación.
  • König, Caroline
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    Doctora en Inteligencia Artificial e Ingeniera Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Actualmente, es profesora en el departamento de ciencias de computación de la UPC. Acumula una experiencia de más de 10 años en empresas de desarrollo de software e investigación en el área de inteligencia artificial.
  • Martins Carrer, Tatiane
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    Arquitecta Urbanista por la Universidad de Franca, Brazil. Máster en Medio Ambiente Urbano y Sostenibilidad por la UPC School y en Urbanismo por la Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Actúa como Consultora Senior en Ciudades Inteligentes e Innovación Urbana en Anteverti. Acumula experiencia en procesos de transformación urbana desde el Ayuntamiento de Barcelona y el de Rio de Janeiro. Fue project manager del Estadio Olímpico de los Juegos Rio2016. Fue profesora y coordinadora del Máster en Design de Espacios del Instituto Europeo de Design (IED Rio).
  • 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.
  • Morros Rubió, Josep Ramon
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    Doctor por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciado en Física por la Universitat de Barcelona (UB). Profesor Agregado en la UPC. Miembro del centro de investigación IDEAI y del grupo de investigación GPI. Ha impartido docencia desde 1994 en las áreas de procesamiento de señal, visión por computador e inteligencia artificial, en estudios de grado y máster. Su investigación está en los campos del análisis de imagen y vídeo y representaciones 3D, con aplicaciones en áreas como la movilidad, la agricultura o el análisis de deportes, entre otros.
  • Padrosa Pierre, Pere
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    Licenciado en Derecho por la Universidad de Barcelona (UB). Graduado en alta dirección de empresas por el IESE Business School. Presidente del Grupo Padrosa. Presidente de la Fundación IRU desde 2014. Director general de Transportes y Movilidad de la Generalitat de Catalunya de 2013 a 2019.
  • Ramirez Mitjans, Sergi
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    Graduado en el grado de Estadística por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Data Science por la UOC. Data Scientist en la consultora AIS y en la Federación Catalana de Baloncesto. Docente en el Departamento de Estadística e investigación operativa de la UPC y Economía Aplicada, Estadística y Econometría de la UB. Personal investigador del grupo de investigación IDEAI-UPC.
  • Romeu Sala, Santiago
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    Ingeniero de Telecomunicación e Ingeniero en Electrónica por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Cybersecurity Management por la UPC School of Professional & Executive Development (UPC School) y Máster en Big Data Management, Technologies and Analytics (UPC School). Actualmente, es responsable de la Unidad de Ciencia y Analítica de Datos en la Agencia de Ciberseguridad de Cataluña. Acumula su experiencia profesional en ciberseguridad y el despliegue y explotación de infraestructuras, servicios y sistemas TIC.
  • Rúa Costa, Carles
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    Ingeniero industrial por la Universidad Politècnica de Catalunya (UPC). Responsable de innovación a la Autoridad Portuaria de Barcelona (Puerto de Barcelona). Director del Máster Executive en Supply Chain Management. Operaciones y Logística de la UPC School y profesor de la Escuela Europea - Intermodal Transporte. Coeditor del bloque de innovación portuaria PierNext. Imparte clases a varios másteres y posgrados en España y Latinoamérica. Actividad profesional previa en calidad de ingeniero en libre ejercicio y por cuenta ajena a empresas de consultoría. Ha sido profesor en la UPC durante más de 25 años.
  • Sànchez Marrè, Miquel
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    Doctor en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), programa de doctorado de Inteligencia Artificial (IA). Licenciado con grado en Informática por la UPC. Profesor Titular de Universidad del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC, con treinta años de experiencia. Miembro del Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Centre (IDEAl-UPC). Co-fundador de Saneamiento Inteligente S.L. (SISLtech). Fundador y miembro de la Asociación Catalana de Inteligencia Artificial (ACIA). Fellow de la International Environmental Modelling and Software Society (IEMS).
  • Sangüesa Sole, Ramon
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    Profesor titular del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), investigador afiliado al Center for Organizational Universidad de Columbia y de la Strategic Innovation LabOntario College of Arte and Design de Toronto (Canadá). Es Coordinador Académico del nuevo Grado en inteligencia artificial de la UPC. Es doctor en inteligencia artificial por la UPC (1997). Fue uno de los fundadores de Citilab, un centro de innovación cívica centrado a capacitar los ciudadanos para aprender y apropiarse de la tecnología en colaboración con diseñadores, artistas, y tecnólogos. También colabora en innovación y diseño con Elisava y en el Instituto de Arquitectura Avanzada de Cataluña (IAAC).
  • Varela Agrelo, Jordi
    info
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    Máster en Ingeniería Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Máster en Big Data por la UPC School, donde realizó su tesis en el sector del retail con Mango. En la actualidad ejerce como ingeniero en machine learning en la FinTech Strands ofreciendo servicios a bancos. Acumula más de 20 años de experiencia en DevOps y dirección de equipos informáticos, destacando posiciones como la de director global de informática en Glovo, unicornio español dedicado al comercio de última milla. En los últimos 3 años, ha orientado su carrera profesional hacia el campo de Data Science.

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  • Si tienes alguna duda sobre el posgrado microcredencial.
  • Si quieres iniciar los trámites para matricularte.
Cómo iniciar la admisión
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.




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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

Enviar información sobre las actividades de la FPC. + 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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info.dpo@fpc.upc.edu

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En caso que el interesado formalice la relación con la FPC, el ordenante (interesado) autoriza y da su consentimiento al cargo, por tanto, con renuncia expresa al derecho de devolución sobre el cargo.


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