Curso de Machine Learning

Conviértete en un experto en Machine Learning

Ya puedes convertirte en uno de los profesionales que lideran la transformación digital. Con los cursos de Machine Learning de Maestralia podrás formarte en esta disciplina de la Inteligencia Artificial.

Fórmate en los conceptos básicos de Machine Learning como el Deep Learning, analítica de datos, la programación con Python o la Inteligencia artificial y conviértete en un experto científico de datos.

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Experto Universitario en IoT, Big Data e Industria 4.0

Aprende a aplicar las nuevas tecnologías digitales a la industria

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Curso

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Online

Duración

450h

Experto en Transformación Digital

Incluye título oficial de la Universidad de San Jorge

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Curso

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Online

Duración

450h

Big Data, Virtualización y Machine Learning

Conoce las herramientas y tecnologías de la industria 4.0 para tratar grandes volúmenes de información

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Curso

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Online

Duración

150h

Máster de Formación Permanente en Big Data y Business Analytics

Con el Máster de Formación Permanente en Big Data y Business Analytics Madrid adquirirás habilidades para entender la analítica de los negocios y a tomar decisiones basadas en los datos.

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Master

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Presencial

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Madrid, barcelona y málaga

Machine Learning en Python

Fórmate con este curso de Machine Learning en Python y aprende a procesar y aplicar datos para sacarles todo el provecho

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Online

Duración

150h

Inteligencia Artificial

Fórmate con este máster adaptado a la realidad profesional con el Máster en Inteligencia Artificial de UNIR

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Master

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Ingeniería Matemática y Computación

Adquiere competencias relacionadas con el desarrollo matemático avanzado y accede a nuevas oportunidades profesionales

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Master

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Big Data y Business Intelligence

Aprende a crear aplicaciones disruptivas que te convertirán en un profesional de garantía dentro del marco del Big Data, la Ciencia de Datos, la Inteligencia empresarial y el Análisis de Datos

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Tipo

Master

Modalidad

Online

Conviértete en un experto de Machine Learning

¿Qué es Machine Learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina derivada de la Inteligencia Artificial que se basa en un software o máquina que aprende automáticamente, es decir, un algoritmo que revisa los datos, los analiza y es capaz de predecir comportamientos futuros. Además, estos sistemas mejoran con el tiempo, autoalimentándose, sin necesidad de intervención humana. El algoritmo se va modificando gracias a la nueva entrada de datos, de los que el sistema va aprendiendo. Descubre más cursos de tecnología digital en Maestralia y completa tu formación. Te podrían interesar los cursos de big data o los cursos de blockchain.

¿A quién van dirigidos los cursos de Machine Learning?

Los cursos de Machine Learning están orientados a todo aquel que quiera introducirse en el ámbito del aprendizaje automático. En la mayoría de nuestros cursos no necesitarás tener conocimientos previos en programación o informática, pero podrás consultar los requisitos de acceso en cada curso de Maestralia.

¿Qué vas a aprender en un curso de Aprendizaje Automático?

Conocerás todas las herramientas y tecnologías de la industria 4.0 para tratar grandes volúmenes de información. Aprenderás a programar varios algoritmos con Python, Deep Learning, y los fundamentos del Machine Learning aplicado a la empresa.

Aprenderás a diseñar sistemas que aprenden por sí solos mediante la automatización de ciertas operaciones que podrán ser realizadas sin necesitar que una persona esté detrás.

Machine Learning con Python y otros lenguajes de programación

Python es el lenguaje de programación más utilizado en Machine Learning gracias a su simplicidad y fácil curva de aprendizaje. Si estás empezando en el mundo de la programación Python es una excelente opción para aprender.

El lenguaje favorito de los científicos de datos es R y gracias a su entorno de desarrollo gratuito se ha convertido en una alternativa a los software estadísticos como Matlab. Está diseñado para análisis estadísticos y visualizaciones.

Estudiar cursos de Machine Learning Online

La formación online ha llegado para quedarse y hacer un curso online de Aprendizaje automático es una excelente manera de formarte a tu propio ritmo, sin horarios, desde donde y cuando quieras. Gracias a las plataformas virtuales de los centros formativos que encontrarás en Maestralia podrás tener acceso ilimitado a la documentación, evaluación e interactuar con docentes y compañeros.

Certificados y títulos

Con los cursos de Machine Learning de Maestralia podrás realizar especializaciones en la disciplina IA de aprendizaje automático obteniendo titulaciones privadas o expedidas por universidades y escuelas de negocios de prestigio.

Salidas profesionales de un curso de Machine Learning

Al terminar tu curso o máster en Machine Learning tendrás un gran número de oportunidades laborales esperándote, ya que las profesiones más demandadas actualmente exigen ser fluido o tener conocimientos en ML.

Podrás trabajar con Data Scientist, consultor DataMining, Consultor NLP (lingüística computacional de procesamiento), entre otros. Además, al ser una disciplina tan versátil podrás trabajar en numerosos sectores como finanzas, salud, marketing...

¿Qué es machine learning y para qué sirve?

Machine Learning o aprendizaje automático forma parte de la Inteligencia Artificial y se basa en el principio de aprendizaje de las máquinas, softwares o sistemas por medio su algoritmo. Mediante el análisis de los datos el sistema podrá observar patrones y realizar predicciones futuras, de esta manera se retroalimenta sin necesidad de una intervención humana. El machine learning puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo.

El aprendizaje automático se utiliza en la actualidad para conocer en mayor profundidad a los usuarios. Las grandes plataformas como Youtube, Google, Amazon o Instagram lo utilizan para ofrecer contenido o productos que puedan interesar al usuario. Además, tiene otras aplicaciones en marketing, medicina, banca, educación o detección de fraudes.

IBM tiene una rica historia con el aprendizaje automático. A Arthur Samuel, se le atribuye la acuñación del término "machine learning" con su investigación (PDF, 481 KB) en torno al juego de las damas. Robert Nealey, el autoproclamado maestro de las damas, jugó una partida en un ordenador IBM 7094 en 1962, y perdió contra el ordenador. Comparado con lo que se puede hacer hoy en día, esta hazaña parece casi trivial, pero se considera un hito importante dentro del campo de la inteligencia artificial. En las próximas dos décadas, los desarrollos tecnológicos en torno al almacenamiento y la capacidad de procesamiento permitirán algunos productos innovadores que hoy conocemos y amamos, como el motor de recomendación de Netflix o los coches que se conducen solos.

El aprendizaje automático es un componente importante del creciente campo de la ciencia de los datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo ideas clave dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan posteriormente la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente repercute en las métricas de crecimiento clave. A medida que los macrodatos sigan expandiéndose y creciendo, aumentará la demanda de científicos de datos en el mercado, lo que les obligará a ayudar a identificar las cuestiones empresariales más relevantes y, posteriormente, los datos para responderlas.

¿Qué hace un especialista en Machine learning?

Los expertos en Machine Learning son de los profesionales más demandados del sector TI (tecnologías de la información). Son perfiles especializados en tecnologías pero con una vision empresarial.

Existen muchos perfiles especializados en Aprendizaje automático, por ejemplo, los científicos de datos determinan los datos de entrenamiento y formulan los algoritmos, orientándose siempre en los resultados.

Aunque los deberes específicos variarán dependiendo del tamaño de una organización y del equipo general de ciencia de datos, la mayoría de los roles de Ingeniero de Machine Learning incluirán todas o la mayoría de las siguientes responsabilidades:

Diseñar, desarrollar e investigar sistemas, modelos y esquemas de Machine Learning
Estudiar, transformar y convertir prototipos de ciencia de datos
Buscar y seleccionar conjuntos de datos adecuados
Realizar análisis estadísticos y utilizar los resultados para mejorar los modelos
Entrenamiento y reentrenamiento de sistemas y modelos de ML según sea necesario
Identificar las diferencias en la distribución de los datos que podrían afectar al rendimiento del modelo en situaciones del mundo real
Visualizar los datos para obtener una visión más profunda
Analizar los casos de uso de los algoritmos de ML y clasificarlos por su probabilidad de éxito
Comprender cuándo se pueden aplicar los resultados a las decisiones empresariales
Enriquecer las bibliotecas de ML existentes
Verificar la calidad de los datos y/o garantizarla mediante la limpieza de los mismos

¿Qué se estudia en un curso de Machine Learning?

En un curso de Machine Learning aprenderás los principios y fundamentos del aprendizaje automático y la ciencia de datos o data science. Además de los modelos, los algoritmos y las redes neuronales aprenderás los lenguajes de programación R y Python necesarios para la programación de los algoritmos.

Características de un experto en Machine Learning

Todos los grandes expertos en Machine Learning parecen tener algunos rasgos en común. Aquí están las características más comunes:

Son buenos programadores

Si estás buscando seguir una carrera en la IA y el aprendizaje automático, tendrás que aprender a programar. Un programador debe entender los lenguajes más utilizados, como C++, Java y Python, y no acaba ahí. Lenguajes como R también se han convertido en lenguajes importantes para el ML. Aun así, no todos los ingenieros de ML de éxito tienen que ser necesariamente expertos en HTML o JavaScript.

Tienen una base sólida en matemáticas y estadística

No se puede dominar el Machine Learning sin saber un poco de matemáticas. Tanto si tienes una formación en matemáticas y estadística como si no, necesitarás tener al menos un nivel de matemáticas de secundaria para estar al día. En el corazón de muchos algoritmos de aprendizaje automático se encuentra una caracterización formal de la probabilidad y las técnicas derivadas de ella. Estrechamente relacionado con esto está el campo de la estadística, que proporciona varias medidas, distribuciones y métodos de análisis que son necesarios para construir y validar modelos a partir de datos observados. Esencialmente, muchos algoritmos de ML son extensiones de los procedimientos de modelización estadística.

Los profesionales de ML solucionan problemas de manera creativa

Los mejores ingenieros de ML están impulsados por la curiosidad. No responden con frustración cuando un modelo o experimento falla, sino que sienten curiosidad por averiguar el motivo.

Pero también resuelven los problemas de forma eficiente. Los mejores profesionales de Machine Learning desarrollan enfoques generalizados para arreglar los errores y las clasificaciones erróneas en sus modelos de aprendizaje automático, ya que arreglar los errores individuales llevará mucho tiempo y hará que sus modelos sean más difíciles y complejos de trabajar.

También es importante equilibrar la determinación de resolver problemas con la comprensión práctica de que muchos de sus modelos y experimentos fallarán. Los mejores ingenieros de aprendizaje automático saben cuándo es el momento de abandonar.

Les gusta el proceso iterativo

El Machine Learning es, por naturaleza, un proceso iterativo. Para ser eficaz en este papel, uno necesita realmente disfrutar de ese estilo de desarrollo. Construir un sistema de aprendizaje automático significa que uno construye un modelo muy simple rápidamente, para empezar, y luego lo mejora con cada etapa.

De nuevo, sin embargo, un buen profesional de Machine Learning no puede ser demasiado obstinado. Tiene que desarrollar una comprensión de cuándo es el momento de parar. Siempre es posible mejorar la precisión de cualquier sistema de Machine Learning si se sigue iterando sobre él, pero hay que aprender a desarrollar una intuición para saber cuándo ya no vale la pena el tiempo y el esfuerzo.

Tienen una fuerte intuición sobre los datos

No hay aprendizaje automático sin analizar los datos. Un buen Ingeniero de Machine Learning o Científico de Datos tiene que ser capaz de seleccionar rápidamente a través de grandes conjuntos de datos, identificar patrones, y saber cómo utilizar esos datos para llegar a conclusiones significativas y procesables.

Es casi como si tuvieran un sexto sentido para los datos. Las habilidades de gestión de datos son cruciales.

Razones para convertirse en experto de Machine Learning

Si tienes curiosidad por una carrera en el ámbito de los datos o la IA, aquí tienes algunas de las principales razones para convertirte en ingeniero de aprendizaje automático.

Los trabajos de machine learning son lucrativos

El sueldo de un programador especializado en Machine Learning en España es de 30.000 euros al año para perfiles junior y unos 80.000 euros para perfiles senior.

La demanda de habilidades de Machine Learning es alta

Muchas empresas se están interesando por el Big Data, y como resultado, la demanda de profesionales de datos en el mercado laboral nunca ha sido tan alta.

Incluso se han visto luchas entre los talentos de la IA, ya que los gigantes del campo tecnológico se apresuran a asegurarse las mejores mentes del sector.

En otras palabras, no hay indicios de que este fértil mercado de trabajo vaya a desaparecer pronto.

Oportunidades de aprendizaje continuo

El Machine Learning es un campo relativamente nuevo. Todavía hay muchas soluciones, herramientas, algoritmos y aplicaciones que esperan ser creadas y descubiertas.

Al igual que los desarrolladores de software, los ingenieros de ML, por naturaleza, deben valorar el aprendizaje. Y el uso de cursos, blogs, tutoriales y podcasts para mantenerse al día en un campo joven y rápidamente cambiante es esencial.

Viven a la vanguardia de la tecnología

¿Eres uno de esos individuos simplemente fascinados por la tecnología, que lee con emoción sobre los últimos avances en IA o aplicaciones informáticas?

En este puesto, tendrías la oportunidad de efectuar un cambio real trabajando en las tecnologías más nuevas e innovadoras. Si te gusta la lógica y la codificación, disfrutarás aprendiendo nuevos lenguajes de programación para aplicaciones de vanguardia.

También es una gran carrera para quienes les gusta encontrar aplicaciones prácticas para las matemáticas. Como experto de Machine Learning, es probable que puedas utilizar el álgebra, el cálculo, la probabilidad y la estadística en tu trabajo diario.

Las carreras de Machine Learning ofrecen variedad

Si eres de los que se aburren, una carrera de ML ofrecería mucha diversidad de tareas. Prácticamente cualquier industria en la que puedas pensar se beneficiaría de invertir más dinero, tiempo y recursos en la extracción de información de los datos, por lo que podrías elegir trabajar en cualquier industria que te interese.

También tienes la oportunidad de marcar realmente la diferencia. Podrías unirte a un equipo que haga el próximo gran avance en la sanidad, la ciberseguridad, el marketing o los coches autónomos. Esa es una perspectiva emocionante para muchos.

Responsable	Responsables independientes en el aula virtual y en las comunicaciones realizadas a PDI (Personal Docente e Investigador) y PAS (Personal de Administración y Servicios) por necesidades vinculadas con el cumplimiento del contrato, así como en otros medios de comunicación que gestionen de manera independiente: ESIC y FESIC. Responsables independientes para el análisis de datos extraídos por la apertura y acciones a través de correos electrónicos. Corresponsables en canales de comunicación propios comunes (misma web): ESIC (principal) y FESIC.
Base jurídica	En el caso de PDI y PAS y solo en la medida en el que la ejecución del contrato lo justifique, el tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del RGPD). En el resto de los casos, ESIC Play incluido, el interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD). Para la obtención de estos consentimientos se informará al interesado de forma separada a cualquier contrato de compra-venta, condiciones generales o contrato de servicios. Este tratamiento se realiza sobre los datos de navegación extraídos tanto del sitio web, como de apps, etc.
Fines del tratamiento	En el caso de que el tratamiento analítico tenga su base en la ejecución de un contrato, se llevará a cabo la analítica necesaria para la ejecución del contrato: en el caso de los PDI, se analizará, por ejemplo, el número de veces que cada uno ha accedido a la documentación del aula virtual o si se la descarga, para conocer e impulsar su actividad de aprendizaje; y en el caso de los PAS, el responsable podrá obtener, por ejemplo, el acuse de recibo de que han accedido a las comunicaciones de seguridad de la información que el responsable les remita, sin que se lleve a cabo tratamiento adicional alguno por este motivo. En el resto de los casos, cuando se requiera aceptación previa por parte del interesado, la finalidad del tratamiento analítico de datos personales será: Análisis de la apertura de comunicaciones remitidas por ESIC. Análisis de la navegación de los usuarios a través de los sitios web, aplicaciones móviles y perfiles sociales que gestiona el responsable. Análisis del comportamiento en llamadas telefónicas comerciales.
Colectivo	Usuarios que accedan a sitios web, aplicaciones, o perfiles sociales gestionados por el responsable, así como los que abran o respondan a comunicaciones remitidas por el responsable.
Categorías de datos	Los prestadores de servicios analíticos agregan los datos que obtienen para ofrecer al responsable información cuantitativa sobre la navegación y el comportamiento de las personas, sin que sea posible identificar a la persona concreta. Los datos tratados son: Para analítica web: Cadena de agentes de usuario del navegador y relación de direcciones IP, junto con gráficas y valores totales sobre la navegación del conjunto de los usuarios por cada una de las páginas del sitio web. Analítica de correo: Cadena de agentes de usuario del navegador y relación de direcciones IP, junto con gráficas y valores totales sobre la navegación del conjunto de los usuarios por cada una de las páginas del sitio web.. Analítica telefónica: Comportamiento y reacciones ante mensajes comerciales. Particularmente, en el caso de la análitica sobre correos electrónicos y adicionalmente a lo anterior, se obtendrán y analizarán los datos de número de aperturas, hora de apertura, día de apertura, reenvíos, conversiones (en caso de incorporar formularios en email), clics de usuario dentro de enlaces internos del email (con salidas a: landing, web, mailto directo a contacto personal...), dispositivo desde el que se abre, hard, block y soft bounces de email, y bajas de suscripción.
Categoría destinatarios	No están previstas comunicaciones de datos.
Encargados del tratamiento:	Google LLC - Google Analytics - https://analytics.google.com/analytics/web/
Transf. Internacional	El encargado del tratamiento es Google Irlanda y por subencargo Google LLC, 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA Estados Unidos. Medida de seguridad: acuerdo de protección de datos con cláusulas tipo a través de Google Workspace (antes, GSuite). https://privacy.google.com/businesses/processorterms/ Twitter Inc LinkedIn Facebook.com
Plazo supresión	Se conservarán durante el tiempo necesario para cumplir con la finalidad para la que se recabaron y para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD

Responsable	Responsables independientes: ESIC y FESIC.
Base jurídica	El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD). ESIC Play incluido. Para la obtención de estos consentimientos se informará al interesado de forma separada a cualquier contrato de compra-venta, condiciones generales o contrato de servicios y de la misma forma se obtendrá
Fines del tratamiento	Etiquetado de usuarios en función de su actividad en la web, en las sedes y a través de creatividades publicitarias con el fin de remitirle publicidad y contenidos promocionales adaptados a sus preferencias.
Colectivo	Lead (personas en camino de ser cliente) Usuarios Cualquier otra persona
Categorías de datos	Localización Intereses profesionales Estudios cursados y hoja de vida (puestos de trabajo pasados y presentes) Edad
Categoría destinatarios	No se prevén cesiones de datos. Encargado del tratamiento: ESIC presta el servicio a FESIC
Transf. Internacional	No están previstas transferencias internacionales
Plazo supresión	Hasta que el interesado solicite la baja o la supresión de sus datos.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	Responsables independientes: ESIC Y FESIC
Base jurídica	El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD); art. 21.1 de la Ley 34/2002, de 11 de julio, de servicios de la sociedad de la información y de comercio electrónico. Ley 3/1991, de 10 de enero, de Competencia Desleal. Ley 34/1988, de 11 de noviembre, General de Publicidad. Para personas que hayan contratado con el responsable: El tratamiento es necesario para la satisfacción de intereses legítimos perseguidos por el responsable del tratamiento o por un tercero, siempre que sobre dichos intereses no prevalezcan los intereses o los derechos y libertades fundamentales del interesado que requieran la protección de datos personales, en particular cuando el interesado sea un niño (art. 6.1.f del RGPD).
Fines del tratamiento	Envío de comunicaciones publicitarias o promocionales por vía electrónica, postal y telefónica.
Colectivo	Clientes y personas interesadas en las actividades e información acerca de las actividades, productos y servicios del responsable o de los contenidos que crea, pública o impulsa: Leads PDI (Personal Docente e Investigador) PAS (Personal de Administración y Servicios) Alumnos Antiguos alumnos
Categorías de datos	Nombre y apellidos Email Número de móvil
Categoría destinatarios	No se prevén cesiones de datos personales. Encargados del tratamiento: Marketing cloud Salesforce Agentes comerciales: Cuando los fines comerciales lo aconsejan debido a la localización del interesado y las oportunidades que el responsable le pueda ofrecer en su entorno, se podrán ceder datos a agentes comerciales en latinoamérica con los que el responsable ha establecido y mantiene medidas de seguridad adecuadas al nivel de riesgo para los datos personales a través de contratos de encargado del tratamiento y sobre los que realiza auditorías e inspecciones periódicas. Plataformas de audiencias afines (Facebook Audience Insights; LinkedIn Lookalike Audience for Ad Targeting; y Google Custom Affinity Audiences) a los que el responsable permite el acceso a datos con la única finalidad de que muestre publicidad segmentada a otros usuarios afines.
Transf. Internacional	Se prevén transferencias internacionales a los encargados del tratamiento.
Plazo supresión	Envío de comunicaciones a clientes: se conservarán los datos para esta finalidad mientras exista expectativa razonable, por parte del receptor de los mensajes, de seguir recibiendo comunicaciones publicitarias o promocionales. Envío de comunicaciones previa solicitud o autorización expresa: se mantendrán los datos para esta finalidad hasta que el usuario retire su consentimiento.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	Responsables independientes: ESIC y FESIC
Base jurídica	Recopilación y gestión de datos: En el caso de las valoraciones de los docentes por los alumnos, el tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del RGPD). En el resto de casos, el interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD). Tratamiento de anonimización de datos sobre participantes en actividades del responsable: El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD). El tratamiento es necesario para la satisfacción de intereses legítimos perseguidos por el responsable del tratamiento o por un tercero y no prevalecen los intereses ni los derechos y libertades fundamentales del (art. 6.1.f del RGPD). En particular, el interés se basa en obtener datos estadísticos sobre la marcha de la compañía y sus actividades en relación con lo que comentan las personas en diferentes medios.
Fines del tratamiento	Recopilación y gestión de datos para: Consultas y estudios realizados por el responsable sobre diferentes ámbitos y materias. Conocer el desempeño de los profesionales docentes y de los programas del responsable. Por ejemplo, mediante encuestas en las que los alumnos anónimamente califican a los profesores, incluso añadiendo críticas constructivas sobre sus sesiones. Conocer la satisfacción del alumnado y las personas participantes en programas y actividades del responsable. Impulsar el posicionamiento de los programas de ESIC en diferentes rankings.
Colectivo	Profesorado que imparte docencia en las diferentes enseñanzas que se prestan por el Responsable (PDI (Personal Docente e Investigador), tanto laboral como externo) PAS (Personal de Administración y Servicios) Alumnos Antiguos alumnos Otras personas
Categorías de datos	Datos de carácter identificativo: NIF, nombre y apellidos, correo electrónico. Datos académicos: titulación, matrícula (estudiantes) y profesorado. Comentarios y opiniones sobre los contenidos de las encuestas.
Categoría destinatarios	Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad. Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Madrid. (conforme se prevén por la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades). Empresas de gestión de encuestas. Publicación en Web de datos personales y CV de PDI conforme a la legislación de aplicación. No se prevén cesiones de datos personales.
Encargados del tratamiento	Empresas de gestión de encuestas.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Se conservarán durante el tiempo necesario para cumplir con la finalidad para la que se recabaron y para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos. Las valoraciones sobre los docentes quedarán unidas a su ficha de empleado.
Información adicional	Conforme se establece en la normativa universitaria y de transparencia, parte de los datos recabados son publicados en la página web del responsable a efectos de cumplimiento de estándares de calidad para la obtención y renovación de autorizaciones universitarias. No se requiere EIPD para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD. A pesar de no ser necesaria se ha elaborado una EIPD, los procesos de anonimización quedarán documentados antes de iniciarse, con el objetivo de garantizar la irreversibilidad.

Responsable	Responsables independientes: ESIC y FESIC
Base jurídica	El tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del RGPD). En concreto, el correspondiente a la compra-venta de productos o servicios al por menor.
Fines del tratamiento	Para la venta de productos y servicios, tanto en tienda online como a través de gestiones presenciales, se recaban datos con las siguientes finalidades: Recibir y gestionar solicitudes de compra de productos y servicios. Retener productos y servicios en el carrito online y, en su caso, enviar un recordatorio de carrito. Emitir factura o factura simplificada. Cobrar del comprador el precio de los productos y servicios que el responsable venda. Ofrecer el correspondiente servicio postventa.
Colectivo	PDI (Personal Docente e Investigador) PAS (Personal de Administración y Servicios) Alumnos Antiguos alumnos Colaboradores Cualquier persona
Categorías de datos	Datos identificativos: nombre y apellidos, DNI, dirección electrónica, dirección física, teléfono.
Categoría destinatarios	Entidades financieras. Administración Tributaria.
Encargados del tratamiento	Empresas de transporte de mercancías.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Los datos se conservarán durante el tiempo necesario para cumplir con la finalidad para la que se recabaron y para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos, conforme a la Ley 58/2003, de 17 de diciembre, General Tributaria, además de los periodos establecidos en la normativa de archivos y documentación. 5 años en virtud del Código Civil (art. 1964) para las acciones personales sin plazo especial y, cuando procesa, 10 años en virtud de la Ley de Prevención de Blanqueo de Capitales y Financiación del Terrorismo (art. 25).
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	Responsables separados: ESIC y FESIC
Base jurídica	El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD).
Fines del tratamiento	Evaluación de los participantes para acreditar que cumplen los requisitos establecidos en las bases Selección del ganador Entrega de premios
Colectivo	Participantes en actividades de promoción, concursos o sorteos
Categorías de datos	Nombre y apellidos DNI Dirección física Email Número de teléfono Contenido que comparta para participar en la actividad promocional
Categoría destinatarios	Administración Tributaria Entidades bancarias
Encargados del tratamiento	Entidades colaboradoras en la gestión de los concursos y rifas.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales
Plazo supresión	Se conservarán durante el tiempo necesario para cumplir con la finalidad para la que se recabaron y para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD. Otras actividades de tratamiento vinculadas (accede a ellas para obtener más información): Fotografía y vídeo: en los casos en los que así se establezca, se publicarán algunos datos personales de los ganadores, incluídos sus nombres y apellidos, localidad, relación con el responsable, contenido compartido y su imagen (foto o vídeo) Envío de comunicaciones comerciales: en los casos en los que así se establezca, para participar en la actividad de promoción el interesado deberá ser receptor de comunicaciones comerciales publicitarias o promocionales del responsable. El consentimiento para este tratamiento se obtendrá de forma separada al de la actividad de promoción.

Responsable	Responsables independientes: ESIC y FESIC
Base jurídica	Para el caso de los PDI (Personal Docente e Investigador) y PAS (Personal de Administración y Servicios), en relación con la gestión de su ficha, las acreditaciones u otros supuestos específicos, y para el caso de los ponentes en eventos y congresos, el tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del Reglamento General de Protección de Datos). Para el caso de las grabaciones y emisiones de las intervenciones de los asistentes a eventos concretos, el tratamiento es necesario para la satisfacción de intereses legítimos perseguidos por el responsable del tratamiento o por un tercero, siempre que sobre dichos intereses no prevalezcan los intereses o los derechos y libertades fundamentales del interesado que requieran la protección de datos personales, en particular cuando el interesado sea un niño (art. 6.1.f del Reglamento General de Protección de Datos). La activación de la cámara durante las clases en línea se puede considerar con carácter general un tratamiento lícito, vista la obligación de los centros educativos de asegurar y garantizar la función educativa en relación con los alumnos afectados y el cumplimiento de una misión en interés público (ex. art. 6.1.e) RGPD), y las previsiones establecidas por las autoridades sanitarias y educativas en el contexto de pandemia, sin que sea necesario el consentimiento de los afectados. En cualquier caso, hará falta tener en cuenta el principio de proporcionalidad. Todo ello también conforme al Dictamen CNS 11/2021 de la Autoridad Catalana de Protección de Datos. Consentimiento expreso, tanto para la captación como para las demás finalidades, conforme se establece en: El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del Reglamento General de Protección de Datos) Ley Orgánica 1/1982, de 5 de mayo, de protección civil del derecho al honor, a la intimidad personal y familiar y a la propia imagen, especialmente sus artículos 2, 7 y 8. Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de derechos digitales.
Fines del tratamiento	Toma de fotografías y grabación de imágenes y voz para: Actividades docentes y de creación de la ficha de alumnos o de personas trabajadoras. Publicación en el aula virtual. Publicación en libros de promoción, orlas y aula virtual. Fines publicitarios o promocionales del responsable. Publicación en las páginas y sitios web del responsable y cedidos a medios de comunicación.
Colectivo	PDI (Personal Docente e Investigador), tanto laboral como externo PAS (Personal de Administración y Servicios) Alumnos Antiguos alumnos Participantes en concursos y sorteos organizados por el responsable Otras personas
Categorías de datos	Imagen Voz Nombre y apellidos Dirección física Email Teléfono Vínculo con el responsable Motivo concreto del tratamiento aceptado
Categoría destinatarios	Los datos serán publicados en las páginas y sitios web del responsable y cedidos a medios de comunicación, cuando se haya obtenido consentimiento por parte del interesado para estos tratamientos o, en su caso, cuando sea necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o se tenga que satisfacer el interés legítimo antes indicado del responsable. No se prevén otras cesiones de datos personales
Encargados del tratamiento	Empresas y agencias de gestión de contenidos, edición y entrega de material audiovisual.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Los datos tomados para actividades docentes o por causa de un contrato, se conservarán durante el tiempo necesario para cumplir con la finalidad para la que se recabaron y para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos. En el resto de casos, se mantendrá el tratamiento de los datos personales hasta que el usuario retire su consentimiento. En el caso de que los datos se hubieran publicado en sitios web de terceros o en medios de comunicación ajenos al responsable, el ejercicio de los derechos puede obtener como respuesta la imposibilidad de suprimir de forma efectiva los datos.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	ESIC
Base jurídica	Para el acceso a la biblioteca y el préstamo de libros, el tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del RGPD). Para el análisis funcional del uso de la biblioteca, el tratamiento es necesario para la satisfacción de este interés legítimo perseguido por el responsable del tratamiento (art. 6.1.f del RGPD).
Fines del tratamiento	Gestión y control de accesos a la biblioteca y préstamos de libros o publicaciones depositados en la biblioteca del responsable. Análisis funcional del uso de la biblioteca por parte de cada uno de sus usuarios, con el objeto de conocer si se hace o no uso de las instalaciones y los recursos vinculados y, en su caso, cuáles se deben mantener y cuáles mejorar o cambiar. El responsable podrá retirar el permiso de acceso a la biblioteca a aquella persona que lo solicite o que no la use durante el plazo establecido en las condiciones de uso, siempre que no tenga un vínculo contractual con ESIC o con FESIC.
Colectivo	PDI (Personal Docente e Investigador) PAS (Personal de Administración y Servicios) Alumnos Antiguos alumnos Trabajadores Colaboradores Otras personas a las que se conceda acceso a la biblioteca o a sus servicios, según las condiciones de uso de la biblioteca
Categorías de datos	Nombre y apellidos Dirección física Email Firma Teléfono Datos académicos y profesionales
Categoría destinatarios	Ayuntamiento de Pozuelo de Alarcón, Madrid
Transf. Internacional	No están previstas transferencias internacionales de los datos.
Encargados del tratamiento	No se prevén.
Plazo supresión	Los datos de usuarios del servicio se conservarán en el sistema de forma indefinida en tanto el interesado no solicite su supresión. Los datos de los préstamos se cancelarán una vez hayan finalizado.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	Responsable separados: ESIC y FESIC
Base jurídica	Creación del perfil de candidato y su mantenimiento: el tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del RGPD). Verificación por parte del responsable de la veracidad de los datos académicos vinculados con los estudios que el interesado diga haber cursado en ESIC o en FESIC, el tratamiento es necesario para la satisfacción de intereses legítimos perseguidos por el responsable del tratamiento o por un tercero. Comunicación de datos a las empresas inscritas, el interesado da su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD).
Fines del tratamiento	Gestión de perfiles de candidatos. Comprobación de veracidad de los datos académicos vinculados con estudios en ESIC y en FESIC. Comunicación de datos personales a las empresas inscritas.
Colectivo	Alumnos Antiguos alumnos
Categorías de datos	Nombre y apellidos DNI Dirección física Email Teléfono Imagen (fotografía o ) Firma Detalles de empleos pasados y actuales: entidad u organismo y puestos ocupados Expediente académico Detalles de expectativas e intereses sociales y económicos
Categoría destinatarios	Publicación en el portal con acceso para las empresas interesadas. Encargado del tratamiento: DOUBLE -DOT. Se encarga de la gestión del portal
Encargados del tratamiento	Encargado del tratamiento: DOS PUNTOS AN INTERNET COMPANY, S.L. - DOUBLE -DOT NIF: B85406692 (gestión del portal).
Transf. Internacional	Los datos podrán ser vistos por las empresas inscritas en el portal, que pueden estar en terceros países.
Plazo supresión	Se conservarán hasta que el interesado solicite la baja o la supresión de sus datos y para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	FESIC
Base jurídica	El tratamiento es necesario para el cumplimiento de una obligación legal aplicable al responsable del tratamiento (art. 6.1.c del RGPD). El tratamiento es necesario para el cumplimiento de una misión realizada en interés público o en el ejercicio de poderes públicos conferidos al responsable del tratamiento. (art. 6.1.e del RGPD).
Fines del tratamiento	Atención y tramitación de quejas, consultas y reclamaciones con objeto de velar por el respeto a los derechos y las libertades de los profesores, estudiantes y personal de administración y servicios.
Colectivo	Alumnos Antiguos alumnos PDI (Personal Docente e Investigador) PAS (Personal de Administración y Servicios) Colaboradores Otras personas interesadas
Categorías de datos	Nombre y apellidos DNI Dirección física Email Teléfono Firma Circunstancias personales, familiares y profesionales Datos académicos Datos profesionales: empleos anteriores y actuales, así como puestos de trabajo Datos de carácter especial: datos personales que revelen el origen étnico o racial, las opiniones políticas, las convicciones religiosas o filosóficas, o la afiliación sindical, y el tratamiento de datos genéticos, datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona física, datos relativos a la salud o datos relativos a la vida sexual o las orientación sexuales de una persona física. Datos personales relativos a sanciones en materia de función pública Información concerniente al asunto que en cada caso corresponda
Categoría destinatarios	ESIC Fuerzas y Cuerpos de Seguridad del Estado
Encargados del tratamiento	No se prevén.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Se conservarán durante el tiempo necesario para cumplir con la finalidad para la que se recabaron y como máximo 2 años desde la resolución del asunto, así como el tiempo necesario para determinar las posibles responsabilidades que se pudieran derivar de dicha finalidad y del tratamiento de los datos.
Información adicional	? No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD. ? Se requiere realizar una EIPD.

Responsable	Corresponsabilidad ESIC y FESIC
Base jurídica	Formalizar su adhesión: El tratamiento es necesario para la ejecución de un contrato en el que el interesado es parte o para la aplicación a petición de este de medidas precontractuales (art. 6.1.b del RGPD). Pedir la cesión de sus datos (de ESIC o FESIC a ESIC+FESIC): El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD).
Fines del tratamiento	Gestionar las inscripciones en la lista de antiguos alumnos Comprobación de datos para certificar su vínculo con ESIC o con FESIC Gestionar asuntos relacionados con la experiencia de los miembros del Grupo de Antiguos Alumnos Remitir información propia del Grupo de Antiguos Alumnos Remitir información sobre otras actividades: formación, experiencia extracurricular, deporte...
Colectivo	Antiguos alumnos de ESIC y de FESIC
Categorías de datos	Nombre y apellidos Dirección postal Email Número de teléfono Información sobre su vínculo con ESIC o con FESIC
Categoría destinatarios	No se prevén cesiones de datos personales
Encargados del tratamiento	Empresas con las que se llegue a acuerdos para gestión de promociones y descuentos.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Hasta que el interesado solicite la baja o la supresión de sus datos, permaneciendo desde ese momento bloqueados en la forma antes indicada.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	Acto de la recogida de datos personales: Corresponsabilidad de ESIC y FESIC. Atención y gestión de quejas y sugerencias. Responsables independientes ESIC y FESIC.
Base jurídica	El interesado dio su consentimiento para el tratamiento de sus datos personales para uno o varios fines específicos (art. 6.1.a del RGPD).
Fines del tratamiento	Registro y gestión de las consultas sobre las actividades del responsable.
Colectivo	Cualquier persona
Categorías de datos	Datos identificativos: Nombre Apellidos correo electrónico eléfono. Datos que puedan ser incorporados a la consulta.
Categoría destinatarios	De FESIC a ESIC y viceversa, según el caso.
Encargados del tratamiento	No se prevén.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Se conservarán durante el tiempo necesario para la tramitación y respuesta de la consulta.
Datos adicionales	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.

Responsable	Corresponsabilidad: ESIC y FESIC
Base jurídica	El tratamiento es necesario para el cumplimiento de una misión realizada en interés público o en el ejercicio de poderes públicos conferidos al responsable del tratamiento. (art. 6.1.e del RGPD). El tratamiento necesario por razones de un interés público esencial determinado por la Ley. Art. 9.2.g) RGPD.
Fines del tratamiento	La finalidad tanto de la seguridad física como el registro y control de acceso es garantizar la seguridad de las personas, bienes e instalaciones sobre los espacios físicos y electrónicos.
Colectivo	Toda persona física que acuda a las instalaciones o actividades del responsable: Alumnos Antiguos alumnos PDI (Personal Docente e Investigador) PAS (Personal de Administración y Servicios) Acompañantes Invitados Personalidades con Altos Cargos Ponentes Proveedores
Categorías de datos	Datos identificativos: Nombre y apellidos DNI Dirección física Teléfono Datos profesionales: empresa y cargo Motivo de la visita
Categoría destinatarios	Fuerzas y cuerpos de seguridad del Estado. Del corresponsable “ESIC- FESIC” a ESIC o a FESIC, según el caso.
Encargados del tratamiento	No se prevén.
Transf. Internacional	No se prevén transferencias internacionales de datos personales.
Plazo supresión	Treinta días como máximo, a contar desde la fecha de su recogida.
Información adicional	No se requiere para este tratamiento, por los datos tratados y tal y como su responsable lo ejecuta, conforme a lo dispuesto en el artículo 35 del RGPD y en el artículo 28 de la LOPD.