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Código

4626

Código

4626

Modalidad

  • Presencial

Horas

15

Importe

30

Inicio

08 Julio 2019

Finalización

10 Julio 2019

Dirección

D. Rafael Morales Bueno. Catedrático de Universidad de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Málaga.

Estado

En periodo de automatriculación

CONTENIDO, OBJETIVOS Y DESTINATARIOS DEL CURSO

Desde la perspectiva del tratamiento de datos, estos temas se conocen bajo las denominaciones Machine Learning, Big Data, Data Mining, Data Streams, Bussiness Intelligence (Aprendizaje automático, Minería de datos,
Descubrimiento de Conocimiento, Flujo de datos, Inteligencia de Negocio) todo dentro del ámbito de la Ingeniería y Ciencia de Datos.
Desde la perspectiva de la aplicación concreta a la prevención de delitos veremos tres enfoques: el enfoque de la realización concreta de dicha prevención en una entidad financiera regulada, el enfoque de lo que es exigible a una entidad por parte del órgano regulador y de control y el enfoque de un desarrollo técnológico de ayuda al cumplimiento de la regulación en materia de prevención del blanqueo de capitales y de la financiación del terrorismo.
En cada caso, tanto en el ámbito de la Ingeniería y Ciencia de Datos como en el ámbito de la aplicación concreta, el curso cuenta con especialistas que explicarán los temas con rigor, pero de forma asequible a cualquier persona interesada.
Este curso va dirigido a personas con cualquier nivel de formación que estén interesados en temas actuales
vinculados al tratamiento y toma de decisiones a partir de muy grandes volúmenes de datos, junto con su aplicación al ámbito de la prevención del blanqueo de capitales y de la financiación del terrorismo.

 

PROFESORADO


-Rafael Morales Bueno. Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Málaga.

-María Teresa Lamata Jiménez. Catedrática de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada.

-Albert Bifet. Ingeniero en Informática por la UPC.

-Alejandro D. Caneda. Ingeniero de Telecomunicación por la UMA.

-Francisco José López Ruiz. Licenciado en Administración y Dirección de Empresas en CUNEF. Técnico de Inspección del Banco de España.

-Vicente Amores Sánchez. Licenciado en Matemáticas y en Derecho.

HORARIO

CRONOGRAMA

Lunes 8 de Julio 

Sesión 1 (mañana) 9:00-11:30- ¿De verdad se generan tantos datos? ¿Qué hacer con ellos y cómo hacerlo?

Ponente: Rafael Morales Bueno

11:30-12:00 Descanso

Sesión 2 (mañana) 12:00-14:30- Innovación en el proceso de identificación de clientes

Ponente: Vicente Amores Sánchez

Sesión 3 (mañana) Mesa Redonda

Martes 9 de Julio 

Sesión 1 (mañana) 9:00-11:30- Cómo tomar una buena decisión dependiendo del contexto.

Ponente: María Teresa Lamata

11:30-12:00 Descanso

Sesión 2 (mañana) 12:00-14:30- Recomendaciones para la prevención del blanqueo de capitales y de la financiación del terrorismo.

Ponente: Francisco José lópez Ruiz

Sesión 3 (mañana) Mesa Redonda

Miércoles 10 de Julio 

Sesión 1 (mañana) 9:00-11:30-Machine Learning para Fintech

Ponente: Albert Bifet

11:30-12:00 Descanso

Sesión 2 (mañana) 12:00-14:30 Una solución para automatizar la prevención del blanqueo de capitales.

Ponente: Alejandro D. Caneda

Sesión 3 (mañana) Mesa redonda

MATRÍCULA

MATRÍCULA

Plazo de solicitud concluirá 5 días naturales antes del comienzo de la actividad académica, siempre que queden plazas disponibles.

PROCEDIMIENTO
Las personas interesadas en matricularse deberán formalizar su inscripción a través de uno de los siguientes procedimientos:

1. Presentación del impreso de matrícula en el registro de la Sede de Málaga (Pza.de la Legión Española Nº1– Málaga), debidamente cumplimentado y acompañado de la siguiente documentación:
a) Fotocopia del D.N.I./N.I.E./pasaporte.
b) Justificante de haber abonado el importe de la matrícula.

2. A través del procedimiento on-line disponible en la dirección: http://www.unia.es/automatricula

El número de plazas es limitado, y se cubrirán por riguroso orden de entrada de matrículas. 

DERECHOS DE MATRÍCULA

El importe es de 30 euros (incluye la cantidad de 8 euros en concepto de apertura de expediente y expedición de certificado y/o diploma de aprovechamiento). 

FORMA DE PAGO

Se realizará en un solo pago a través de uno de los siguientes procedimientos:
- transferencia bancaria o ingreso en la cuenta de LA CAIXA
N. CUENTA: ES78 210091 66752200074348
- sistema online en la dirección http://www.unia.es/automatricula

Los gastos que generen las operaciones bancarias serán por cuenta de los/las interesados/as.
Las instrucciones de matrícula se encuentran disponibles en la web: www.unia.es

AYUDAS

Solo se contempla la modalidad de matrícula.

Plazo de solicitud: hasta el 20 DE JUNIO de 2019

Documentación a presentar:

1. Impreso de solicitud normalizado disponible en la dirección: www.unia.es/impresos y en cualquiera de las Sedes de esta universidad.

2. Justificación documental de los ingresos familiares mediante fotocopia de la declaración del I.R.P.F. correspondiente al ejercicio 2017. En el supuesto de no disponer de ella por no haber estado obligado a su presentación, cualquier otro documento oficial que acredite la situación económica familiar o bien, en su caso, declaración jurada de los recursos económicos de la unidad familiar.

3. Documentación acreditativa de la titulación o titulaciones académicas, en caso de que la posea, y el o los expedientes académicos de las mismas.

4. Documentación acreditativa de las circunstancias socio-familiares.

5. Currículum vitae.

En ningún caso las ayudas concedidas incluirán los precios públicos por apertura de expediente y expedición de certificados (8€)

Para más información consultar las bases de la convocatoria en www.unia.es 

CERTIFICACIONES

Quienes acrediten la asistencia al menos al 80% de las horas lectivas tendrán derecho a la obtención de un Certificado de Asistencia. En el caso de que el curso contemple pruebas de evaluación, quienes las superen tendrán derecho a la expedición de un Diploma de Aprovechamiento, con expresión de la calificación obtenida. 

Con la colaboración de:

Machine learning: prevención del blanqueo de capitales y de la financiación del terrorismo Machine learning: prevención del blanqueo de capitales y de la financiación del terrorismo