{"id":10811,"date":"2018-09-07T08:36:54","date_gmt":"2018-09-07T08:36:54","guid":{"rendered":"http:\/\/cio.edu.umh.es\/?page_id=10811"},"modified":"2021-06-10T13:43:50","modified_gmt":"2021-06-10T11:43:50","slug":"cursoavecal","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/cursoavecal\/","title":{"rendered":"Programa de Formaci\u00f3n: Aplicaci\u00f3n del Big Data en el sector del calzado para la mejora de la competitividad y de los procesos productivos"},"content":{"rendered":"
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Programa de Formaci\u00f3n: Aplicaci\u00f3n del\u00a0Big Data\u00a0en el sector del calzado para la mejora de la competitividad y de los procesos productivos<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Material de las sesiones<\/strong><\/span><\/p>

Sesi\u00f3n 1:<\/strong><\/p>

Sesi\u00f3n 1 – Parte I<\/a>
Sesi\u00f3n 1 – Parte II<\/a>
Sesi\u00f3n 2:<\/strong>
Sesi\u00f3n 2<\/a>
Sesi\u00f3n 3:<\/strong>
Sesi\u00f3n 3 – Parte\u00a0I<\/a>
Sesi\u00f3n 3 – Parte II<\/a>
Sesi\u00f3n 4:<\/strong>
Sesi\u00f3n 4 – Parte I<\/a>
Sesi\u00f3n 4 – Parte II<\/a><\/p>

1.\u00a0Descripci\u00f3n<\/strong><\/p>

El sector del calzado se sigue mostrando como uno de los principales motores econ\u00f3mico de la Comunidad Valenciana y, en particular, de la provincia de Alicante. Este hecho facilita que tambi\u00e9n sea pionero en la implantaci\u00f3n de novedosas tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n, puestas al servicio de la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica y de la toma de decisiones en empresas de este sector.<\/span><\/p>

Una de estas tecnolog\u00edas, cada vez con mayor presencia, es el Big Data: una disciplina que aborda el ciclo completo del tratamiento de grandes vol\u00famenes de datos, con el objeto de sacarles el m\u00e1ximo valor desde el punto de vista organizacional. El Big Data ha irrumpido con gran fuerza en el tejido empresarial y est\u00e1 generando la necesidad de nuevos profesionales especialistas, conocedores de las metodolog\u00edas y herramientas m\u00e1s utilizadas.<\/span><\/p>

El Instituto Universitario de Investigaci\u00f3n CIO (cio.umh.es<\/a><\/span>), de la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez de Elche, es un organismo con m\u00e1s de una d\u00e9cada de experiencia en investigaci\u00f3n y formaci\u00f3n de estudiante y profesionales, compuesto por m\u00e1s de cuarenta investigadores, todos ellos doctores, especialistas en matem\u00e1ticas, estad\u00edstica e inform\u00e1tica. Entre sus objetivos fundamentales se encuentra el de la investigaci\u00f3n b\u00e1sica\/metodol\u00f3gica en tem\u00e1ticas asociadas a la miner\u00eda de datos (Data Mining), el Big Data y, en general, lo que actualmente se conoce como ciencia de los datos (Data Science); la transferencia de conocimiento a empresas e instituciones p\u00fablicas; y, finalmente, aunque no menos importante, el de la formaci\u00f3n de profesionales de muy diversos sectores en las herramientas y t\u00e9cnicas estad\u00edsticas m\u00e1s actuales. Dada esta \u00faltima circunstancia y teniendo en cuenta la necesidad del sector del calzado, dependiente de un producto con una demanda volatil asociada a la \u201cmoda\u201d y otras muchas circunstancias (clim\u00e1ticas, socio-econ\u00f3micas, etc), de incrementar su grado de competitividad y mejorar los procesos productivos en sus diferentes fases, nos creemos en la obligaci\u00f3n de proponer un programa formativo, dividido en cinco sesiones, con el objetivo principal de ofrecer una formaci\u00f3n pr\u00e1ctica que habilite a implantar soluciones Big Data en empresas vinculadas al sector del calzado.<\/span><\/p>

El programa formativo est\u00e1 dirigido, en concreto, a profesionales del sector del calzado que actualmente, por sus funciones dentro de la empresa, dispongan de acceso a las bases de datos de la misma y que deseen reciclar sus conocimientos estad\u00edsticos a trav\u00e9s del aprendizaje de las t\u00e9cnicas Big Data m\u00e1s punteras, pero tambi\u00e9n el programa se encuentra orientado a todos\/as aquellos\/as profesionales de empresas del calzado, incluidos miembros de la direcci\u00f3n, con inter\u00e9s por aprender las posibles aplicaciones y bondades asociadas al Big Data en el sector de la producci\u00f3n del zapato. A lo largo del programa formativo se abordar\u00e1n materias tan demandadas como la predicci\u00f3n y tratamiento de la rotura de stock, la explotaci\u00f3n del B2B y la segmentaci\u00f3n de la clientela y el an\u00e1lisis de las redes sociales de la empresa, entre otras cuestiones de m\u00e1xima actualidad.<\/span><\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

2. Responsable del programa<\/strong><\/span><\/p>

Juan Aparicio Baeza, director del Instituto Universitario de Investigaci\u00f3n CIO y profesor Titular del Departamento de Estad\u00edstica, Matem\u00e1ticas e Inform\u00e1tica de la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez de Elche. Con dos sexenios de investigaci\u00f3n y cerca de 100 contribuciones cient\u00edficas en el \u00e1mbito de la estad\u00edstica, la computaci\u00f3n y el mundo de la eficiencia y la productividad.<\/span><\/p>

Acceso al curr\u00edculum de Juan Aparicio en plataformas p\u00fablicas:<\/span><\/p>

Researchgate:<\/span>\u00a0https:\/\/www.researchgate.net\/profile\/Juan_Aparicio3<\/a><\/span><\/p>

Web del CIO:<\/span>\u00a0http:\/\/cio.edu.umh.es\/investigadores\/juan-aparicio<\/a><\/span><\/p>

<\/p>

3. Estructura del programa formativo<\/strong><\/p>

El programa se divide en cinco m\u00f3dulos, con los siguientes contenidos:<\/span><\/p>

Sesi\u00f3n 1\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0Big Data para decisiones Estrat\u00e9gicas. Principios y aplicaciones en el sector calzado<\/b><\/span><\/em><\/strong><\/span><\/p>

15 de octubre\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span><\/em><\/strong><\/span>Objetivos de la sesi\u00f3n<\/span><\/span><\/p>

16:00-21:00 (5 horas)<\/em><\/strong>\u00a0 \u00a0<\/span> \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0O1: Conocer los principios fundamentales del Big Data e identificar las fases del <\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0proceso.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O2: Identificar posibles aplicaciones pr\u00e1cticas del Big Data en el sector del calzado.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O3: Conocer la existencia de las diferentes t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis y las situaciones <\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0donde aplicarlas.<\/span><\/p>

Sesi\u00f3n 2\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Redes Sociales: Captaci\u00f3n y an\u00e1lisis de tweets<\/span><\/em><\/strong><\/span><\/p>

17 de octubre\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/strong>Objetivos de la sesi\u00f3n<\/span><\/em><\/span><\/span><\/p>

16:00-21:00\u00a0(5 horas)\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/span>O1: Conocer los principios de captura y an\u00e1lisis de tweets.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O2: Conocer los principios de las t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n y asociaci\u00f3n.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O3: Extraer informaci\u00f3n estrat\u00e9gica para la empresa a partir de tweets.<\/span><\/p>

Sesi\u00f3n 3\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Predicci\u00f3n de la rotura de stock<\/span><\/em><\/strong><\/span><\/p>

22 de octubre\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/strong>Objetivos de la sesi\u00f3n<\/span><\/em><\/span><\/span><\/p>

16:00-21:00\u00a0<\/em><\/strong>(5 horas)\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/span><\/em><\/strong><\/span>O1: Conocer la estructura b\u00e1sica de bases de datos de almacenamiento.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O2: Conocer los principios de las t\u00e9cnicas predictivas de clasificaci\u00f3n y regresi\u00f3n.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O3: Aplicar t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n para predicci\u00f3n de momentos cr\u00edticos.<\/span><\/p>

Sesi\u00f3n 4\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Explotaci\u00f3n del B2B y segmentaci\u00f3n de la clientela<\/span><\/em><\/strong><\/span><\/p>

24 de octubre\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/strong>Objetivos de la sesi\u00f3n<\/span><\/em><\/span><\/span><\/p>

16:00-21:00\u00a0(5 horas)\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/span>O1: Conocer c\u00f3mo se estructura la informaci\u00f3n en portales B2B.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O2: Conocer los principios de las t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n Cluster.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O3: Conocer los fundamentos de los algoritmos de recomendaci\u00f3n tipo \u201cAmazon\u201d <\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0en portales B2B.<\/span><\/p>

Sesi\u00f3n 5\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0 \u00a0Entrevistas individuales y asesoramiento ad-hoc<\/span><\/em><\/strong><\/span><\/p>

29 de octubre\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/em><\/strong>Objetivos de la sesi\u00f3n<\/span><\/em><\/span><\/span><\/p>

16:00-21:00\u00a0(5 horas)\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0<\/span><\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/span>O1: Identificar posibles aplicaciones del Big Data en el contexto de negocio del <\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0alumno.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O2: Dise\u00f1ar estrategias a implementar en la\/s necesidad\/es detectada\/s.<\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 O3: Plantear posibles escenarios de recogida de datos no contemplados todav\u00eda <\/span><\/p>

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 en el negocio.<\/span><\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

4. Perfil recomendado<\/strong><\/span><\/p>

En cuanto al perfil id\u00f3neo de acceso al curso:<\/span><\/p>

– Academic programs<\/span>: Inform\u00e1ticos, Estad\u00edsticos, Matem\u00e1ticos, ADE…<\/span><\/p>

– Conocimientos de partida<\/span>: Bases de Datos, Inform\u00e1tica a nivel usuario avanzado. <\/span><\/p>

– Puesto en la empresa<\/span>: personal t\u00e9cnico, controller, directore de departamento o servicio.<\/span><\/p>

– Competencias en la empresa<\/span>: Marketing, Inform\u00e1tica, Analista, Log\u00edstica…<\/span><\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

5. Lugar de celebraci\u00f3n<\/span><\/strong><\/p>

En el\u00a0Institute<\/strong>, Ed. Torremarit (campus de la UMH de Elche).<\/span><\/p>

\u00a0<\/span><\/p>

6. Inscripciones<\/strong><\/span><\/p>

http:\/\/www.avecal.es\/contacto\/<\/a><\/span><\/p>

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Programa de Formaci\u00f3n: Aplicaci\u00f3n del\u00a0Big Data\u00a0en el sector del calzado para la mejora de la competitividad y de los procesos productivos<\/p>\n

Material de las sesiones
\nSesi\u00f3n 1:
\nSesi\u00f3n 1 – Parte ISesi\u00f3n 1 – Parte IISesi\u00f3n 2:Sesi\u00f3n 2Sesi\u00f3n 3:Sesi\u00f3n 3 – Parte\u00a0ISesi\u00f3n 3 – Parte IISesi\u00f3n 4:Sesi\u00f3n 4 – Parte ISesi\u00f3n 4 – Parte II
\n1.\u00a0Descripci\u00f3n
\nEl sector del calzado […]<\/p>","protected":false},"author":3477,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"page-templates\/template-pagebuilder-full-width.php","meta":{"_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10811"}],"collection":[{"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3477"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10811"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10811\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10811"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10811"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10811"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}