Desde el Centro Asociado de la UNED de Albacete, te invitamos a la charla "Normalizando el fracaso".
El fracaso es una palabra que muchas personas temen, pero, ¿qué pasaría si lo viéramos de otra forma? En esta charla, exploraremos cómo el error y la caída pueden ser grandes maestros en el mundo empresarial. A través de un caso real de fracaso empresarial, hablaremos de los errores de gestión más comunes y sus consecuencias, y analizaremos si el concurso de acreedores y la segunda oportunidad funcionan en la práctica tal como lo dicen las leyes.
En España, el estigma social sobre el fracaso sigue siendo un obstáculo para muchos emprendedores, y, además, la salud mental en las empresas sigue siendo un tema pendiente. Por eso, no solo hablaremos de las dificultades y desafíos, sino también de cómo convertir estas experiencias en aprendizaje y resiliencia.
Acompáñanos en este espacio de reflexión, donde analizaremos casos de éxito y fracaso, desmitificaremos los procesos legales y reconsideraremos nuestra relación con el error. Fracasar no es el fin, sino una oportunidad para crecer.
La charla se ofrecerá en modalidad PRESENCIAL y ONLINE, y también podrás verla en DIFERIDO a través del campus de la UNED. Para los interesados en asistir de manera presencial, el evento será en la Sala de Conferencias de la UNED en Albacete a las 19:00 horas. La charla tendrá una duración de dos horas, finalizando a las 21:00 horas.
Sesión nº3 del 29 de octubre de 2018 de la asignatura Gestión de Empresas Informáticas (71902031), asignatura perteneciente al 2º curso del GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN así como GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA. En dicha tutoría:
Viendo el tema 4 de Análisis de Problemas y Tomas de Decisiones. Hemos visto el teorema de bayes para el análisis de las probabilidades a posteriori conociendo las probabilidades a priori. También vimos el concepto de Entropia e Información de un Canal
Dando un repaso al Tema 5. Técnicas instrumentales de planificación, programación y control viendo principalmente casos prácticos de árboles de decisión, valor esperado de la información y programación lineal.
