Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Semestre	Disciplina	Carga Horária
1º	Matemática	80 Horas
Gestão de Marketing	80 Horas
Comunicação	40 Horas
Algoritmo e Lógica de Programação	160 Horas
Humanidades, Ciências Sociais e Cidadania	40 Horas
PROJETO COMUNITÁRIO I	80 Horas
2º	Programação de Computadores	160 Horas
Criatividade e Inovação	40 Horas
Estrutura de Dados	80 Horas
Fundamentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas	40 Horas
Relações Étnico-Raciais e Indígenas	40 Horas
Gestão de Projetos	40 Horas
PROJETO COMUNITÁRIO II	80 Horas
3º	Metodologia Científica	40 Horas
Arquitetura e Organização de Computadores	80 Horas
Redes de Computadores	80 Horas
Estatística	80 Horas
Ciências do Ambiente e Sustentabilidade	40 Horas
Sistemas Operacionais	80 Horas
PROJETO COMUNITÁRIO III	80 Horas
4º	Interface Homem-Máquina (IHM)	80 Horas
Análise de Qualidade em Projetos de Sistemas	80 Horas
Inteligência Artificial	80 Horas
Programação de Apps	80 Horas
Desenvolvimento Web	80 Horas
PROJETO COMUNITÁRIO IV	80 Horas
5º	Banco de Dados	120 Horas
Segurança da Informação	80 Horas
Gestão de Pessoas	80 Horas
Engenharia de Software	80 Horas
Empreendedorismo	40 Horas
PROJETO COMUNITÁRIO V	80 Horas
Libras	80 Horas

Disciplina	Ementa
Matemática	Módulo I: Pré-Cálculo - Revisão de álgebra: equações, inequações e sistemas lineares. Funções elementares: polinomiais, racionais e modulares. Trigonometria: identidades, equações e funções trigonométricas. Geometria analítica: coordenadas, distâncias, equações de retas e circunferências. Números complexos e operações. Módulo II: Funções e Limites - Definição e propriedades de funções. Funções exponenciais e logarítmicas. Conceito intuitivo e formal de limite. Propriedades dos limites. Limites laterais e limites no infinito. Continuidade de funções e teoremas fundamentais. Módulo III: Derivadas - Conceito de derivada e interpretação geométrica. Regras de derivação: regra da cadeia, produto e quociente. Derivadas de funções elementares. Aplicações de derivadas: taxas de variação, otimização e análise gráfica. Teorema do valor médio. Regra de L'Hôpital. Módulo IV: Séries e Sequências - Sequências numéricas e convergência. Séries infinitas e testes de convergência. Séries geométricas e harmônicas. Séries de potências. Séries de Taylor e Maclaurin. Módulo V: Projeto Interdisciplinar - Aplicação integrada dos conceitos matemáticos. Resolução de problemas práticos computacionais. Modelagem matemática aplicada à tecnologia. Desenvolvimento de projeto aplicado integrando conhecimentos adquiridos.
Gestão Marketing	Módulo I: Fundamentos do Marketing - Conceitos fundamentais de marketing. Evolução do marketing. Orientações de marketing: produção, produto, vendas, marketing e marketing holístico. Mix de marketing (4Ps). Marketing estratégico versus operacional. Ambiente de marketing. Papel do marketing nas organizações. Ética em marketing. Módulo II: Comportamento do Consumidor e Pesquisa de Mercado - Conceitos de comportamento do consumidor. Processo de decisão de compra. Fatores que influenciam o comportamento: culturais, sociais, pessoais e psicológicos. Perfil do consumidor contemporâneo. Pesquisa de mercado: tipos e métodos. Pesquisa qualitativa e quantitativa. Coleta e análise de dados. Segmentação de mercado. Módulo III: Estratégias de Marketing e Planejamento - Análise de ambiente: SWOT, PESTEL. Análise da concorrência. Segmentação, targeting e posicionamento (STP). Estratégias de marketing: crescimento, competitivas. Planejamento de marketing. Objetivos e metas. Estratégias de produto, preço, praça e promoção. Orçamento de marketing. Cronograma e implementação. Módulo IV: Marketing Digital e Redes Sociais - Integração entre marketing tradicional e digital. Estratégias de marketing digital. Funil de vendas digital. Inbound marketing. Marketing de conteúdo. SEO e SEM. Redes sociais: estratégias e gestão. Mídia paga e orgânica. E-mail marketing. Marketing de influência. Métricas digitais. Módulo V: Gestão de Marca e Comunicação - Conceitos de marca (brand). Brand equity. Identidade e imagem de marca. Posicionamento de marca. Arquitetura de marcas. Estratégias de marca: extensão, co-branding. Naming e design de marca. Comunicação integrada de marketing (CIM). Propaganda. Promoção de vendas. Relações públicas. Módulo VI: Marketing de Relacionamento e CRM - Conceitos de marketing de relacionamento. Valor do cliente ao longo do tempo (CLV). Fidelização e retenção de clientes. Programas de fidelidade. Customer Relationship Management (CRM). Gestão de banco de dados de clientes. Marketing one-to-one. Atendimento e experiência do cliente. Pós-venda. Módulo VII: Métricas e Análise de Resultados - KPIs de marketing. Métricas de desempenho: alcance, engajamento, conversão. ROI de marketing. Análise de campanhas. Dashboards de marketing. Ferramentas de análise: Google Analytics. Testes A/B. Atribuição de marketing. Otimização baseada em dados. Módulo VIII: Tendências e Inovações em Marketing - Marketing 5.0 e tecnologias emergentes. Inteligência artificial em marketing. Automação de marketing. Personalização em escala. Marketing de voz. Realidade aumentada e virtual. Marketing sustentável e responsável. Neuromarketing. Consumer insights. Futuro do marketing.
Comunicação	Módulo I: Fundamentos da Língua Portuguesa - Gramática aplicada: concordância, regência e colocação pronominal. Ortografia oficial da língua portuguesa. Estrutura e coesão textual. Tipos e gêneros textuais. Leitura e interpretação de textos. Módulo II: Técnicas de Comunicação Escrita - Redação técnica e profissional. Elaboração de documentos: e-mails, relatórios, atas e ofícios. Clareza, concisão e objetividade na escrita. Normas ABNT para documentação. Revisão e edição de textos. Módulo III: Técnicas de Comunicação Oral - Fundamentos da oratória. Técnicas de apresentação em público. Linguagem verbal e não verbal. Uso de recursos audiovisuais. Argumentação e persuasão. Comunicação em reuniões. Módulo IV: Comunicação Interpessoal e Corporativa - Comunicação assertiva e feedback. Comunicação em ambientes corporativos. Reuniões eficazes. Negociação e gestão de conflitos. Comunicação interna e externa nas organizações. Trabalho em equipe. Módulo V: Projeto Prático de Comunicação - Desenvolvimento de projeto integrado de comunicação. Aplicação prática dos conhecimentos adquiridos. Apresentação e defesa de trabalhos. Análise de casos reais do ambiente profissional. Comunicação em contextos tecnológicos.
Algoritmo e Lógica de Programação	Módulo I: Introdução à Lógica de Programação e Pensamento Computacional - Conceitos fundamentais de algoritmos. Pensamento computacional: decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algoritmos. Resolução de problemas através da lógica. Representação de algoritmos: pseudocódigo, fluxogramas e descrição narrativa. Estruturas básicas de programação. Desenvolvimento do raciocínio lógico. Módulo II: Fundamentos de Programação com C - Introdução à linguagem C. Ambiente de desenvolvimento. Estrutura básica de um programa em C. Tipos de dados primitivos. Variáveis e constantes. Operadores aritméticos, relacionais e lógicos. Entrada e saída de dados. Expressões e atribuições. Comentários e boas práticas de codificação. Módulo III: Estruturas de Controle de Fluxo e Aplicações - Estruturas de decisão: if, if-else, switch-case. Estruturas de repetição: for, while, do-while. Estruturas aninhadas. Controle de fluxo: break, continue. Aplicações práticas com estruturas de controle. Resolução de problemas algorítmicos. Otimização de código. Módulo IV: Vetores, Funções e Modularização em C - Arrays unidimensionais (vetores). Arrays multidimensionais (matrizes). Manipulação de strings. Funções: definição, declaração e chamada. Passagem de parâmetros: por valor e por referência. Escopo de variáveis. Recursividade. Modularização de código. Bibliotecas padrão. Módulo V: Boas Práticas de Desenvolvimento de Algoritmos e Depuração - Princípios de programação limpa. Legibilidade e manutenibilidade do código. Documentação de código. Padrões de nomenclatura. Reutilização de código. Técnicas de depuração. Testes unitários básicos. Análise de complexidade algorítmica. Otimização de desempenho.
Humanidades, Ciências Sociais e Cidadania	Módulo I: Introdução às Humanidades e Ciências Sociais - Conceitos de humanidades e ciências sociais. Importância para a formação integral do profissional de tecnologia. Métodos de pesquisa em ciências humanas e sociais. Interdisciplinaridade. Pensamento crítico e reflexivo. Relação entre tecnologia e sociedade. Módulo II: História e Cultura - Conceitos de história e cultura. Principais períodos históricos. História do Brasil e formação cultural. Patrimônio cultural material e imaterial. Diversidade cultural brasileira. Memória e identidade. Cultura digital e sociedade contemporânea. Módulo III: Sociologia e Estrutura Social - Conceitos sociológicos fundamentais. Estrutura social e organização da sociedade. Classes sociais e mobilidade. Instituições sociais. Mudança social e tecnologia. Problemas sociais contemporâneos. Sociologia do trabalho e das organizações. Módulo IV: Filosofia e Ética - Conceitos filosóficos básicos. Correntes filosóficas principais. Ética e moral. Valores e princípios. Ética profissional em tecnologia. Dilemas éticos na era digital. Responsabilidade social do profissional de TI. Filosofia da tecnologia. Módulo V: Cidadania e Direitos Humanos - Conceito de cidadania. Evolução histórica dos direitos. Direitos civis, políticos e sociais. Declaração Universal dos Direitos Humanos. Direitos humanos no Brasil. Participação cidadã. Democracia digital. Direitos digitais e proteção de dados. Módulo VI: Políticas Públicas e Sustentabilidade - Conceitos de políticas públicas. Ciclo de políticas públicas. Participação social na formulação de políticas. Políticas de tecnologia e inovação. Sustentabilidade e TI verde. Agenda 2030 e ODS. Responsabilidade socioambiental em tecnologia. Módulo VII: Diversidade e Inclusão - Conceitos de diversidade e inclusão. Discriminação e preconceito. Equidade de gênero na tecnologia. Diversidade étnico-racial. Inclusão de pessoas com deficiência. Acessibilidade digital. Diversidade na indústria de tecnologia. Respeito às diferenças. Módulo VIII: Participação Social e Voluntariado - Conceitos de participação social. Organizações da sociedade civil. Tecnologia para o bem social. Voluntariado em projetos tecnológicos. Responsabilidade social individual. Engajamento comunitário. Projetos de impacto social com tecnologia. Cidadania ativa e transformação digital.
Projeto Comunitário I	A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos tecnológicos e de gestão. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através da tecnologia.
Programação de Computadores	Módulo I: Fundamentos Essenciais - Introdução à linguagem Python. Histórico e características da linguagem. Instalação e configuração do ambiente de desenvolvimento Visual Studio Code. Sintaxe básica: variáveis, tipos de dados, operadores. Entrada e saída de dados. Comentários e documentação. Primeiro programa em Python. Estrutura de um programa Python. Módulo II: Estruturas de Controle de Fluxo: Tomando Decisões e Iterando - Estruturas de decisão: if, elif, else. Operadores lógicos e relacionais. Estruturas de repetição: for, while. Iteração sobre sequências. Break, continue e pass. Estruturas aninhadas. Aplicações práticas de controle de fluxo. Resolução de problemas com loops. Módulo III: Coleções de Dados: Organizando e Manipulando Informações - Listas: criação, acesso e manipulação. Métodos de listas. Tuplas: características e uso. Dicionários: pares chave-valor. Conjuntos (sets): operações e aplicações. List comprehension. Estruturas de dados aninhadas. Escolha da estrutura adequada para cada problema. Módulo IV: Modularização: Criando Programas Organizados e Reutilizáveis - Conceito de funções. Definição e chamada de funções. Parâmetros e argumentos. Retorno de valores. Escopo de variáveis: local e global. Funções lambda. Módulos e pacotes. Importação de bibliotecas. Organização de código em módulos. Módulo V: Manipulação de Arquivos: Trabalhando com Dados Persistentes - Abertura e fechamento de arquivos. Modos de abertura: leitura, escrita e append. Leitura de arquivos: read, readline, readlines. Escrita em arquivos. Context managers (with). Manipulação de arquivos CSV. Tratamento de exceções em operações com arquivos. Persistência de dados. Módulo VI: Introdução à Programação Orientada a Objetos com Python - Conceitos de POO: classes e objetos. Atributos e métodos. Método construtor (init). Encapsulamento. Herança. Polimorfismo. Métodos especiais. Abstração. Vantagens da POO. Aplicações práticas. Módulo VII: Boas Práticas de Desenvolvimento: Escrevendo Código de Qualidade - PEP 8: guia de estilo Python. Nomenclatura de variáveis, funções e classes. Documentação com docstrings. Tratamento de exceções: try, except, finally. Debugging e ferramentas de depuração. Testes unitários com unittest. Code review. Refatoração de código. Versionamento com Git. Módulo VIII: Bibliotecas Essenciais - NumPy: arrays e operações matemáticas. Pandas: manipulação e análise de dados. Matplotlib: visualização de dados. Requests: requisições HTTP. SQLite: banco de dados com Python. JSON: manipulação de dados JSON. Datetime: manipulação de datas e horas. Introdução a outras bibliotecas relevantes para Análise e Desenvolvimento de Sistemas.
Criatividade e Inovação	Módulo I: Fundamentos de Criatividade - Conceitos de criatividade. Mitos e verdades sobre criatividade. Processo criativo: etapas e características. Pensamento divergente e convergente. Bloqueios à criatividade. Criatividade individual e organizacional. Criatividade aplicada à tecnologia. Ambiente criativo em equipes de desenvolvimento. Módulo II: Técnicas e Ferramentas de Criatividade - Brainstorming e suas variações. SCAMPER. Mapas mentais. Técnica dos seis chapéus. Analogias e metáforas. Pensamento lateral. Design thinking aplicado à tecnologia. Técnicas de estimulação criativa. Facilitação de sessões criativas. Módulo III: Fundamentos de Inovação - Conceitos e tipos de inovação: incremental e radical. Inovação de produto, processo e organizacional. Inovação tecnológica. Inovação aberta e fechada. Ecossistema de inovação tecnológica. Importância estratégica da inovação. Inovação disruptiva em tecnologia. Difusão de inovações. Módulo IV: Processos e Metodologias de Inovação - Funil de inovação. Stage-Gate. Design Thinking. Lean Startup. Prototipagem rápida. Minimum Viable Product (MVP). Pivotagem. Metodologias ágeis para inovação. Sprints de inovação. Hackathons. Módulo V: Gestão da Inovação - Estratégia de inovação em TI. Cultura de inovação. Liderança para inovação. Estruturas organizacionais para inovação. Gestão de portfólio de inovação. Métricas de inovação. Propriedade intelectual: patentes de software. Parcerias para inovação tecnológica. Estudos de caso de inovação em tecnologia e workshops práticos.
Estrutura de Dados	Módulo I: Mergulhando no Mundo das Estruturas de Dados com C/C++ - Conceitos de Tipos Abstratos de Dados (TAD). Importância das estruturas de dados. Revisão de C/C++. Ponteiros e alocação dinâmica de memória. Estruturas (structs). Classes em C++. Análise de complexidade: notação Big O. Eficiência de algoritmos. Módulo II: Listas, Tuplas e Conjuntos: Organizando Dados - Listas lineares: conceitos e operações. Listas encadeadas simples. Listas duplamente encadeadas. Listas circulares. Implementação de listas em C/C++. Tuplas: características e uso. Conjuntos: operações e implementação. Comparação entre estruturas. Módulo III: Dominando Mapas: Eficiência em Mapeamento com std::map - Conceito de mapas (dicionários). Tabelas hash: conceitos e aplicações. Funções hash. Tratamento de colisões. Implementação de tabelas hash. STL em C++: std::map e std::unordered_map. Operações com mapas. Aplicações práticas. Módulo IV: Estruturas Lineares Avançadas: Pilhas, Filas e Deques - Pilhas (Stack): conceito LIFO. Operações: push, pop, top. Implementação de pilhas. Aplicações de pilhas. Filas (Queue): conceito FIFO. Operações: enqueue, dequeue. Implementação de filas. Filas de prioridade. Deques (Double-ended queue). Aplicações práticas. Módulo V: Árvores: Estruturas Hierárquicas de Dados - Conceitos de árvores. Terminologia: raiz, nó, folha, altura. Árvores binárias. Árvore binária de busca (BST). Operações: inserção, remoção, busca. Percursos em árvores: pré-ordem, em-ordem, pós-ordem. Árvores balanceadas: AVL, Red-Black. Aplicações de árvores. Módulo VI: Grafos: Modelando Relacionamentos Complexos - Conceitos de grafos. Terminologia: vértices, arestas, grau. Representação de grafos: matriz de adjacência, lista de adjacência. Grafos direcionados e não direcionados. Percursos em grafos: busca em largura (BFS), busca em profundidade (DFS). Algoritmos de menor caminho: Dijkstra, Bellman-Ford. Aplicações práticas de grafos. Módulo VII: Algoritmos Essenciais: Ordenação e Busca - Importância da ordenação. Algoritmos de ordenação simples: bubble sort, insertion sort, selection sort. Algoritmos de ordenação eficientes: merge sort, quick sort, heap sort. Análise de complexidade dos algoritmos. Algoritmos de busca: linear, binária. Busca em estruturas de dados complexas. Comparação de desempenho. Módulo VIII: Aplicações Práticas de Estruturas de Dados - Resolução de problemas computacionais reais. Escolha da estrutura de dados adequada. Otimização de código. Estruturas de dados em sistemas reais. Casos de uso em desenvolvimento de software. Projeto integrador: desenvolvimento de aplicação utilizando múltiplas estruturas de dados. Análise de desempenho e otimização.
Fundamentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas	Módulo I: Análise e Desenvolvimento de Sistemas: Conceitos e Aplicações - Conceitos fundamentais de Sistemas de Informação. Evolução dos sistemas computacionais. Papel do analista de sistemas. Ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas. Tipos de sistemas: transacionais, gerenciais, estratégicos. Importância dos SI para as organizações. Carreira em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Módulo II: Dados, Informação e Conhecimento: Fundamentos para Tomada de Decisão - Conceitos de dados, informação e conhecimento. Hierarquia: dados → informação → conhecimento → sabedoria. Qualidade da informação: precisão, atualidade, relevância. Transformação de dados em informação. Sistemas de apoio à decisão. Inteligência de negócios (BI). Big Data e Analytics. Valor da informação para as organizações. Módulo III: Sistemas de Informação nas Organizações: Integração e Vantagens Competitivas - Classificação de Sistemas de Informação. Sistemas de Processamento de Transações (SPT). Sistemas de Informação Gerencial (SIG). Sistemas de Apoio à Decisão (SAD). Sistemas de Informação Executiva (SIE). Sistemas Especialistas. ERP, CRM e SCM. Integração de sistemas. Vantagem competitiva através da TI. Alinhamento estratégico de TI. Módulo IV: Desafios e Tendências em Sistemas de Informação - Segurança da informação e privacidade. Questões éticas em SI. Impactos sociais da tecnologia. Computação em nuvem. Internet das Coisas (IoT). Inteligência Artificial e Machine Learning. Blockchain. Transformação digital. Indústria 4.0. Futuro dos Sistemas de Informação. Profissional de SI na era digital.
Relações Étnico-Raciais e Indígenas	Módulo I: Introdução às Relações Étnico-Raciais e Indígenas - Conceitos de raça, etnia e identidade. Diversidade étnico-racial no Brasil. Formação do povo brasileiro. Conceitos de racismo estrutural e institucional. Importância do estudo das relações étnico-raciais. Legislação educacional: Leis 10.639/03 e 11.645/08. Tecnologia e inclusão racial. Módulo II: História e Cultura Afro-Brasileira - África: berço da humanidade e civilizações africanas. Diáspora africana e escravidão no Brasil. Resistência negra: quilombos e movimentos. Abolição e pós-abolição. Contribuições africanas para a cultura brasileira. Religiões de matriz africana. Expressões culturais afro-brasileiras: música, dança, culinária. Personalidades negras na tecnologia. Módulo III: História e Cultura Indígena - Povos indígenas no Brasil: diversidade e características. História dos povos indígenas: pré-colonial, colonial e contemporânea. Direitos territoriais e demarcação de terras. Contribuições indígenas para a cultura brasileira. Línguas indígenas. Cosmologia e espiritualidade indígena. Situação atual dos povos indígenas. Tecnologia e povos indígenas. Módulo IV: Racismo e Discriminação - Conceitos de preconceito, discriminação e racismo. Racismo estrutural, institucional e individual. Manifestações de racismo na sociedade brasileira. Colorismo. Injúria racial e crime de racismo. Racismo algorítmico e tecnológico. Consequências do racismo. Estratégias de enfrentamento ao racismo. Módulo V: Políticas Públicas e Ações Afirmativas - Políticas públicas de promoção da igualdade racial. Ações afirmativas: conceitos e justificativas. Sistema de cotas no Brasil. Programas de inclusão social. Estatuto da Igualdade Racial. Políticas para comunidades quilombolas. Políticas para povos indígenas. Inclusão digital e racial. Avaliação de políticas afirmativas. Módulo VI: Direitos Humanos e Legislação - Direitos humanos fundamentais. Constituição Federal e igualdade racial. Estatuto da Igualdade Racial. Convenção Internacional sobre Eliminação de Discriminação Racial. Legislação indigenista. Direitos territoriais indígenas. Marco Civil da Internet e discriminação. Ministério da Igualdade Racial. Mecanismos de denúncia e proteção. Módulo VII: Educação e Diversidade Cultural - Educação para as relações étnico-raciais. Currículo e diversidade. Pedagogia antirracista. Representatividade na educação e tecnologia. Valorização da diversidade cultural. Materiais didáticos e representação. Formação de professores. Práticas pedagógicas inclusivas. Diversidade na área de tecnologia. Módulo VIII: Práticas de Inclusão e Respeito à Diversidade - Promoção da igualdade racial no ambiente profissional de TI. Diversidade nas organizações de tecnologia. Combate ao racismo institucional. Comunicação não violenta e antirracista. Letramento racial. Desconstrução de estereótipos. Valorização da diversidade em equipes de tecnologia. Responsabilidade social e étnico-racial. Viés algorítmico e inclusão.
Gestão de Projetos	Módulo I: Fundamentos de Gestão de Projetos - Conceitos e Princípios de Gestão de Projetos: definição de projeto, programa e portfólio. Diferença entre projeto e operação. Características dos projetos. Tripla restrição: escopo, tempo e custo. Ciclo de Vida do Projeto: fases e processos. Grupos de processos. Estruturas Organizacionais e Projetos: funcional, matricial e projetizada. Papel do gerente de projetos. PMO (Project Management Office). Projetos de tecnologia. Módulo II: Metodologia PMBOK - Áreas de Conhecimento do PMBOK: integração, escopo, cronograma, custos, qualidade, recursos, comunicações, riscos, aquisições e partes interessadas. Processos de Gestão de Projetos: iniciação, planejamento, execução, monitoramento e controle, encerramento. Integração e Escopo do Projeto: termo de abertura, plano de gerenciamento do projeto, declaração de escopo, EAP. Gerenciamento de mudanças. Aplicação em projetos de software. Módulo III: Ferramentas e Técnicas de Planejamento - Estrutura Analítica do Projeto (EAP/WBS): decomposição do trabalho, dicionário da EAP, pacotes de trabalho. Cronograma e Gestão de Tempo: sequenciamento de atividades, diagrama de rede, método do caminho crítico (CPM), PERT, gráfico de Gantt, recursos e durações. Gestão de Custos e Orçamento: estimativas de custos, orçamento do projeto, agregação de custos, linha de base, gestão do valor agregado (EVM). Ferramentas para projetos de TI. Módulo IV: Gestão de Riscos e Qualidade - Identificação e Análise de Riscos: conceitos de risco, registro de riscos, análise qualitativa e quantitativa, matriz de probabilidade e impacto. Planejamento de Respostas a Riscos: estratégias para ameaças e oportunidades, planos de contingência, reservas gerenciais. Gestão da Qualidade e Ferramentas de Controle: planejamento da qualidade, garantia da qualidade, controle da qualidade, ferramentas: diagrama de Ishikawa, gráficos de controle, auditorias. Qualidade em software. Módulo V: Ferramentas Atuais e Metodologias Ágeis - Softwares de Gestão de Projetos: MS Project, Trello, Asana, Jira, características e funcionalidades, comparação de ferramentas, integração de ferramentas. Metodologias Ágeis: manifesto ágil, Scrum (papéis, eventos, artefatos), Kanban (quadro, WIP, fluxo contínuo), diferenças entre metodologias tradicionais e ágeis, abordagem híbrida, quando usar cada metodologia. DevOps e gestão de projetos.
Projeto Comunitário II	A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de programação, estruturas de dados e gestão de projetos. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas.
Metodologia Científica	Módulo I: Introdução à Metodologia Científica - Fundamentos da metodologia científica: conceitos, natureza do conhecimento científico e método científico. Tipos de pesquisa: exploratória, descritiva e explicativa. Abordagens quantitativas e qualitativas. Ciência e tecnologia: relações e impactos. Pesquisa em Sistemas de Informação. Módulo II: Estrutura e Planejamento da Pesquisa - Estrutura e planejamento da pesquisa científica: delimitação do tema, formulação de problemas, objetivos e hipóteses. Revisão bibliográfica e fundamentação teórica. Métodos e técnicas de coleta e análise de dados. Pesquisa bibliográfica em bases de dados científicas. Ferramentas de busca e organização de referências. Módulo III: Redação Científica - Normas técnicas para redação acadêmica (ABNT): formatação, citações e referências. Estrutura de trabalhos científicos: resumo, introdução, desenvolvimento, conclusão. Artigos científicos e trabalhos de conclusão de curso. Linguagem científica e clareza textual. Ética na pesquisa científica: plágio, direitos autorais. Integridade acadêmica. Módulo IV: Apresentação e Divulgação Científica - Apresentação oral e visual de trabalhos acadêmicos. Elaboração de pôsteres e artigos científicos. Recursos audiovisuais para apresentações. Divulgação e comunicação científica. Publicação em periódicos e eventos científicos. Comunicação científica na era digital.
Arquitetura e Organização de Computadores	Módulo I: Fundamentos da Organização de Computadores - História e evolução dos computadores. Arquitetura de von Neumann. Componentes básicos de um computador: hardware e software. Níveis de abstração em sistemas computacionais. Organização versus arquitetura de computadores. Conceitos de CPU, memória e E/S. Interação entre hardware e software. Módulo II: Representando a Informação: Dados e Instruções - Sistemas de numeração: binário, octal, decimal e hexadecimal. Conversão entre sistemas. Representação de números inteiros: sinal-magnitude, complemento de 1 e complemento de 2. Representação de números reais: ponto flutuante IEEE 754. Códigos de caracteres: ASCII e Unicode. Representação de instruções. Formatos de instrução. Módulo III: Processador: A Unidade de Processamento Central - Estrutura da CPU: ULA, unidade de controle, registradores. Ciclo de instrução: busca, decodificação, execução. Linguagem de montagem (Assembly). Conjunto de instruções (ISA). Pipeline de instruções: conceito e vantagens. Hazards e técnicas de resolução. Desempenho do processador. Arquiteturas RISC e CISC. Módulo IV: Memória: Hierarquia e Gerenciamento - Hierarquia de memória: registradores, cache, RAM, armazenamento secundário. Princípios de localidade. Memória cache: mapeamento direto, associativo e associativo por conjunto. Políticas de substituição. Memória principal: tipos e características (SRAM, DRAM). Memória virtual: conceitos e benefícios. Paginação e segmentação. Módulo V: Dispositivos de Entrada e Saída (E/S) e Barramentos - Dispositivos de E/S: teclado, mouse, monitor, impressora. Interfaces de E/S. Técnicas de E/S: programada, por interrupção, DMA. Barramentos: tipos e características. Barramento de dados, endereços e controle. Padrões de barramentos: PCI, USB, SATA. Comunicação entre componentes. Módulo VI: Arquiteturas Avançadas e Tendências - Processamento paralelo: conceitos e tipos. Multiprocessadores e multicomputadores. Arquiteturas multicore. GPU e computação paralela. Computação distribuída. Cloud computing e arquitetura. Computação quântica: introdução. Tendências futuras: IoT, edge computing. Eficiência energética em computação.
Redes de Computadores	Módulo I: Introdução a Redes de Computadores e Arquitetura em Camadas - Conceitos fundamentais de redes de computadores. Histórico e evolução das redes. Tipos de redes: LAN, MAN, WAN. Topologias de rede: barramento, estrela, anel, malha. Modelo de referência OSI. Arquitetura TCP/IP. Comparação entre modelos. Encapsulamento de dados. Protocolos de rede. Módulo II: Camada de Aplicação: Protocolos e Serviços - Arquitetura cliente-servidor e peer-to-peer. Protocolo HTTP e HTTPS. DNS: sistema de nomes de domínio. Protocolo FTP. SMTP, POP3 e IMAP: protocolos de e-mail. DHCP: atribuição dinâmica de endereços. Serviços de rede. Desenvolvimento de aplicações de rede. Web services e APIs. Módulo III: Camada de Transporte: Confiabilidade e Controle de Fluxo - Funções da camada de transporte. Multiplexação e demultiplexação. Protocolo UDP: características e aplicações. Protocolo TCP: estabelecimento de conexão, controle de fluxo, controle de congestionamento. Three-way handshake. Confiabilidade na transmissão. Sockets de rede. Portas e números de porta. Módulo IV: Camada de Rede: Endereçamento, Roteamento e Encaminhamento - Funções da camada de rede. Protocolo IP: IPv4 e IPv6. Endereçamento IP: classes, sub-redes e CIDR. NAT (Network Address Translation). Roteamento: conceitos e algoritmos. Protocolos de roteamento: RIP, OSPF, BGP. ICMP: diagnóstico de rede. Fragmentação de pacotes. Qualidade de serviço (QoS). Módulo V: Camada de Enlace de Dados: Acesso à Rede e Compartilhamento de Meio - Funções da camada de enlace. Endereçamento MAC. Controle de acesso ao meio (MAC). Protocolo Ethernet. Switches e bridges. VLANs. Protocolos de enlace: PPP. Detecção e correção de erros: CRC, paridade. Controle de fluxo na camada de enlace. Módulo VI: Redes Locais (LANs) e Tecnologias de Rede - Padrões IEEE 802. Ethernet: cabeamento estruturado, categorias de cabo. Redes sem fio: Wi-Fi (IEEE 802.11). Segurança em redes Wi-Fi: WEP, WPA, WPA2, WPA3. Bluetooth. Tecnologias de acesso: ADSL, fibra óptica, cabo. Redes corporativas. Data centers. Módulo VII: Tendências em Redes de Computadores - Computação em nuvem e redes. Internet das Coisas (IoT): arquitetura e protocolos. Redes Definidas por Software (SDN). Virtualização de funções de rede (NFV). 5G e redes móveis. IPv6: transição e adoção. Segurança em redes: firewall, VPN, IDS/IPS. Redes de próxima geração. Edge computing.
Estatística	Módulo I: Introdução à Estatística - Conceitos básicos de estatística. População e amostra. Variáveis: tipos e classificação (qualitativas, quantitativas). Coleta e organização de dados. Tabelas de frequência: simples, absoluta, relativa, acumulada. Representações gráficas: histogramas, gráficos de barras, setores, linhas e dispersão. Estatística aplicada à tecnologia. Módulo II: Medidas Descritivas - Medidas de tendência central: média aritmética, mediana e moda. Propriedades da média. Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Medidas de posição: quartis, decis e percentis. Box-plot. Análise exploratória de dados. Outliers e tratamento. Estatística descritiva em Python. Módulo III: Probabilidade - Conceitos fundamentais de probabilidade. Experimentos aleatórios e espaço amostral. Eventos e operações com eventos. Probabilidade clássica, frequentista e subjetiva. Probabilidade condicional e independência. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas. Distribuições discretas: binomial e Poisson. Aplicações em sistemas computacionais. Módulo IV: Distribuições de Probabilidade Contínuas - Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade. Distribuição normal: características e propriedades. Distribuição normal padrão. Teorema Central do Limite. Distribuição t de Student. Distribuição qui-quadrado. Distribuição F. Aplicações em análise de dados. Módulo V: Inferência Estatística - Conceitos de inferência estatística. Amostragem e distribuições amostrais. Estimação pontual e intervalar. Intervalo de confiança para média e proporção. Testes de hipóteses: conceitos fundamentais. Hipóteses nula e alternativa. Erro tipo I e tipo II. Nível de significância e valor-p. Testes paramétricos. Testes para média e proporção. Módulo VI: Correlação e Regressão - Análise de correlação. Diagrama de dispersão. Coeficiente de correlação de Pearson. Interpretação da correlação. Regressão linear simples. Método dos mínimos quadrados. Equação da reta de regressão. Análise de resíduos. Regressão linear múltipla. Previsão e predição. Aplicações em machine learning. Módulo VII: Análise de Variância (ANOVA) - Fundamentos da ANOVA. ANOVA de um fator (one-way). ANOVA de dois fatores (two-way). Pressupostos da ANOVA: normalidade, homocedasticidade, independência. Testes post-hoc: Tukey, Bonferroni. Aplicações práticas. ANOVA em experimentos tecnológicos. Análise estatística com ferramentas computacionais.
Ciências do Ambiente e Sustentabilidade	Módulo I: Fundamentos de Ciências Ambientais - Conceitos básicos de ecologia e meio ambiente. Ecossistemas e biodiversidade. Recursos naturais renováveis e não renováveis. Ciclos biogeoquímicos: carbono, nitrogênio, água. Serviços ecossistêmicos. Relações entre tecnologia e meio ambiente. Pegada ecológica da tecnologia. Módulo II: Impactos Ambientais - Principais problemas ambientais contemporâneos: poluição atmosférica, hídrica e do solo. Desmatamento e perda de biodiversidade. Mudanças climáticas e aquecimento global. Lixo eletrônico (e-waste). Degradação ambiental e suas causas. Avaliação de impactos ambientais. Impactos ambientais da indústria de TI. Módulo III: Sustentabilidade - Conceitos de sustentabilidade e desenvolvimento sustentável. Dimensões da sustentabilidade: ambiental, econômica e social. Agenda 2030 e Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Economia circular e green economy. TI Verde (Green IT). Práticas sustentáveis em data centers. Computação sustentável. Responsabilidade socioambiental em TI. Módulo IV: Legislação Ambiental - Sistema Nacional do Meio Ambiente (SISNAMA). Política Nacional do Meio Ambiente. Licenciamento ambiental e estudos ambientais. Crimes ambientais e responsabilidade civil. Instrumentos de gestão ambiental. Legislação sobre resíduos eletrônicos. Normas ambientais para empresas de tecnologia. Módulo V: Tecnologias Sustentáveis - Energias renováveis: solar, eólica, biomassa e hidrelétrica. Eficiência energética em sistemas computacionais. Tecnologias limpas e produção mais limpa. Gestão de resíduos eletrônicos e reciclagem. Logística reversa de equipamentos. Inovações tecnológicas para a sustentabilidade. Cloud computing e sustentabilidade. Blockchain para sustentabilidade ambiental.
Sistemas Operacionais	Módulo I: Desvendando os Mecanismos de um Sistema Operacional - Conceitos fundamentais de Sistemas Operacionais. Histórico e evolução dos SO. Funções principais: gerenciamento de recursos. Tipos de SO: monotarefa, multitarefa, monousuário, multiusuário. Sistemas em tempo real. Sistemas embarcados. Interface entre hardware e software. Kernel e modos de operação: usuário e kernel. Módulo II: Explorando a Estrutura Interna de Sistemas Operacionais - Processos e threads: conceitos e diferenças. Estados de processos. Criação e término de processos. Context switch. Comunicação entre processos (IPC). Sincronização de processos: problemas clássicos (produtor-consumidor, jantar dos filósofos). Semáforos e monitores. Deadlock: conceitos, prevenção e detecção. Escalonamento de CPU. Módulo III: Arquitetura de Sistemas Operacionais: Uma Visão Geral - Arquiteturas de SO: monolítica, em camadas, microkernel, modular. Chamadas de sistema (system calls). Máquinas virtuais e containers. Comparação entre Windows e Linux: arquitetura interna. Estrutura do kernel Linux. Estrutura do Windows NT. Drivers de dispositivos. Módulos carregáveis. Módulo IV: Sistemas de Arquivos: Organização e Gerenciamento de Dados - Conceitos de arquivos e diretórios. Operações com arquivos. Métodos de acesso: sequencial, direto, indexado. Estrutura de diretórios. Implementação de sistemas de arquivos. Alocação de espaço: contígua, encadeada, indexada. Gerenciamento de espaço livre. Sistemas de arquivos: FAT, NTFS, ext3/ext4, XFS. Journaling. Performance e fragmentação. Módulo V: Escalonamento de Processos e Simulação com SOSIM - Algoritmos de escalonamento: FCFS, SJF, Round Robin, por prioridades. Escalonamento em sistemas multiprocessados. Escalonamento em tempo real. Critérios de avaliação: throughput, turnaround time, waiting time, response time. Simulação de algoritmos de escalonamento. Utilização do simulador SOSIM. Análise comparativa de desempenho. Otimização de escalonamento.
Projeto Comunitário III	A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de redes, sistemas operacionais, estatística e sustentabilidade. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas sustentáveis.
Interface Homem-Máquina (IHM)	Módulo I: Introdução à Interação Humano-Computador - Conceitos fundamentais de IHC. Histórico e evolução das interfaces. Importância da IHC no desenvolvimento de sistemas. Fatores humanos em computação. Ergonomia cognitiva. Modelos de interação. Acessibilidade e design inclusivo. Usuário e contexto de uso. Princípios de design centrado no usuário. Módulo II: Princípios de Design de Interface - Princípios de design: consistência, feedback, affordance, visibilidade. Leis de Gestalt aplicadas ao design. Teoria das cores. Tipografia. Layout e composição. Hierarquia visual. Design responsivo. Padrões de design (design patterns). Guias de estilo e guidelines: Material Design, iOS Human Interface Guidelines. Módulo III: Técnicas de Design de Interface - Processo de design de interface. Pesquisa com usuários: personas, cenários, user stories. Card sorting. Sketching e wireframing. Prototipagem: baixa, média e alta fidelidade. Ferramentas de prototipagem: Figma, Adobe XD, Sketch. Design de interação. Microinterações. Animações e transições. Design systems. Módulo IV: Usabilidade e Avaliação de Interfaces - Conceitos de usabilidade. Critérios de usabilidade: eficácia, eficiência, satisfação, aprendizagem, memorização. Métodos de avaliação: inspeção e teste. Avaliação heurística: heurísticas de Nielsen. Testes de usabilidade: planejamento, execução e análise. Questionários: SUS, QUIS. Eye tracking. A/B testing. Métricas de usabilidade. Módulo V: Tópicos Avançados em IHM - Design para dispositivos móveis: mobile first, touch interfaces. Interfaces por voz (VUI). Interfaces conversacionais: chatbots. Realidade Virtual (VR) e Realidade Aumentada (AR). Interfaces gestuais. Wearables. Internet das Coisas (IoT) e interfaces. Inteligência Artificial e interfaces adaptativas. Ética em design de interfaces. Tendências futuras em IHM.
Análise de Qualidade em Projetos de Sistemas	Módulo I: O Analista de Sistemas e o Contexto Empresarial - Papel do analista de sistemas. Competências e habilidades necessárias. Relação com stakeholders. Áreas de atuação. Análise de negócios versus análise de sistemas. Processos de negócio e TI. Alinhamento estratégico. Comunicação eficaz com diferentes públicos. Documentação de sistemas. Módulo II: Técnicas de Elicitação e Gestão de Requisitos - Conceitos de requisitos: funcionais e não funcionais. Técnicas de elicitação: entrevistas, questionários, workshops, brainstorming, observação. JAD (Joint Application Development). Prototipação. User stories e casos de uso. Documentação de requisitos: especificação de requisitos de software (ERS). Rastreabilidade de requisitos. Gerenciamento de mudanças em requisitos. Ferramentas de gestão de requisitos. Módulo III: Modelagem de Processos de Negócio com BPMN - Conceitos de modelagem de processos. Business Process Model and Notation (BPMN): elementos e notação. Eventos, atividades, gateways, fluxos. Pools e lanes. Modelagem de processos AS-IS e TO-BE. Identificação de gargalos e oportunidades de melhoria. Simulação de processos. Utilização do software Bizagi Modeler ou similar. Análise e otimização de processos. Módulo IV: Prototipação e Comunicação Eficaz de Soluções - Tipos de protótipos: baixa, média e alta fidelidade. Wireframes e mockups. Protótipos interativos. Ferramentas de prototipação. Validação de requisitos com protótipos. Feedback de usuários. Iteração e refinamento. Comunicação de soluções: apresentações, documentação visual. Storytelling técnico. Design thinking aplicado à análise. Módulo V: Testes de Software - Fundamentos de testes de software. Níveis de teste: unitário, integração, sistema, aceitação. Tipos de teste: funcional, não funcional, caixa-branca, caixa-preta. Técnicas de teste. Automação de testes. Testes unitários com JUnit (Java). Testes de interface com Selenium. Desenvolvimento orientado a testes (TDD). Plano de testes. Casos de teste. Gestão de defeitos. Métricas de qualidade. Módulo VI: Ferramentas Essenciais para o Analista de Sistemas - Ferramentas de modelagem: Enterprise Architect, Astah, Visual Paradigm. Ferramentas de prototipação: Figma, Adobe XD, Balsamiq. Ferramentas de gestão de requisitos: Jira, Azure DevOps. Ferramentas de colaboração: Confluence, Miro, Slack. Versionamento de documentação. Ferramentas de análise de dados. SQL para analistas. Ferramentas de BI básico.
Inteligência Artificial	Módulo I: Introdução à Inteligência Artificial e suas Aplicações - Conceitos fundamentais de IA. História e evolução da IA. Áreas da IA: machine learning, deep learning, visão computacional, processamento de linguagem natural. Tipos de IA: IA fraca e IA forte. Agentes inteligentes. Aplicações da IA: saúde, finanças, varejo, indústria, entretenimento. IA no cotidiano. Impactos sociais e econômicos da IA. Módulo II: Técnicas de Representação de Conhecimento e Raciocínio - Representação de conhecimento: lógica proposicional e de predicados. Regras de produção. Redes semânticas. Frames. Ontologias. Sistemas baseados em conhecimento. Sistemas especialistas. Mecanismos de inferência. Raciocínio baseado em casos. Incerteza e raciocínio probabilístico. Lógica fuzzy. Módulo III: Aprendizado de Máquina: Conceitos, Algoritmos e Aplicações - Conceitos de Machine Learning. Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, por reforço. Preparação de dados: limpeza, normalização, feature engineering. Algoritmos de classificação: árvores de decisão, k-NN, Naive Bayes, SVM. Algoritmos de regressão: regressão linear, regressão logística. Algoritmos de agrupamento: k-means, hierarchical clustering. Validação de modelos: overfitting, underfitting. Métricas de avaliação. Bibliotecas: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Módulo IV: Processamento de Linguagem Natural para Sistemas Inteligentes - Conceitos de PLN. Análise lexical e sintática. Análise semântica. Tokenização e stemming. Bag of words e TF-IDF. Word embeddings: Word2Vec, GloVe. Análise de sentimentos. Chatbots e assistentes virtuais. Tradução automática. Reconhecimento de entidades nomeadas (NER). Geração de texto. Modelos de linguagem: BERT, GPT. Aplicações práticas de PLN. Módulo V: Desafios Éticos e o Futuro da IA - Ética em IA: viés algorítmico, discriminação. Transparência e explicabilidade (XAI). Privacidade e proteção de dados. Responsabilidade e accountability. IA e mercado de trabalho. Regulamentação da IA. IA generativa: oportunidades e riscos. Deepfakes. IA e sustentabilidade. Tendências futuras: AGI, computação quântica. IA responsável e governança.
Programação de Apps	Módulo I: Introdução ao Desenvolvimento Mobile Multiplataforma - Panorama do desenvolvimento mobile. Plataformas mobile: Android, iOS. Tipos de aplicativos: nativos, híbridos, web apps. Desenvolvimento multiplataforma: vantagens e desvantagens. Frameworks multiplataforma: React Native, Flutter, Ionic, Xamarin. Comparação entre frameworks. Escolha da tecnologia adequada. Arquitetura de aplicativos mobile. Módulo II: Dominando o Framework: Estrutura, Sintaxe e Componentes - Introdução ao MIT App Inventor. Interface visual e blocos de programação. Componentes de interface: botões, labels, textboxes, listas. Layout e design responsivo. Navegação entre telas. Eventos e handlers. Variáveis e listas. Procedimentos e funções. Componentes multimídia: câmera, áudio, vídeo. Sensores: GPS, acelerômetro, giroscópio. Módulo III: Design de Interfaces Incríveis: UI/UX para Apps - Princípios de UI/UX mobile. Design para touch: tamanho de elementos, gestos. Padrões de navegação mobile: tabs, drawer, bottom navigation. Material Design e Human Interface Guidelines. Tipografia e cores em mobile. Ícones e recursos visuais. Responsividade e diferentes tamanhos de tela. Acessibilidade em apps mobile. Prototipagem de apps. Testes de usabilidade mobile. Módulo IV: Conectando seu App: APIs RESTful, Web Services e Frameworks Web - Conceitos de APIs RESTful. Protocolo HTTP: métodos GET, POST, PUT, DELETE. Formato JSON. Consumo de APIs externas. Web component no App Inventor. Integração com Firebase. Autenticação de usuários. Armazenamento de dados na nuvem. Push notifications. Integração com mapas e geolocalização. APIs de terceiros: redes sociais, pagamento. Módulo V: Boas Práticas, Testes e Publicação nas Lojas de Aplicativos - Banco de dados local: SQLite. TinyDB no App Inventor. Persistência de dados. Performance em apps mobile. Otimização de imagens e recursos. Testes em dispositivos reais. Debugging. Preparação para publicação. Google Play Store: requisitos e processo de publicação. Apple App Store: requisitos e processo. Certificados e assinaturas. Versionamento de apps. Monetização: ads, in-app purchases. Analytics e métricas de uso.
Desenvolvimento Web	Módulo I: Introdução ao Desenvolvimento Web e Padrões de Projeto - Arquitetura cliente-servidor. Conceitos de front-end e back-end. Full-stack development. Protocolos web: HTTP/HTTPS. Requisições e respostas. Stateless e stateful. Cookies e sessões. Introdução a padrões de projeto: MVC, MVP, MVVM. Clean Architecture. SOLID principles. REST e RESTful APIs. Módulo II: Construindo APIs RESTful: Back-end com Framework - Introdução a frameworks back-end: Node.js/Express, Django, Flask, Spring Boot. Escolha e configuração do framework. Rotas e endpoints. Métodos HTTP: GET, POST, PUT, DELETE, PATCH. Parâmetros de rota, query e body. Middleware. Tratamento de erros. Validação de dados. JSON Web Token (JWT). CORS. Documentação de APIs: Swagger/OpenAPI. Postman para testes. Módulo III: Persistência de Dados: Bancos de Dados e APIs - Integração com bancos de dados relacionais: MySQL, PostgreSQL. ORMs: Sequelize, SQLAlchemy, Hibernate. Operações CRUD. Migrations. Relacionamentos entre tabelas. Queries complexas. Banco de dados NoSQL: MongoDB. Modelagem de dados para APIs. Connection pooling. Transações. Otimização de consultas. Backup e recovery. Módulo IV: Segurança em Aplicações Web: Autenticação e Autorização - Conceitos de segurança web. OWASP Top 10. Autenticação versus autorização. Métodos de autenticação: sessões, tokens, OAuth 2.0. JWT: estrutura e implementação. Hash de senhas: bcrypt, argon2. Proteção contra ataques: SQL Injection, XSS, CSRF. Sanitização de inputs. HTTPS e certificados SSL/TLS. Rate limiting. Segurança de APIs. Módulo V: Deploy e Boas Práticas: Escalabilidade e Manutenção - Ambientes de desenvolvimento, homologação e produção. Versionamento de código: Git e GitHub. CI/CD: integração e entrega contínuas. Containerização: Docker. Deploy em cloud: Heroku, AWS, Google Cloud, Azure. Variáveis de ambiente. Logs e monitoramento. Performance e otimização. Caching. Load balancing. Escalabilidade horizontal e vertical. Testes automatizados: unitários, integração. Documentação de código.
Projeto Comunitário IV	A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de desenvolvimento web, mobile, inteligência artificial e design de interfaces. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas acessíveis e inovadoras.
Banco de Dados	Módulo I: Introdução a Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs) - Conceitos fundamentais de banco de dados. Histórico e evolução dos SGBDs. Arquitetura de sistemas de banco de dados: níveis de abstração (físico, lógico, visão). Modelo de dados: hierárquico, rede, relacional, orientado a objetos, NoSQL. Independência de dados. Administração de banco de dados (DBA). Vantagens e aplicações de SGBDs. SGBD versus sistemas de arquivos. Módulo II: Modelagem de Dados Relacional - Modelo Entidade-Relacionamento (MER). Entidades, atributos e relacionamentos. Cardinalidade e participação. Atributos derivados, compostos e multivalorados. Entidades fracas. Generalização e especialização. Diagrama Entidade-Relacionamento (DER). Modelo Relacional: tabelas, tuplas, atributos. Chaves: primária, estrangeira, candidata. Integridade referencial. Normalização: formas normais (1FN, 2FN, 3FN, BCNF). Desnormalização. Módulo III: Linguagem SQL para Manipulação de Dados - Introdução à SQL. DDL (Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP. Tipos de dados. Constraints: NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK. DML (Data Manipulation Language): INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT. Consultas básicas e avançadas. Operadores: aritméticos, lógicos, relacionais. Funções agregadas: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Cláusulas: WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY. Joins: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER. Subconsultas. Views. Índices. Módulo IV: Integrando Banco de Dados com Aplicações - Conexão de aplicações com bancos de dados. Drivers de conexão. Linguagens de programação e bancos de dados: Python, Java, JavaScript. Bibliotecas de acesso: JDBC, PyMySQL, psycopg2, mysql-connector. Prepared statements. Transações em aplicações. CRUD em aplicações. ORM (Object-Relational Mapping): conceitos e vantagens. ORMs populares: SQLAlchemy, Hibernate, Sequelize. Active Record pattern. Módulo V: Conceitos Avançados em Banco de Dados - Transações: propriedades ACID. Controle de concorrência. Locks: compartilhados e exclusivos. Deadlocks: detecção e prevenção. Técnicas de recuperação de falhas. Logs de transações. Backup e restore. Segurança em bancos de dados: autenticação, autorização, criptografia. SQL Injection e prevenção. Otimização de consultas. Planos de execução. Bancos de dados distribuídos. NoSQL: conceitos, tipos (documento, chave-valor, coluna, grafo), MongoDB, Redis, Cassandra.
Segurança da Informação	Módulo I: Fundamentos da Segurança da Informação - Conceitos de segurança da informação. Tríade CIA: confidencialidade, integridade e disponibilidade. Princípios adicionais: autenticidade, não-repúdio. Ativos de informação. Análise e gestão de riscos. Normas e frameworks: ISO 27001, ISO 27002, NIST. Políticas de segurança. Governança de segurança da informação. Segurança física e lógica. Módulo II: Ameaças e Vulnerabilidades no Mundo Real - Tipos de ameaças: malware, vírus, worms, trojans, ransomware, spyware. Ataques de rede: DoS, DDoS, Man-in-the-Middle, spoofing, sniffing. Vulnerabilidades de software: buffer overflow, race conditions. Exploits e payloads. CVE (Common Vulnerabilities and Exposures). Ciclo de vida das vulnerabilidades. Zero-day exploits. Threat intelligence. APT (Advanced Persistent Threats). Módulo III: Criptografia: Protegendo Dados em Movimento e em Repouso - Fundamentos de criptografia. Criptografia simétrica: DES, AES, algoritmos de bloco e stream. Criptografia assimétrica: RSA, ECC. Funções hash: MD5, SHA-256. HMAC. Assinatura digital. Certificados digitais e PKI (Public Key Infrastructure). SSL/TLS. Protocolos criptográficos. Criptografia de dados em repouso e em trânsito. Gerenciamento de chaves. Aplicações práticas: HTTPS, VPN, PGP. Módulo IV: Segurança em Redes e Sistemas - Arquitetura de segurança de redes. Firewalls: tipos e configuração. DMZ (Demilitarized Zone). IDS/IPS (Intrusion Detection/Prevention Systems). VPN: tipos e implementação. Proxy servers. Segurança Wi-Fi: WEP, WPA, WPA2, WPA3. Segurança de sistemas operacionais: hardening. Controle de acesso: ACL, RBAC, DAC, MAC. Autenticação: senhas, biometria, MFA. Logs e auditoria. SIEM (Security Information and Event Management). Módulo V: Engenharia Social, Forense Digital e o Futuro da Segurança - Conceitos de engenharia social. Técnicas: phishing, pretexting, baiting, tailgating. Awareness e treinamento de usuários. Forense digital: conceitos e metodologias. Cadeia de custódia. Análise forense: discos, memória, rede. Ferramentas forense. Resposta a incidentes: preparação, detecção, contenção, erradicação, recuperação. LGPD e proteção de dados pessoais. GDPR. Compliance e regulamentações. Tendências: segurança em nuvem, IoT, IA para segurança. DevSecOps. Ética em segurança: hacking ético, pentesting.
Gestão de Pessoas	Módulo I: Macrovisão da Gestão de Recursos Humanos - Evolução histórica da gestão de pessoas. Papel estratégico do RH nas organizações de tecnologia. Subsistemas de gestão de pessoas. Tendências contemporâneas em gestão de pessoas. Gestão de pessoas e vantagem competitiva. People analytics. RH digital. Gestão de talentos em TI. Módulo II: Descrição e Análise de Cargos - Conceitos de cargo, função e tarefa. Métodos de descrição de cargos em TI. Análise de cargos: requisitos mentais, físicos e responsabilidades. Competências técnicas e comportamentais. Desenho e redesenho de cargos. Aplicações práticas da análise de cargos. Cargos emergentes em tecnologia. Módulo III: Recrutamento e Seleção - Planejamento de recrutamento para áreas de TI. Fontes e técnicas de recrutamento: interno e externo. Employer branding. Processo seletivo: etapas e técnicas. Entrevistas técnicas e comportamentais. Testes técnicos: coding challenges. Dinâmicas de grupo. Seleção por competências. Assessment. Recrutamento tech: desafios e tendências. Módulo IV: Socialização Organizacional - Conceito e importância da socialização. Onboarding em empresas de tecnologia. Programas de integração e ambientação. Cultura organizacional tech e adaptação. Mentoring e buddy system. Acompanhamento do período de experiência. Integração remota. Employee experience. Módulo V: Gestão e Avaliação de Desempenho - Conceitos e objetivos da avaliação de desempenho. Métodos tradicionais e modernos de avaliação. Avaliação 360 graus. OKRs (Objectives and Key Results). Feedback contínuo. Indicadores de desempenho em TI. Planos de desenvolvimento individual (PDI). Performance review. One-on-ones. Módulo VI: Remuneração - Conceitos de remuneração, salário e compensação total. Estrutura salarial em TI. Pesquisa salarial. Remuneração estratégica. Remuneração fixa e variável. Bônus e stock options. Participação nos lucros e resultados. Equity em startups. Benefícios flexíveis. Módulo VII: Benefícios Sociais - Tipos e classificação de benefícios. Plano de benefícios flexíveis. Benefícios obrigatórios e espontâneos. Benefícios tech: home office, coworking, educação. Gestão de benefícios. Custos e vantagens dos benefícios. Benefícios e atração de talentos tech. Wellbeing programs. Módulo VIII: Higiene, Segurança e Qualidade de Vida - Segurança do trabalho em ambientes de TI. Ergonomia para trabalho com computadores. LER/DORT: prevenção. Saúde mental em TI: burnout, ansiedade. Programas de qualidade de vida no trabalho. Work-life balance. Trabalho remoto e híbrido. Mindfulness e bem-estar. Módulo IX: Treinamento e Desenvolvimento - Diagnóstico de necessidades de treinamento em TI. Trilhas de aprendizagem. Planejamento e execução de programas de treinamento técnico. Certificações profissionais. Métodos e técnicas: e-learning, gamificação, hands-on. Desenvolvimento de carreira em TI: plano de carreira em Y. Upskilling e reskilling. Educação corporativa. Cultura de aprendizagem contínua.
Engenharia de Software	Módulo I: Introdução à Engenharia de Software e Modelos de Processo - Conceitos fundamentais de Engenharia de Software. Crise do software. Características de software de qualidade. Ciclo de vida de desenvolvimento de software. Modelos de processo: Cascata, Incremental, Evolutivo, Espiral. Desenvolvimento ágil: valores e princípios. Métodos ágeis: Scrum, XP, Kanban. DevOps. Comparação entre modelos. Módulo II: Engenharia de Requisitos e Especificação de Software - Conceitos de requisitos de software. Tipos de requisitos: funcionais e não funcionais. Engenharia de requisitos: elicitação, análise, especificação, validação, gerenciamento. Técnicas de elicitação revisitadas. Especificação de requisitos de software (SRS). Casos de uso: diagrama e descrição. User stories e critérios de aceitação. Rastreabilidade de requisitos. Ferramentas CASE. Módulo III: Análise e Projeto de Software - UML (Unified Modeling Language). Diagramas estruturais: classes, objetos, componentes, implantação, pacotes. Diagramas comportamentais: casos de uso, sequência, atividades, estados, comunicação. Padrões de projeto (Design Patterns): criacionais, estruturais, comportamentais. GRASP. Arquitetura de software: estilos arquiteturais (MVC, camadas, microserviços). Modelagem de dados. Projeto de interfaces. Módulo IV: Implementação, Testes e Garantia da Qualidade - Boas práticas de codificação: clean code, refactoring. Padrões de codificação. Revisão de código (code review). Versionamento: Git avançado, branching strategies. Testes de software: níveis, tipos, técnicas. TDD (Test-Driven Development). BDD (Behavior-Driven Development). Automação de testes. Cobertura de testes. Garantia de qualidade: QA versus QC. Inspeções e walkthroughs. Métricas de qualidade. Módulo V: Gerenciamento de Projetos de Software e Ferramentas - Planejamento de projetos de software. Estimativas: pontos de função, story points. Cronograma e recursos. Gestão de riscos em projetos de software. Gerenciamento de configuração. Integração contínua (CI) e entrega contínua (CD). Ferramentas: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions. Gestão de governança com COBIT: estrutura e componentes. Processos de governança de TI. ITIL (Information Technology Infrastructure Library): gerenciamento de serviços, processos ITIL. Service desk. Gestão de incidentes, problemas e mudanças. Métricas de projetos de software.
Empreendedorismo	Módulo I: Fundamentos do Empreendedorismo - Conceitos de empreendedorismo. Perfil do empreendedor tech. Tipos de empreendedorismo: por oportunidade e necessidade. Empreendedorismo tecnológico. Intraempreendedorismo. Ecossistema empreendedor de tecnologia. Startups: conceitos e características. Mindset empreendedor. Identificação de oportunidades em tecnologia. Validação de problemas. Módulo II: Planejamento e Modelagem de Negócios - Business Model Canvas para startups tech. Proposta de valor tecnológica. Segmentos de clientes e personas. Canais de distribuição digital. Relacionamento com clientes. Fontes de receita: modelos de monetização (SaaS, freemium, marketplace, ads). Recursos-chave tecnológicos. Atividades-chave. Parcerias estratégicas. Estrutura de custos. Lean Canvas. Validação do modelo de negócios. MVP (Minimum Viable Product). Plano de negócios para tech startups. Módulo III: Finanças e Captação de Recursos - Planejamento financeiro para startups tech. Projeções financeiras e métricas: MRR, ARR, CAC, LTV, churn. Precificação de produtos digitais. Burn rate e runway. Fontes de financiamento: bootstrapping, FFF, investidores-anjo, aceleradoras, incubadoras, venture capital, corporate venture. Pitch deck: estrutura e apresentação. Demo day. Valuation de startups tech. Term sheet. Rodadas de investimento: seed, Series A, B, C. Exit strategies. Módulo IV: Gestão e Crescimento de Startups - Lean Startup aplicado a tech. Build-Measure-Learn. Validação de hipóteses com experimentos. Pivotar ou perseverar. Product-market fit. Growth hacking: técnicas e canais. Funil AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral). Escalabilidade de produtos digitais. Métricas de crescimento. Formação e gestão de equipes em startups. Cultura organizacional em startups tech. OKRs para startups. Desafios do crescimento. Casos de sucesso e fracasso no empreendedorismo tech.
Projeto Comunitário V	A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de banco de dados, segurança da informação, engenharia de software e gestão de pessoas. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas seguras, eficientes e socialmente responsáveis.
Libras	Módulo I: Introdução à Língua Brasileira de Sinais (Libras) - História da educação de surdos no Brasil e no mundo. Conceitos de surdez e deficiência auditiva. Identidade e cultura surda. Mitos e verdades sobre a surdez. Libras como língua natural dos surdos. Reconhecimento legal da Libras: Lei 10.436/02 e Decreto 5.626/05. Diferença entre língua e linguagem. Comunidade surda no Brasil. Tecnologias assistivas para surdos. Módulo II: Aspectos Linguísticos e Culturais da Comunidade Surda - Estrutura linguística da Libras. Parâmetros das línguas de sinais: configuração de mão, ponto de articulação, movimento, orientação e expressões não manuais. Iconicidade e arbitrariedade. Classificadores em Libras. Gramática da Libras: morfologia, sintaxe. Literatura surda. Arte e cultura surda. Identidades surdas. Bilinguismo e educação de surdos. Módulo III: Comunicação e Expressões Básicas em Libras - Alfabeto manual (datilologia). Numerais: cardinais e ordinais. Cumprimentos e apresentações. Pronomes: pessoais, possessivos e demonstrativos. Vocabulário básico: família, cores, dias da semana, meses, estações. Sinais relacionados à tecnologia e informática. Verbos e construção de frases simples. Tipos de frases: afirmativa, negativa, interrogativa. Perguntas e respostas. Prática de diálogos cotidianos. Expressões faciais e corporais. Módulo IV: Inclusão e Acessibilidade no Ambiente Empresarial - Conceitos de inclusão e acessibilidade. Acessibilidade digital para surdos. Legendas e closed caption. Intérprete de vídeo em Libras. Barreiras de comunicação em ambientes de TI. Tecnologias assistivas em tecnologia. Adaptações no ambiente de trabalho tech. Comunicação eficaz com pessoas surdas. Intérprete de Libras: papel e ética profissional. Estratégias de inclusão no ambiente corporativo de tecnologia. Recrutamento e seleção de pessoas surdas. Sensibilização de equipes. Módulo V: Legislação e Direitos da Comunidade Surda no Brasil - Constituição Federal e direitos das pessoas com deficiência. Lei Brasileira de Inclusão (LBI - Lei 13.146/15). Decreto 5.626/05: regulamentação da Libras. Direito à educação bilíngue. Acessibilidade em serviços públicos e privados: sites, aplicativos. Direitos trabalhistas. Lei de Cotas (Lei 8.213/91). Convenção sobre os Direitos das Pessoas com Deficiência da ONU. Políticas públicas de inclusão. Acessibilidade digital: WCAG, e-MAG.

Matemática

Módulo I: Pré-Cálculo - Revisão de álgebra: equações, inequações e sistemas lineares. Funções elementares: polinomiais, racionais e modulares. Trigonometria: identidades, equações e funções trigonométricas. Geometria analítica: coordenadas, distâncias, equações de retas e circunferências. Números complexos e operações. Módulo II: Funções e Limites - Definição e propriedades de funções. Funções exponenciais e logarítmicas. Conceito intuitivo e formal de limite. Propriedades dos limites. Limites laterais e limites no infinito. Continuidade de funções e teoremas fundamentais. Módulo III: Derivadas - Conceito de derivada e interpretação geométrica. Regras de derivação: regra da cadeia, produto e quociente. Derivadas de funções elementares. Aplicações de derivadas: taxas de variação, otimização e análise gráfica. Teorema do valor médio. Regra de L'Hôpital. Módulo IV: Séries e Sequências - Sequências numéricas e convergência. Séries infinitas e testes de convergência. Séries geométricas e harmônicas. Séries de potências. Séries de Taylor e Maclaurin. Módulo V: Projeto Interdisciplinar - Aplicação integrada dos conceitos matemáticos. Resolução de problemas práticos computacionais. Modelagem matemática aplicada à tecnologia. Desenvolvimento de projeto aplicado integrando conhecimentos adquiridos.

Gestão Marketing

Módulo I: Fundamentos do Marketing - Conceitos fundamentais de marketing. Evolução do marketing. Orientações de marketing: produção, produto, vendas, marketing e marketing holístico. Mix de marketing (4Ps). Marketing estratégico versus operacional. Ambiente de marketing. Papel do marketing nas organizações. Ética em marketing. Módulo II: Comportamento do Consumidor e Pesquisa de Mercado - Conceitos de comportamento do consumidor. Processo de decisão de compra. Fatores que influenciam o comportamento: culturais, sociais, pessoais e psicológicos. Perfil do consumidor contemporâneo. Pesquisa de mercado: tipos e métodos. Pesquisa qualitativa e quantitativa. Coleta e análise de dados. Segmentação de mercado. Módulo III: Estratégias de Marketing e Planejamento - Análise de ambiente: SWOT, PESTEL. Análise da concorrência. Segmentação, targeting e posicionamento (STP). Estratégias de marketing: crescimento, competitivas. Planejamento de marketing. Objetivos e metas. Estratégias de produto, preço, praça e promoção. Orçamento de marketing. Cronograma e implementação. Módulo IV: Marketing Digital e Redes Sociais - Integração entre marketing tradicional e digital. Estratégias de marketing digital. Funil de vendas digital. Inbound marketing. Marketing de conteúdo. SEO e SEM. Redes sociais: estratégias e gestão. Mídia paga e orgânica. E-mail marketing. Marketing de influência. Métricas digitais. Módulo V: Gestão de Marca e Comunicação - Conceitos de marca (brand). Brand equity. Identidade e imagem de marca. Posicionamento de marca. Arquitetura de marcas. Estratégias de marca: extensão, co-branding. Naming e design de marca. Comunicação integrada de marketing (CIM). Propaganda. Promoção de vendas. Relações públicas. Módulo VI: Marketing de Relacionamento e CRM - Conceitos de marketing de relacionamento. Valor do cliente ao longo do tempo (CLV). Fidelização e retenção de clientes. Programas de fidelidade. Customer Relationship Management (CRM). Gestão de banco de dados de clientes. Marketing one-to-one. Atendimento e experiência do cliente. Pós-venda. Módulo VII: Métricas e Análise de Resultados - KPIs de marketing. Métricas de desempenho: alcance, engajamento, conversão. ROI de marketing. Análise de campanhas. Dashboards de marketing. Ferramentas de análise: Google Analytics. Testes A/B. Atribuição de marketing. Otimização baseada em dados. Módulo VIII: Tendências e Inovações em Marketing - Marketing 5.0 e tecnologias emergentes. Inteligência artificial em marketing. Automação de marketing. Personalização em escala. Marketing de voz. Realidade aumentada e virtual. Marketing sustentável e responsável. Neuromarketing. Consumer insights. Futuro do marketing.

Comunicação

Módulo I: Fundamentos da Língua Portuguesa - Gramática aplicada: concordância, regência e colocação pronominal. Ortografia oficial da língua portuguesa. Estrutura e coesão textual. Tipos e gêneros textuais. Leitura e interpretação de textos. Módulo II: Técnicas de Comunicação Escrita - Redação técnica e profissional. Elaboração de documentos: e-mails, relatórios, atas e ofícios. Clareza, concisão e objetividade na escrita. Normas ABNT para documentação. Revisão e edição de textos. Módulo III: Técnicas de Comunicação Oral - Fundamentos da oratória. Técnicas de apresentação em público. Linguagem verbal e não verbal. Uso de recursos audiovisuais. Argumentação e persuasão. Comunicação em reuniões. Módulo IV: Comunicação Interpessoal e Corporativa - Comunicação assertiva e feedback. Comunicação em ambientes corporativos. Reuniões eficazes. Negociação e gestão de conflitos. Comunicação interna e externa nas organizações. Trabalho em equipe. Módulo V: Projeto Prático de Comunicação - Desenvolvimento de projeto integrado de comunicação. Aplicação prática dos conhecimentos adquiridos. Apresentação e defesa de trabalhos. Análise de casos reais do ambiente profissional. Comunicação em contextos tecnológicos.

Algoritmo e Lógica de Programação

Módulo I: Introdução à Lógica de Programação e Pensamento Computacional - Conceitos fundamentais de algoritmos. Pensamento computacional: decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e algoritmos. Resolução de problemas através da lógica. Representação de algoritmos: pseudocódigo, fluxogramas e descrição narrativa. Estruturas básicas de programação. Desenvolvimento do raciocínio lógico. Módulo II: Fundamentos de Programação com C - Introdução à linguagem C. Ambiente de desenvolvimento. Estrutura básica de um programa em C. Tipos de dados primitivos. Variáveis e constantes. Operadores aritméticos, relacionais e lógicos. Entrada e saída de dados. Expressões e atribuições. Comentários e boas práticas de codificação. Módulo III: Estruturas de Controle de Fluxo e Aplicações - Estruturas de decisão: if, if-else, switch-case. Estruturas de repetição: for, while, do-while. Estruturas aninhadas. Controle de fluxo: break, continue. Aplicações práticas com estruturas de controle. Resolução de problemas algorítmicos. Otimização de código. Módulo IV: Vetores, Funções e Modularização em C - Arrays unidimensionais (vetores). Arrays multidimensionais (matrizes). Manipulação de strings. Funções: definição, declaração e chamada. Passagem de parâmetros: por valor e por referência. Escopo de variáveis. Recursividade. Modularização de código. Bibliotecas padrão. Módulo V: Boas Práticas de Desenvolvimento de Algoritmos e Depuração - Princípios de programação limpa. Legibilidade e manutenibilidade do código. Documentação de código. Padrões de nomenclatura. Reutilização de código. Técnicas de depuração. Testes unitários básicos. Análise de complexidade algorítmica. Otimização de desempenho.

Humanidades, Ciências Sociais e Cidadania

Módulo I: Introdução às Humanidades e Ciências Sociais - Conceitos de humanidades e ciências sociais. Importância para a formação integral do profissional de tecnologia. Métodos de pesquisa em ciências humanas e sociais. Interdisciplinaridade. Pensamento crítico e reflexivo. Relação entre tecnologia e sociedade. Módulo II: História e Cultura - Conceitos de história e cultura. Principais períodos históricos. História do Brasil e formação cultural. Patrimônio cultural material e imaterial. Diversidade cultural brasileira. Memória e identidade. Cultura digital e sociedade contemporânea. Módulo III: Sociologia e Estrutura Social - Conceitos sociológicos fundamentais. Estrutura social e organização da sociedade. Classes sociais e mobilidade. Instituições sociais. Mudança social e tecnologia. Problemas sociais contemporâneos. Sociologia do trabalho e das organizações. Módulo IV: Filosofia e Ética - Conceitos filosóficos básicos. Correntes filosóficas principais. Ética e moral. Valores e princípios. Ética profissional em tecnologia. Dilemas éticos na era digital. Responsabilidade social do profissional de TI. Filosofia da tecnologia. Módulo V: Cidadania e Direitos Humanos - Conceito de cidadania. Evolução histórica dos direitos. Direitos civis, políticos e sociais. Declaração Universal dos Direitos Humanos. Direitos humanos no Brasil. Participação cidadã. Democracia digital. Direitos digitais e proteção de dados. Módulo VI: Políticas Públicas e Sustentabilidade - Conceitos de políticas públicas. Ciclo de políticas públicas. Participação social na formulação de políticas. Políticas de tecnologia e inovação. Sustentabilidade e TI verde. Agenda 2030 e ODS. Responsabilidade socioambiental em tecnologia. Módulo VII: Diversidade e Inclusão - Conceitos de diversidade e inclusão. Discriminação e preconceito. Equidade de gênero na tecnologia. Diversidade étnico-racial. Inclusão de pessoas com deficiência. Acessibilidade digital. Diversidade na indústria de tecnologia. Respeito às diferenças. Módulo VIII: Participação Social e Voluntariado - Conceitos de participação social. Organizações da sociedade civil. Tecnologia para o bem social. Voluntariado em projetos tecnológicos. Responsabilidade social individual. Engajamento comunitário. Projetos de impacto social com tecnologia. Cidadania ativa e transformação digital.

Projeto Comunitário I

A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos tecnológicos e de gestão. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através da tecnologia.

Programação de Computadores

Módulo I: Fundamentos Essenciais - Introdução à linguagem Python. Histórico e características da linguagem. Instalação e configuração do ambiente de desenvolvimento Visual Studio Code. Sintaxe básica: variáveis, tipos de dados, operadores. Entrada e saída de dados. Comentários e documentação. Primeiro programa em Python. Estrutura de um programa Python. Módulo II: Estruturas de Controle de Fluxo: Tomando Decisões e Iterando - Estruturas de decisão: if, elif, else. Operadores lógicos e relacionais. Estruturas de repetição: for, while. Iteração sobre sequências. Break, continue e pass. Estruturas aninhadas. Aplicações práticas de controle de fluxo. Resolução de problemas com loops. Módulo III: Coleções de Dados: Organizando e Manipulando Informações - Listas: criação, acesso e manipulação. Métodos de listas. Tuplas: características e uso. Dicionários: pares chave-valor. Conjuntos (sets): operações e aplicações. List comprehension. Estruturas de dados aninhadas. Escolha da estrutura adequada para cada problema. Módulo IV: Modularização: Criando Programas Organizados e Reutilizáveis - Conceito de funções. Definição e chamada de funções. Parâmetros e argumentos. Retorno de valores. Escopo de variáveis: local e global. Funções lambda. Módulos e pacotes. Importação de bibliotecas. Organização de código em módulos. Módulo V: Manipulação de Arquivos: Trabalhando com Dados Persistentes - Abertura e fechamento de arquivos. Modos de abertura: leitura, escrita e append. Leitura de arquivos: read, readline, readlines. Escrita em arquivos. Context managers (with). Manipulação de arquivos CSV. Tratamento de exceções em operações com arquivos. Persistência de dados. Módulo VI: Introdução à Programação Orientada a Objetos com Python - Conceitos de POO: classes e objetos. Atributos e métodos. Método construtor (init). Encapsulamento. Herança. Polimorfismo. Métodos especiais. Abstração. Vantagens da POO. Aplicações práticas. Módulo VII: Boas Práticas de Desenvolvimento: Escrevendo Código de Qualidade - PEP 8: guia de estilo Python. Nomenclatura de variáveis, funções e classes. Documentação com docstrings. Tratamento de exceções: try, except, finally. Debugging e ferramentas de depuração. Testes unitários com unittest. Code review. Refatoração de código. Versionamento com Git. Módulo VIII: Bibliotecas Essenciais - NumPy: arrays e operações matemáticas. Pandas: manipulação e análise de dados. Matplotlib: visualização de dados. Requests: requisições HTTP. SQLite: banco de dados com Python. JSON: manipulação de dados JSON. Datetime: manipulação de datas e horas. Introdução a outras bibliotecas relevantes para Análise e Desenvolvimento de Sistemas.

Criatividade e Inovação

Módulo I: Fundamentos de Criatividade - Conceitos de criatividade. Mitos e verdades sobre criatividade. Processo criativo: etapas e características. Pensamento divergente e convergente. Bloqueios à criatividade. Criatividade individual e organizacional. Criatividade aplicada à tecnologia. Ambiente criativo em equipes de desenvolvimento. Módulo II: Técnicas e Ferramentas de Criatividade - Brainstorming e suas variações. SCAMPER. Mapas mentais. Técnica dos seis chapéus. Analogias e metáforas. Pensamento lateral. Design thinking aplicado à tecnologia. Técnicas de estimulação criativa. Facilitação de sessões criativas. Módulo III: Fundamentos de Inovação - Conceitos e tipos de inovação: incremental e radical. Inovação de produto, processo e organizacional. Inovação tecnológica. Inovação aberta e fechada. Ecossistema de inovação tecnológica. Importância estratégica da inovação. Inovação disruptiva em tecnologia. Difusão de inovações. Módulo IV: Processos e Metodologias de Inovação - Funil de inovação. Stage-Gate. Design Thinking. Lean Startup. Prototipagem rápida. Minimum Viable Product (MVP). Pivotagem. Metodologias ágeis para inovação. Sprints de inovação. Hackathons. Módulo V: Gestão da Inovação - Estratégia de inovação em TI. Cultura de inovação. Liderança para inovação. Estruturas organizacionais para inovação. Gestão de portfólio de inovação. Métricas de inovação. Propriedade intelectual: patentes de software. Parcerias para inovação tecnológica. Estudos de caso de inovação em tecnologia e workshops práticos.

Estrutura de Dados

Módulo I: Mergulhando no Mundo das Estruturas de Dados com C/C++ - Conceitos de Tipos Abstratos de Dados (TAD). Importância das estruturas de dados. Revisão de C/C++. Ponteiros e alocação dinâmica de memória. Estruturas (structs). Classes em C++. Análise de complexidade: notação Big O. Eficiência de algoritmos. Módulo II: Listas, Tuplas e Conjuntos: Organizando Dados - Listas lineares: conceitos e operações. Listas encadeadas simples. Listas duplamente encadeadas. Listas circulares. Implementação de listas em C/C++. Tuplas: características e uso. Conjuntos: operações e implementação. Comparação entre estruturas. Módulo III: Dominando Mapas: Eficiência em Mapeamento com std::map - Conceito de mapas (dicionários). Tabelas hash: conceitos e aplicações. Funções hash. Tratamento de colisões. Implementação de tabelas hash. STL em C++: std::map e std::unordered_map. Operações com mapas. Aplicações práticas. Módulo IV: Estruturas Lineares Avançadas: Pilhas, Filas e Deques - Pilhas (Stack): conceito LIFO. Operações: push, pop, top. Implementação de pilhas. Aplicações de pilhas. Filas (Queue): conceito FIFO. Operações: enqueue, dequeue. Implementação de filas. Filas de prioridade. Deques (Double-ended queue). Aplicações práticas. Módulo V: Árvores: Estruturas Hierárquicas de Dados - Conceitos de árvores. Terminologia: raiz, nó, folha, altura. Árvores binárias. Árvore binária de busca (BST). Operações: inserção, remoção, busca. Percursos em árvores: pré-ordem, em-ordem, pós-ordem. Árvores balanceadas: AVL, Red-Black. Aplicações de árvores. Módulo VI: Grafos: Modelando Relacionamentos Complexos - Conceitos de grafos. Terminologia: vértices, arestas, grau. Representação de grafos: matriz de adjacência, lista de adjacência. Grafos direcionados e não direcionados. Percursos em grafos: busca em largura (BFS), busca em profundidade (DFS). Algoritmos de menor caminho: Dijkstra, Bellman-Ford. Aplicações práticas de grafos. Módulo VII: Algoritmos Essenciais: Ordenação e Busca - Importância da ordenação. Algoritmos de ordenação simples: bubble sort, insertion sort, selection sort. Algoritmos de ordenação eficientes: merge sort, quick sort, heap sort. Análise de complexidade dos algoritmos. Algoritmos de busca: linear, binária. Busca em estruturas de dados complexas. Comparação de desempenho. Módulo VIII: Aplicações Práticas de Estruturas de Dados - Resolução de problemas computacionais reais. Escolha da estrutura de dados adequada. Otimização de código. Estruturas de dados em sistemas reais. Casos de uso em desenvolvimento de software. Projeto integrador: desenvolvimento de aplicação utilizando múltiplas estruturas de dados. Análise de desempenho e otimização.

Fundamentos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Módulo I: Análise e Desenvolvimento de Sistemas: Conceitos e Aplicações - Conceitos fundamentais de Sistemas de Informação. Evolução dos sistemas computacionais. Papel do analista de sistemas. Ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas. Tipos de sistemas: transacionais, gerenciais, estratégicos. Importância dos SI para as organizações. Carreira em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Módulo II: Dados, Informação e Conhecimento: Fundamentos para Tomada de Decisão - Conceitos de dados, informação e conhecimento. Hierarquia: dados → informação → conhecimento → sabedoria. Qualidade da informação: precisão, atualidade, relevância. Transformação de dados em informação. Sistemas de apoio à decisão. Inteligência de negócios (BI). Big Data e Analytics. Valor da informação para as organizações. Módulo III: Sistemas de Informação nas Organizações: Integração e Vantagens Competitivas - Classificação de Sistemas de Informação. Sistemas de Processamento de Transações (SPT). Sistemas de Informação Gerencial (SIG). Sistemas de Apoio à Decisão (SAD). Sistemas de Informação Executiva (SIE). Sistemas Especialistas. ERP, CRM e SCM. Integração de sistemas. Vantagem competitiva através da TI. Alinhamento estratégico de TI. Módulo IV: Desafios e Tendências em Sistemas de Informação - Segurança da informação e privacidade. Questões éticas em SI. Impactos sociais da tecnologia. Computação em nuvem. Internet das Coisas (IoT). Inteligência Artificial e Machine Learning. Blockchain. Transformação digital. Indústria 4.0. Futuro dos Sistemas de Informação. Profissional de SI na era digital.

Relações Étnico-Raciais e Indígenas

Módulo I: Introdução às Relações Étnico-Raciais e Indígenas - Conceitos de raça, etnia e identidade. Diversidade étnico-racial no Brasil. Formação do povo brasileiro. Conceitos de racismo estrutural e institucional. Importância do estudo das relações étnico-raciais. Legislação educacional: Leis 10.639/03 e 11.645/08. Tecnologia e inclusão racial. Módulo II: História e Cultura Afro-Brasileira - África: berço da humanidade e civilizações africanas. Diáspora africana e escravidão no Brasil. Resistência negra: quilombos e movimentos. Abolição e pós-abolição. Contribuições africanas para a cultura brasileira. Religiões de matriz africana. Expressões culturais afro-brasileiras: música, dança, culinária. Personalidades negras na tecnologia. Módulo III: História e Cultura Indígena - Povos indígenas no Brasil: diversidade e características. História dos povos indígenas: pré-colonial, colonial e contemporânea. Direitos territoriais e demarcação de terras. Contribuições indígenas para a cultura brasileira. Línguas indígenas. Cosmologia e espiritualidade indígena. Situação atual dos povos indígenas. Tecnologia e povos indígenas. Módulo IV: Racismo e Discriminação - Conceitos de preconceito, discriminação e racismo. Racismo estrutural, institucional e individual. Manifestações de racismo na sociedade brasileira. Colorismo. Injúria racial e crime de racismo. Racismo algorítmico e tecnológico. Consequências do racismo. Estratégias de enfrentamento ao racismo. Módulo V: Políticas Públicas e Ações Afirmativas - Políticas públicas de promoção da igualdade racial. Ações afirmativas: conceitos e justificativas. Sistema de cotas no Brasil. Programas de inclusão social. Estatuto da Igualdade Racial. Políticas para comunidades quilombolas. Políticas para povos indígenas. Inclusão digital e racial. Avaliação de políticas afirmativas. Módulo VI: Direitos Humanos e Legislação - Direitos humanos fundamentais. Constituição Federal e igualdade racial. Estatuto da Igualdade Racial. Convenção Internacional sobre Eliminação de Discriminação Racial. Legislação indigenista. Direitos territoriais indígenas. Marco Civil da Internet e discriminação. Ministério da Igualdade Racial. Mecanismos de denúncia e proteção. Módulo VII: Educação e Diversidade Cultural - Educação para as relações étnico-raciais. Currículo e diversidade. Pedagogia antirracista. Representatividade na educação e tecnologia. Valorização da diversidade cultural. Materiais didáticos e representação. Formação de professores. Práticas pedagógicas inclusivas. Diversidade na área de tecnologia. Módulo VIII: Práticas de Inclusão e Respeito à Diversidade - Promoção da igualdade racial no ambiente profissional de TI. Diversidade nas organizações de tecnologia. Combate ao racismo institucional. Comunicação não violenta e antirracista. Letramento racial. Desconstrução de estereótipos. Valorização da diversidade em equipes de tecnologia. Responsabilidade social e étnico-racial. Viés algorítmico e inclusão.

Gestão de Projetos

Módulo I: Fundamentos de Gestão de Projetos - Conceitos e Princípios de Gestão de Projetos: definição de projeto, programa e portfólio. Diferença entre projeto e operação. Características dos projetos. Tripla restrição: escopo, tempo e custo. Ciclo de Vida do Projeto: fases e processos. Grupos de processos. Estruturas Organizacionais e Projetos: funcional, matricial e projetizada. Papel do gerente de projetos. PMO (Project Management Office). Projetos de tecnologia. Módulo II: Metodologia PMBOK - Áreas de Conhecimento do PMBOK: integração, escopo, cronograma, custos, qualidade, recursos, comunicações, riscos, aquisições e partes interessadas. Processos de Gestão de Projetos: iniciação, planejamento, execução, monitoramento e controle, encerramento. Integração e Escopo do Projeto: termo de abertura, plano de gerenciamento do projeto, declaração de escopo, EAP. Gerenciamento de mudanças. Aplicação em projetos de software. Módulo III: Ferramentas e Técnicas de Planejamento - Estrutura Analítica do Projeto (EAP/WBS): decomposição do trabalho, dicionário da EAP, pacotes de trabalho. Cronograma e Gestão de Tempo: sequenciamento de atividades, diagrama de rede, método do caminho crítico (CPM), PERT, gráfico de Gantt, recursos e durações. Gestão de Custos e Orçamento: estimativas de custos, orçamento do projeto, agregação de custos, linha de base, gestão do valor agregado (EVM). Ferramentas para projetos de TI. Módulo IV: Gestão de Riscos e Qualidade - Identificação e Análise de Riscos: conceitos de risco, registro de riscos, análise qualitativa e quantitativa, matriz de probabilidade e impacto. Planejamento de Respostas a Riscos: estratégias para ameaças e oportunidades, planos de contingência, reservas gerenciais. Gestão da Qualidade e Ferramentas de Controle: planejamento da qualidade, garantia da qualidade, controle da qualidade, ferramentas: diagrama de Ishikawa, gráficos de controle, auditorias. Qualidade em software. Módulo V: Ferramentas Atuais e Metodologias Ágeis - Softwares de Gestão de Projetos: MS Project, Trello, Asana, Jira, características e funcionalidades, comparação de ferramentas, integração de ferramentas. Metodologias Ágeis: manifesto ágil, Scrum (papéis, eventos, artefatos), Kanban (quadro, WIP, fluxo contínuo), diferenças entre metodologias tradicionais e ágeis, abordagem híbrida, quando usar cada metodologia. DevOps e gestão de projetos.

Projeto Comunitário II

A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de programação, estruturas de dados e gestão de projetos. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas.

Metodologia Científica

Módulo I: Introdução à Metodologia Científica - Fundamentos da metodologia científica: conceitos, natureza do conhecimento científico e método científico. Tipos de pesquisa: exploratória, descritiva e explicativa. Abordagens quantitativas e qualitativas. Ciência e tecnologia: relações e impactos. Pesquisa em Sistemas de Informação. Módulo II: Estrutura e Planejamento da Pesquisa - Estrutura e planejamento da pesquisa científica: delimitação do tema, formulação de problemas, objetivos e hipóteses. Revisão bibliográfica e fundamentação teórica. Métodos e técnicas de coleta e análise de dados. Pesquisa bibliográfica em bases de dados científicas. Ferramentas de busca e organização de referências. Módulo III: Redação Científica - Normas técnicas para redação acadêmica (ABNT): formatação, citações e referências. Estrutura de trabalhos científicos: resumo, introdução, desenvolvimento, conclusão. Artigos científicos e trabalhos de conclusão de curso. Linguagem científica e clareza textual. Ética na pesquisa científica: plágio, direitos autorais. Integridade acadêmica. Módulo IV: Apresentação e Divulgação Científica - Apresentação oral e visual de trabalhos acadêmicos. Elaboração de pôsteres e artigos científicos. Recursos audiovisuais para apresentações. Divulgação e comunicação científica. Publicação em periódicos e eventos científicos. Comunicação científica na era digital.

Arquitetura e Organização de Computadores

Módulo I: Fundamentos da Organização de Computadores - História e evolução dos computadores. Arquitetura de von Neumann. Componentes básicos de um computador: hardware e software. Níveis de abstração em sistemas computacionais. Organização versus arquitetura de computadores. Conceitos de CPU, memória e E/S. Interação entre hardware e software. Módulo II: Representando a Informação: Dados e Instruções - Sistemas de numeração: binário, octal, decimal e hexadecimal. Conversão entre sistemas. Representação de números inteiros: sinal-magnitude, complemento de 1 e complemento de 2. Representação de números reais: ponto flutuante IEEE 754. Códigos de caracteres: ASCII e Unicode. Representação de instruções. Formatos de instrução. Módulo III: Processador: A Unidade de Processamento Central - Estrutura da CPU: ULA, unidade de controle, registradores. Ciclo de instrução: busca, decodificação, execução. Linguagem de montagem (Assembly). Conjunto de instruções (ISA). Pipeline de instruções: conceito e vantagens. Hazards e técnicas de resolução. Desempenho do processador. Arquiteturas RISC e CISC. Módulo IV: Memória: Hierarquia e Gerenciamento - Hierarquia de memória: registradores, cache, RAM, armazenamento secundário. Princípios de localidade. Memória cache: mapeamento direto, associativo e associativo por conjunto. Políticas de substituição. Memória principal: tipos e características (SRAM, DRAM). Memória virtual: conceitos e benefícios. Paginação e segmentação. Módulo V: Dispositivos de Entrada e Saída (E/S) e Barramentos - Dispositivos de E/S: teclado, mouse, monitor, impressora. Interfaces de E/S. Técnicas de E/S: programada, por interrupção, DMA. Barramentos: tipos e características. Barramento de dados, endereços e controle. Padrões de barramentos: PCI, USB, SATA. Comunicação entre componentes. Módulo VI: Arquiteturas Avançadas e Tendências - Processamento paralelo: conceitos e tipos. Multiprocessadores e multicomputadores. Arquiteturas multicore. GPU e computação paralela. Computação distribuída. Cloud computing e arquitetura. Computação quântica: introdução. Tendências futuras: IoT, edge computing. Eficiência energética em computação.

Redes de Computadores

Módulo I: Introdução a Redes de Computadores e Arquitetura em Camadas - Conceitos fundamentais de redes de computadores. Histórico e evolução das redes. Tipos de redes: LAN, MAN, WAN. Topologias de rede: barramento, estrela, anel, malha. Modelo de referência OSI. Arquitetura TCP/IP. Comparação entre modelos. Encapsulamento de dados. Protocolos de rede. Módulo II: Camada de Aplicação: Protocolos e Serviços - Arquitetura cliente-servidor e peer-to-peer. Protocolo HTTP e HTTPS. DNS: sistema de nomes de domínio. Protocolo FTP. SMTP, POP3 e IMAP: protocolos de e-mail. DHCP: atribuição dinâmica de endereços. Serviços de rede. Desenvolvimento de aplicações de rede. Web services e APIs. Módulo III: Camada de Transporte: Confiabilidade e Controle de Fluxo - Funções da camada de transporte. Multiplexação e demultiplexação. Protocolo UDP: características e aplicações. Protocolo TCP: estabelecimento de conexão, controle de fluxo, controle de congestionamento. Three-way handshake. Confiabilidade na transmissão. Sockets de rede. Portas e números de porta. Módulo IV: Camada de Rede: Endereçamento, Roteamento e Encaminhamento - Funções da camada de rede. Protocolo IP: IPv4 e IPv6. Endereçamento IP: classes, sub-redes e CIDR. NAT (Network Address Translation). Roteamento: conceitos e algoritmos. Protocolos de roteamento: RIP, OSPF, BGP. ICMP: diagnóstico de rede. Fragmentação de pacotes. Qualidade de serviço (QoS). Módulo V: Camada de Enlace de Dados: Acesso à Rede e Compartilhamento de Meio - Funções da camada de enlace. Endereçamento MAC. Controle de acesso ao meio (MAC). Protocolo Ethernet. Switches e bridges. VLANs. Protocolos de enlace: PPP. Detecção e correção de erros: CRC, paridade. Controle de fluxo na camada de enlace. Módulo VI: Redes Locais (LANs) e Tecnologias de Rede - Padrões IEEE 802. Ethernet: cabeamento estruturado, categorias de cabo. Redes sem fio: Wi-Fi (IEEE 802.11). Segurança em redes Wi-Fi: WEP, WPA, WPA2, WPA3. Bluetooth. Tecnologias de acesso: ADSL, fibra óptica, cabo. Redes corporativas. Data centers. Módulo VII: Tendências em Redes de Computadores - Computação em nuvem e redes. Internet das Coisas (IoT): arquitetura e protocolos. Redes Definidas por Software (SDN). Virtualização de funções de rede (NFV). 5G e redes móveis. IPv6: transição e adoção. Segurança em redes: firewall, VPN, IDS/IPS. Redes de próxima geração. Edge computing.

Estatística

Módulo I: Introdução à Estatística - Conceitos básicos de estatística. População e amostra. Variáveis: tipos e classificação (qualitativas, quantitativas). Coleta e organização de dados. Tabelas de frequência: simples, absoluta, relativa, acumulada. Representações gráficas: histogramas, gráficos de barras, setores, linhas e dispersão. Estatística aplicada à tecnologia. Módulo II: Medidas Descritivas - Medidas de tendência central: média aritmética, mediana e moda. Propriedades da média. Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Medidas de posição: quartis, decis e percentis. Box-plot. Análise exploratória de dados. Outliers e tratamento. Estatística descritiva em Python. Módulo III: Probabilidade - Conceitos fundamentais de probabilidade. Experimentos aleatórios e espaço amostral. Eventos e operações com eventos. Probabilidade clássica, frequentista e subjetiva. Probabilidade condicional e independência. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas. Distribuições discretas: binomial e Poisson. Aplicações em sistemas computacionais. Módulo IV: Distribuições de Probabilidade Contínuas - Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade. Distribuição normal: características e propriedades. Distribuição normal padrão. Teorema Central do Limite. Distribuição t de Student. Distribuição qui-quadrado. Distribuição F. Aplicações em análise de dados. Módulo V: Inferência Estatística - Conceitos de inferência estatística. Amostragem e distribuições amostrais. Estimação pontual e intervalar. Intervalo de confiança para média e proporção. Testes de hipóteses: conceitos fundamentais. Hipóteses nula e alternativa. Erro tipo I e tipo II. Nível de significância e valor-p. Testes paramétricos. Testes para média e proporção. Módulo VI: Correlação e Regressão - Análise de correlação. Diagrama de dispersão. Coeficiente de correlação de Pearson. Interpretação da correlação. Regressão linear simples. Método dos mínimos quadrados. Equação da reta de regressão. Análise de resíduos. Regressão linear múltipla. Previsão e predição. Aplicações em machine learning. Módulo VII: Análise de Variância (ANOVA) - Fundamentos da ANOVA. ANOVA de um fator (one-way). ANOVA de dois fatores (two-way). Pressupostos da ANOVA: normalidade, homocedasticidade, independência. Testes post-hoc: Tukey, Bonferroni. Aplicações práticas. ANOVA em experimentos tecnológicos. Análise estatística com ferramentas computacionais.

Ciências do Ambiente e Sustentabilidade

Módulo I: Fundamentos de Ciências Ambientais - Conceitos básicos de ecologia e meio ambiente. Ecossistemas e biodiversidade. Recursos naturais renováveis e não renováveis. Ciclos biogeoquímicos: carbono, nitrogênio, água. Serviços ecossistêmicos. Relações entre tecnologia e meio ambiente. Pegada ecológica da tecnologia. Módulo II: Impactos Ambientais - Principais problemas ambientais contemporâneos: poluição atmosférica, hídrica e do solo. Desmatamento e perda de biodiversidade. Mudanças climáticas e aquecimento global. Lixo eletrônico (e-waste). Degradação ambiental e suas causas. Avaliação de impactos ambientais. Impactos ambientais da indústria de TI. Módulo III: Sustentabilidade - Conceitos de sustentabilidade e desenvolvimento sustentável. Dimensões da sustentabilidade: ambiental, econômica e social. Agenda 2030 e Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Economia circular e green economy. TI Verde (Green IT). Práticas sustentáveis em data centers. Computação sustentável. Responsabilidade socioambiental em TI. Módulo IV: Legislação Ambiental - Sistema Nacional do Meio Ambiente (SISNAMA). Política Nacional do Meio Ambiente. Licenciamento ambiental e estudos ambientais. Crimes ambientais e responsabilidade civil. Instrumentos de gestão ambiental. Legislação sobre resíduos eletrônicos. Normas ambientais para empresas de tecnologia. Módulo V: Tecnologias Sustentáveis - Energias renováveis: solar, eólica, biomassa e hidrelétrica. Eficiência energética em sistemas computacionais. Tecnologias limpas e produção mais limpa. Gestão de resíduos eletrônicos e reciclagem. Logística reversa de equipamentos. Inovações tecnológicas para a sustentabilidade. Cloud computing e sustentabilidade. Blockchain para sustentabilidade ambiental.

Sistemas Operacionais

Módulo I: Desvendando os Mecanismos de um Sistema Operacional - Conceitos fundamentais de Sistemas Operacionais. Histórico e evolução dos SO. Funções principais: gerenciamento de recursos. Tipos de SO: monotarefa, multitarefa, monousuário, multiusuário. Sistemas em tempo real. Sistemas embarcados. Interface entre hardware e software. Kernel e modos de operação: usuário e kernel. Módulo II: Explorando a Estrutura Interna de Sistemas Operacionais - Processos e threads: conceitos e diferenças. Estados de processos. Criação e término de processos. Context switch. Comunicação entre processos (IPC). Sincronização de processos: problemas clássicos (produtor-consumidor, jantar dos filósofos). Semáforos e monitores. Deadlock: conceitos, prevenção e detecção. Escalonamento de CPU. Módulo III: Arquitetura de Sistemas Operacionais: Uma Visão Geral - Arquiteturas de SO: monolítica, em camadas, microkernel, modular. Chamadas de sistema (system calls). Máquinas virtuais e containers. Comparação entre Windows e Linux: arquitetura interna. Estrutura do kernel Linux. Estrutura do Windows NT. Drivers de dispositivos. Módulos carregáveis. Módulo IV: Sistemas de Arquivos: Organização e Gerenciamento de Dados - Conceitos de arquivos e diretórios. Operações com arquivos. Métodos de acesso: sequencial, direto, indexado. Estrutura de diretórios. Implementação de sistemas de arquivos. Alocação de espaço: contígua, encadeada, indexada. Gerenciamento de espaço livre. Sistemas de arquivos: FAT, NTFS, ext3/ext4, XFS. Journaling. Performance e fragmentação. Módulo V: Escalonamento de Processos e Simulação com SOSIM - Algoritmos de escalonamento: FCFS, SJF, Round Robin, por prioridades. Escalonamento em sistemas multiprocessados. Escalonamento em tempo real. Critérios de avaliação: throughput, turnaround time, waiting time, response time. Simulação de algoritmos de escalonamento. Utilização do simulador SOSIM. Análise comparativa de desempenho. Otimização de escalonamento.

Projeto Comunitário III

A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de redes, sistemas operacionais, estatística e sustentabilidade. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas sustentáveis.

Interface Homem-Máquina (IHM)

Módulo I: Introdução à Interação Humano-Computador - Conceitos fundamentais de IHC. Histórico e evolução das interfaces. Importância da IHC no desenvolvimento de sistemas. Fatores humanos em computação. Ergonomia cognitiva. Modelos de interação. Acessibilidade e design inclusivo. Usuário e contexto de uso. Princípios de design centrado no usuário. Módulo II: Princípios de Design de Interface - Princípios de design: consistência, feedback, affordance, visibilidade. Leis de Gestalt aplicadas ao design. Teoria das cores. Tipografia. Layout e composição. Hierarquia visual. Design responsivo. Padrões de design (design patterns). Guias de estilo e guidelines: Material Design, iOS Human Interface Guidelines. Módulo III: Técnicas de Design de Interface - Processo de design de interface. Pesquisa com usuários: personas, cenários, user stories. Card sorting. Sketching e wireframing. Prototipagem: baixa, média e alta fidelidade. Ferramentas de prototipagem: Figma, Adobe XD, Sketch. Design de interação. Microinterações. Animações e transições. Design systems. Módulo IV: Usabilidade e Avaliação de Interfaces - Conceitos de usabilidade. Critérios de usabilidade: eficácia, eficiência, satisfação, aprendizagem, memorização. Métodos de avaliação: inspeção e teste. Avaliação heurística: heurísticas de Nielsen. Testes de usabilidade: planejamento, execução e análise. Questionários: SUS, QUIS. Eye tracking. A/B testing. Métricas de usabilidade. Módulo V: Tópicos Avançados em IHM - Design para dispositivos móveis: mobile first, touch interfaces. Interfaces por voz (VUI). Interfaces conversacionais: chatbots. Realidade Virtual (VR) e Realidade Aumentada (AR). Interfaces gestuais. Wearables. Internet das Coisas (IoT) e interfaces. Inteligência Artificial e interfaces adaptativas. Ética em design de interfaces. Tendências futuras em IHM.

Análise de Qualidade em Projetos de Sistemas

Módulo I: O Analista de Sistemas e o Contexto Empresarial - Papel do analista de sistemas. Competências e habilidades necessárias. Relação com stakeholders. Áreas de atuação. Análise de negócios versus análise de sistemas. Processos de negócio e TI. Alinhamento estratégico. Comunicação eficaz com diferentes públicos. Documentação de sistemas. Módulo II: Técnicas de Elicitação e Gestão de Requisitos - Conceitos de requisitos: funcionais e não funcionais. Técnicas de elicitação: entrevistas, questionários, workshops, brainstorming, observação. JAD (Joint Application Development). Prototipação. User stories e casos de uso. Documentação de requisitos: especificação de requisitos de software (ERS). Rastreabilidade de requisitos. Gerenciamento de mudanças em requisitos. Ferramentas de gestão de requisitos. Módulo III: Modelagem de Processos de Negócio com BPMN - Conceitos de modelagem de processos. Business Process Model and Notation (BPMN): elementos e notação. Eventos, atividades, gateways, fluxos. Pools e lanes. Modelagem de processos AS-IS e TO-BE. Identificação de gargalos e oportunidades de melhoria. Simulação de processos. Utilização do software Bizagi Modeler ou similar. Análise e otimização de processos. Módulo IV: Prototipação e Comunicação Eficaz de Soluções - Tipos de protótipos: baixa, média e alta fidelidade. Wireframes e mockups. Protótipos interativos. Ferramentas de prototipação. Validação de requisitos com protótipos. Feedback de usuários. Iteração e refinamento. Comunicação de soluções: apresentações, documentação visual. Storytelling técnico. Design thinking aplicado à análise. Módulo V: Testes de Software - Fundamentos de testes de software. Níveis de teste: unitário, integração, sistema, aceitação. Tipos de teste: funcional, não funcional, caixa-branca, caixa-preta. Técnicas de teste. Automação de testes. Testes unitários com JUnit (Java). Testes de interface com Selenium. Desenvolvimento orientado a testes (TDD). Plano de testes. Casos de teste. Gestão de defeitos. Métricas de qualidade. Módulo VI: Ferramentas Essenciais para o Analista de Sistemas - Ferramentas de modelagem: Enterprise Architect, Astah, Visual Paradigm. Ferramentas de prototipação: Figma, Adobe XD, Balsamiq. Ferramentas de gestão de requisitos: Jira, Azure DevOps. Ferramentas de colaboração: Confluence, Miro, Slack. Versionamento de documentação. Ferramentas de análise de dados. SQL para analistas. Ferramentas de BI básico.

Inteligência Artificial

Módulo I: Introdução à Inteligência Artificial e suas Aplicações - Conceitos fundamentais de IA. História e evolução da IA. Áreas da IA: machine learning, deep learning, visão computacional, processamento de linguagem natural. Tipos de IA: IA fraca e IA forte. Agentes inteligentes. Aplicações da IA: saúde, finanças, varejo, indústria, entretenimento. IA no cotidiano. Impactos sociais e econômicos da IA. Módulo II: Técnicas de Representação de Conhecimento e Raciocínio - Representação de conhecimento: lógica proposicional e de predicados. Regras de produção. Redes semânticas. Frames. Ontologias. Sistemas baseados em conhecimento. Sistemas especialistas. Mecanismos de inferência. Raciocínio baseado em casos. Incerteza e raciocínio probabilístico. Lógica fuzzy. Módulo III: Aprendizado de Máquina: Conceitos, Algoritmos e Aplicações - Conceitos de Machine Learning. Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, por reforço. Preparação de dados: limpeza, normalização, feature engineering. Algoritmos de classificação: árvores de decisão, k-NN, Naive Bayes, SVM. Algoritmos de regressão: regressão linear, regressão logística. Algoritmos de agrupamento: k-means, hierarchical clustering. Validação de modelos: overfitting, underfitting. Métricas de avaliação. Bibliotecas: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Módulo IV: Processamento de Linguagem Natural para Sistemas Inteligentes - Conceitos de PLN. Análise lexical e sintática. Análise semântica. Tokenização e stemming. Bag of words e TF-IDF. Word embeddings: Word2Vec, GloVe. Análise de sentimentos. Chatbots e assistentes virtuais. Tradução automática. Reconhecimento de entidades nomeadas (NER). Geração de texto. Modelos de linguagem: BERT, GPT. Aplicações práticas de PLN. Módulo V: Desafios Éticos e o Futuro da IA - Ética em IA: viés algorítmico, discriminação. Transparência e explicabilidade (XAI). Privacidade e proteção de dados. Responsabilidade e accountability. IA e mercado de trabalho. Regulamentação da IA. IA generativa: oportunidades e riscos. Deepfakes. IA e sustentabilidade. Tendências futuras: AGI, computação quântica. IA responsável e governança.

Programação de Apps

Módulo I: Introdução ao Desenvolvimento Mobile Multiplataforma - Panorama do desenvolvimento mobile. Plataformas mobile: Android, iOS. Tipos de aplicativos: nativos, híbridos, web apps. Desenvolvimento multiplataforma: vantagens e desvantagens. Frameworks multiplataforma: React Native, Flutter, Ionic, Xamarin. Comparação entre frameworks. Escolha da tecnologia adequada. Arquitetura de aplicativos mobile. Módulo II: Dominando o Framework: Estrutura, Sintaxe e Componentes - Introdução ao MIT App Inventor. Interface visual e blocos de programação. Componentes de interface: botões, labels, textboxes, listas. Layout e design responsivo. Navegação entre telas. Eventos e handlers. Variáveis e listas. Procedimentos e funções. Componentes multimídia: câmera, áudio, vídeo. Sensores: GPS, acelerômetro, giroscópio. Módulo III: Design de Interfaces Incríveis: UI/UX para Apps - Princípios de UI/UX mobile. Design para touch: tamanho de elementos, gestos. Padrões de navegação mobile: tabs, drawer, bottom navigation. Material Design e Human Interface Guidelines. Tipografia e cores em mobile. Ícones e recursos visuais. Responsividade e diferentes tamanhos de tela. Acessibilidade em apps mobile. Prototipagem de apps. Testes de usabilidade mobile. Módulo IV: Conectando seu App: APIs RESTful, Web Services e Frameworks Web - Conceitos de APIs RESTful. Protocolo HTTP: métodos GET, POST, PUT, DELETE. Formato JSON. Consumo de APIs externas. Web component no App Inventor. Integração com Firebase. Autenticação de usuários. Armazenamento de dados na nuvem. Push notifications. Integração com mapas e geolocalização. APIs de terceiros: redes sociais, pagamento. Módulo V: Boas Práticas, Testes e Publicação nas Lojas de Aplicativos - Banco de dados local: SQLite. TinyDB no App Inventor. Persistência de dados. Performance em apps mobile. Otimização de imagens e recursos. Testes em dispositivos reais. Debugging. Preparação para publicação. Google Play Store: requisitos e processo de publicação. Apple App Store: requisitos e processo. Certificados e assinaturas. Versionamento de apps. Monetização: ads, in-app purchases. Analytics e métricas de uso.

Desenvolvimento Web

Módulo I: Introdução ao Desenvolvimento Web e Padrões de Projeto - Arquitetura cliente-servidor. Conceitos de front-end e back-end. Full-stack development. Protocolos web: HTTP/HTTPS. Requisições e respostas. Stateless e stateful. Cookies e sessões. Introdução a padrões de projeto: MVC, MVP, MVVM. Clean Architecture. SOLID principles. REST e RESTful APIs. Módulo II: Construindo APIs RESTful: Back-end com Framework - Introdução a frameworks back-end: Node.js/Express, Django, Flask, Spring Boot. Escolha e configuração do framework. Rotas e endpoints. Métodos HTTP: GET, POST, PUT, DELETE, PATCH. Parâmetros de rota, query e body. Middleware. Tratamento de erros. Validação de dados. JSON Web Token (JWT). CORS. Documentação de APIs: Swagger/OpenAPI. Postman para testes. Módulo III: Persistência de Dados: Bancos de Dados e APIs - Integração com bancos de dados relacionais: MySQL, PostgreSQL. ORMs: Sequelize, SQLAlchemy, Hibernate. Operações CRUD. Migrations. Relacionamentos entre tabelas. Queries complexas. Banco de dados NoSQL: MongoDB. Modelagem de dados para APIs. Connection pooling. Transações. Otimização de consultas. Backup e recovery. Módulo IV: Segurança em Aplicações Web: Autenticação e Autorização - Conceitos de segurança web. OWASP Top 10. Autenticação versus autorização. Métodos de autenticação: sessões, tokens, OAuth 2.0. JWT: estrutura e implementação. Hash de senhas: bcrypt, argon2. Proteção contra ataques: SQL Injection, XSS, CSRF. Sanitização de inputs. HTTPS e certificados SSL/TLS. Rate limiting. Segurança de APIs. Módulo V: Deploy e Boas Práticas: Escalabilidade e Manutenção - Ambientes de desenvolvimento, homologação e produção. Versionamento de código: Git e GitHub. CI/CD: integração e entrega contínuas. Containerização: Docker. Deploy em cloud: Heroku, AWS, Google Cloud, Azure. Variáveis de ambiente. Logs e monitoramento. Performance e otimização. Caching. Load balancing. Escalabilidade horizontal e vertical. Testes automatizados: unitários, integração. Documentação de código.

Projeto Comunitário IV

A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de desenvolvimento web, mobile, inteligência artificial e design de interfaces. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas acessíveis e inovadoras.

Banco de Dados

Módulo I: Introdução a Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs) - Conceitos fundamentais de banco de dados. Histórico e evolução dos SGBDs. Arquitetura de sistemas de banco de dados: níveis de abstração (físico, lógico, visão). Modelo de dados: hierárquico, rede, relacional, orientado a objetos, NoSQL. Independência de dados. Administração de banco de dados (DBA). Vantagens e aplicações de SGBDs. SGBD versus sistemas de arquivos. Módulo II: Modelagem de Dados Relacional - Modelo Entidade-Relacionamento (MER). Entidades, atributos e relacionamentos. Cardinalidade e participação. Atributos derivados, compostos e multivalorados. Entidades fracas. Generalização e especialização. Diagrama Entidade-Relacionamento (DER). Modelo Relacional: tabelas, tuplas, atributos. Chaves: primária, estrangeira, candidata. Integridade referencial. Normalização: formas normais (1FN, 2FN, 3FN, BCNF). Desnormalização. Módulo III: Linguagem SQL para Manipulação de Dados - Introdução à SQL. DDL (Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP. Tipos de dados. Constraints: NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK. DML (Data Manipulation Language): INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT. Consultas básicas e avançadas. Operadores: aritméticos, lógicos, relacionais. Funções agregadas: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Cláusulas: WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY. Joins: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER. Subconsultas. Views. Índices. Módulo IV: Integrando Banco de Dados com Aplicações - Conexão de aplicações com bancos de dados. Drivers de conexão. Linguagens de programação e bancos de dados: Python, Java, JavaScript. Bibliotecas de acesso: JDBC, PyMySQL, psycopg2, mysql-connector. Prepared statements. Transações em aplicações. CRUD em aplicações. ORM (Object-Relational Mapping): conceitos e vantagens. ORMs populares: SQLAlchemy, Hibernate, Sequelize. Active Record pattern. Módulo V: Conceitos Avançados em Banco de Dados - Transações: propriedades ACID. Controle de concorrência. Locks: compartilhados e exclusivos. Deadlocks: detecção e prevenção. Técnicas de recuperação de falhas. Logs de transações. Backup e restore. Segurança em bancos de dados: autenticação, autorização, criptografia. SQL Injection e prevenção. Otimização de consultas. Planos de execução. Bancos de dados distribuídos. NoSQL: conceitos, tipos (documento, chave-valor, coluna, grafo), MongoDB, Redis, Cassandra.

Segurança da Informação

Módulo I: Fundamentos da Segurança da Informação - Conceitos de segurança da informação. Tríade CIA: confidencialidade, integridade e disponibilidade. Princípios adicionais: autenticidade, não-repúdio. Ativos de informação. Análise e gestão de riscos. Normas e frameworks: ISO 27001, ISO 27002, NIST. Políticas de segurança. Governança de segurança da informação. Segurança física e lógica. Módulo II: Ameaças e Vulnerabilidades no Mundo Real - Tipos de ameaças: malware, vírus, worms, trojans, ransomware, spyware. Ataques de rede: DoS, DDoS, Man-in-the-Middle, spoofing, sniffing. Vulnerabilidades de software: buffer overflow, race conditions. Exploits e payloads. CVE (Common Vulnerabilities and Exposures). Ciclo de vida das vulnerabilidades. Zero-day exploits. Threat intelligence. APT (Advanced Persistent Threats). Módulo III: Criptografia: Protegendo Dados em Movimento e em Repouso - Fundamentos de criptografia. Criptografia simétrica: DES, AES, algoritmos de bloco e stream. Criptografia assimétrica: RSA, ECC. Funções hash: MD5, SHA-256. HMAC. Assinatura digital. Certificados digitais e PKI (Public Key Infrastructure). SSL/TLS. Protocolos criptográficos. Criptografia de dados em repouso e em trânsito. Gerenciamento de chaves. Aplicações práticas: HTTPS, VPN, PGP. Módulo IV: Segurança em Redes e Sistemas - Arquitetura de segurança de redes. Firewalls: tipos e configuração. DMZ (Demilitarized Zone). IDS/IPS (Intrusion Detection/Prevention Systems). VPN: tipos e implementação. Proxy servers. Segurança Wi-Fi: WEP, WPA, WPA2, WPA3. Segurança de sistemas operacionais: hardening. Controle de acesso: ACL, RBAC, DAC, MAC. Autenticação: senhas, biometria, MFA. Logs e auditoria. SIEM (Security Information and Event Management). Módulo V: Engenharia Social, Forense Digital e o Futuro da Segurança - Conceitos de engenharia social. Técnicas: phishing, pretexting, baiting, tailgating. Awareness e treinamento de usuários. Forense digital: conceitos e metodologias. Cadeia de custódia. Análise forense: discos, memória, rede. Ferramentas forense. Resposta a incidentes: preparação, detecção, contenção, erradicação, recuperação. LGPD e proteção de dados pessoais. GDPR. Compliance e regulamentações. Tendências: segurança em nuvem, IoT, IA para segurança. DevSecOps. Ética em segurança: hacking ético, pentesting.

Gestão de Pessoas

Módulo I: Macrovisão da Gestão de Recursos Humanos - Evolução histórica da gestão de pessoas. Papel estratégico do RH nas organizações de tecnologia. Subsistemas de gestão de pessoas. Tendências contemporâneas em gestão de pessoas. Gestão de pessoas e vantagem competitiva. People analytics. RH digital. Gestão de talentos em TI. Módulo II: Descrição e Análise de Cargos - Conceitos de cargo, função e tarefa. Métodos de descrição de cargos em TI. Análise de cargos: requisitos mentais, físicos e responsabilidades. Competências técnicas e comportamentais. Desenho e redesenho de cargos. Aplicações práticas da análise de cargos. Cargos emergentes em tecnologia. Módulo III: Recrutamento e Seleção - Planejamento de recrutamento para áreas de TI. Fontes e técnicas de recrutamento: interno e externo. Employer branding. Processo seletivo: etapas e técnicas. Entrevistas técnicas e comportamentais. Testes técnicos: coding challenges. Dinâmicas de grupo. Seleção por competências. Assessment. Recrutamento tech: desafios e tendências. Módulo IV: Socialização Organizacional - Conceito e importância da socialização. Onboarding em empresas de tecnologia. Programas de integração e ambientação. Cultura organizacional tech e adaptação. Mentoring e buddy system. Acompanhamento do período de experiência. Integração remota. Employee experience. Módulo V: Gestão e Avaliação de Desempenho - Conceitos e objetivos da avaliação de desempenho. Métodos tradicionais e modernos de avaliação. Avaliação 360 graus. OKRs (Objectives and Key Results). Feedback contínuo. Indicadores de desempenho em TI. Planos de desenvolvimento individual (PDI). Performance review. One-on-ones. Módulo VI: Remuneração - Conceitos de remuneração, salário e compensação total. Estrutura salarial em TI. Pesquisa salarial. Remuneração estratégica. Remuneração fixa e variável. Bônus e stock options. Participação nos lucros e resultados. Equity em startups. Benefícios flexíveis. Módulo VII: Benefícios Sociais - Tipos e classificação de benefícios. Plano de benefícios flexíveis. Benefícios obrigatórios e espontâneos. Benefícios tech: home office, coworking, educação. Gestão de benefícios. Custos e vantagens dos benefícios. Benefícios e atração de talentos tech. Wellbeing programs. Módulo VIII: Higiene, Segurança e Qualidade de Vida - Segurança do trabalho em ambientes de TI. Ergonomia para trabalho com computadores. LER/DORT: prevenção. Saúde mental em TI: burnout, ansiedade. Programas de qualidade de vida no trabalho. Work-life balance. Trabalho remoto e híbrido. Mindfulness e bem-estar. Módulo IX: Treinamento e Desenvolvimento - Diagnóstico de necessidades de treinamento em TI. Trilhas de aprendizagem. Planejamento e execução de programas de treinamento técnico. Certificações profissionais. Métodos e técnicas: e-learning, gamificação, hands-on. Desenvolvimento de carreira em TI: plano de carreira em Y. Upskilling e reskilling. Educação corporativa. Cultura de aprendizagem contínua.

Engenharia de Software

Módulo I: Introdução à Engenharia de Software e Modelos de Processo - Conceitos fundamentais de Engenharia de Software. Crise do software. Características de software de qualidade. Ciclo de vida de desenvolvimento de software. Modelos de processo: Cascata, Incremental, Evolutivo, Espiral. Desenvolvimento ágil: valores e princípios. Métodos ágeis: Scrum, XP, Kanban. DevOps. Comparação entre modelos. Módulo II: Engenharia de Requisitos e Especificação de Software - Conceitos de requisitos de software. Tipos de requisitos: funcionais e não funcionais. Engenharia de requisitos: elicitação, análise, especificação, validação, gerenciamento. Técnicas de elicitação revisitadas. Especificação de requisitos de software (SRS). Casos de uso: diagrama e descrição. User stories e critérios de aceitação. Rastreabilidade de requisitos. Ferramentas CASE. Módulo III: Análise e Projeto de Software - UML (Unified Modeling Language). Diagramas estruturais: classes, objetos, componentes, implantação, pacotes. Diagramas comportamentais: casos de uso, sequência, atividades, estados, comunicação. Padrões de projeto (Design Patterns): criacionais, estruturais, comportamentais. GRASP. Arquitetura de software: estilos arquiteturais (MVC, camadas, microserviços). Modelagem de dados. Projeto de interfaces. Módulo IV: Implementação, Testes e Garantia da Qualidade - Boas práticas de codificação: clean code, refactoring. Padrões de codificação. Revisão de código (code review). Versionamento: Git avançado, branching strategies. Testes de software: níveis, tipos, técnicas. TDD (Test-Driven Development). BDD (Behavior-Driven Development). Automação de testes. Cobertura de testes. Garantia de qualidade: QA versus QC. Inspeções e walkthroughs. Métricas de qualidade. Módulo V: Gerenciamento de Projetos de Software e Ferramentas - Planejamento de projetos de software. Estimativas: pontos de função, story points. Cronograma e recursos. Gestão de riscos em projetos de software. Gerenciamento de configuração. Integração contínua (CI) e entrega contínua (CD). Ferramentas: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions. Gestão de governança com COBIT: estrutura e componentes. Processos de governança de TI. ITIL (Information Technology Infrastructure Library): gerenciamento de serviços, processos ITIL. Service desk. Gestão de incidentes, problemas e mudanças. Métricas de projetos de software.

Empreendedorismo

Módulo I: Fundamentos do Empreendedorismo - Conceitos de empreendedorismo. Perfil do empreendedor tech. Tipos de empreendedorismo: por oportunidade e necessidade. Empreendedorismo tecnológico. Intraempreendedorismo. Ecossistema empreendedor de tecnologia. Startups: conceitos e características. Mindset empreendedor. Identificação de oportunidades em tecnologia. Validação de problemas. Módulo II: Planejamento e Modelagem de Negócios - Business Model Canvas para startups tech. Proposta de valor tecnológica. Segmentos de clientes e personas. Canais de distribuição digital. Relacionamento com clientes. Fontes de receita: modelos de monetização (SaaS, freemium, marketplace, ads). Recursos-chave tecnológicos. Atividades-chave. Parcerias estratégicas. Estrutura de custos. Lean Canvas. Validação do modelo de negócios. MVP (Minimum Viable Product). Plano de negócios para tech startups. Módulo III: Finanças e Captação de Recursos - Planejamento financeiro para startups tech. Projeções financeiras e métricas: MRR, ARR, CAC, LTV, churn. Precificação de produtos digitais. Burn rate e runway. Fontes de financiamento: bootstrapping, FFF, investidores-anjo, aceleradoras, incubadoras, venture capital, corporate venture. Pitch deck: estrutura e apresentação. Demo day. Valuation de startups tech. Term sheet. Rodadas de investimento: seed, Series A, B, C. Exit strategies. Módulo IV: Gestão e Crescimento de Startups - Lean Startup aplicado a tech. Build-Measure-Learn. Validação de hipóteses com experimentos. Pivotar ou perseverar. Product-market fit. Growth hacking: técnicas e canais. Funil AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral). Escalabilidade de produtos digitais. Métricas de crescimento. Formação e gestão de equipes em startups. Cultura organizacional em startups tech. OKRs para startups. Desafios do crescimento. Casos de sucesso e fracasso no empreendedorismo tech.

Projeto Comunitário V

A disciplina propõe a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos ao longo da formação acadêmica para o benefício da comunidade, incentivando a interação com empresas locais, entidades sociais e organizações do terceiro setor. O foco está no desenvolvimento de projetos que busquem solucionar problemas reais da sociedade, promovendo empatia, responsabilidade social e trabalho em equipe. Através da identificação de demandas e oportunidades, os estudantes serão desafiados a planejar e implementar soluções sustentáveis e inovadoras que gerem impacto positivo, aplicando conhecimentos de banco de dados, segurança da informação, engenharia de software e gestão de pessoas. A disciplina também inclui etapas de diagnóstico, execução e avaliação das ações realizadas, estimulando a integração de competências técnicas, interpessoais e éticas. Além disso, busca-se fortalecer o senso de cidadania e o compromisso com o desenvolvimento social através de soluções tecnológicas seguras, eficientes e socialmente responsáveis.

Libras

Módulo I: Introdução à Língua Brasileira de Sinais (Libras) - História da educação de surdos no Brasil e no mundo. Conceitos de surdez e deficiência auditiva. Identidade e cultura surda. Mitos e verdades sobre a surdez. Libras como língua natural dos surdos. Reconhecimento legal da Libras: Lei 10.436/02 e Decreto 5.626/05. Diferença entre língua e linguagem. Comunidade surda no Brasil. Tecnologias assistivas para surdos. Módulo II: Aspectos Linguísticos e Culturais da Comunidade Surda - Estrutura linguística da Libras. Parâmetros das línguas de sinais: configuração de mão, ponto de articulação, movimento, orientação e expressões não manuais. Iconicidade e arbitrariedade. Classificadores em Libras. Gramática da Libras: morfologia, sintaxe. Literatura surda. Arte e cultura surda. Identidades surdas. Bilinguismo e educação de surdos. Módulo III: Comunicação e Expressões Básicas em Libras - Alfabeto manual (datilologia). Numerais: cardinais e ordinais. Cumprimentos e apresentações. Pronomes: pessoais, possessivos e demonstrativos. Vocabulário básico: família, cores, dias da semana, meses, estações. Sinais relacionados à tecnologia e informática. Verbos e construção de frases simples. Tipos de frases: afirmativa, negativa, interrogativa. Perguntas e respostas. Prática de diálogos cotidianos. Expressões faciais e corporais. Módulo IV: Inclusão e Acessibilidade no Ambiente Empresarial - Conceitos de inclusão e acessibilidade. Acessibilidade digital para surdos. Legendas e closed caption. Intérprete de vídeo em Libras. Barreiras de comunicação em ambientes de TI. Tecnologias assistivas em tecnologia. Adaptações no ambiente de trabalho tech. Comunicação eficaz com pessoas surdas. Intérprete de Libras: papel e ética profissional. Estratégias de inclusão no ambiente corporativo de tecnologia. Recrutamento e seleção de pessoas surdas. Sensibilização de equipes. Módulo V: Legislação e Direitos da Comunidade Surda no Brasil - Constituição Federal e direitos das pessoas com deficiência. Lei Brasileira de Inclusão (LBI - Lei 13.146/15). Decreto 5.626/05: regulamentação da Libras. Direito à educação bilíngue. Acessibilidade em serviços públicos e privados: sites, aplicativos. Direitos trabalhistas. Lei de Cotas (Lei 8.213/91). Convenção sobre os Direitos das Pessoas com Deficiência da ONU. Políticas públicas de inclusão. Acessibilidade digital: WCAG, e-MAG.