Tecnologia
Pós-graduação
Pós-graduação em Tecnologia da Informação Aplicada a Negócios
420 horas

A Pós-graduação em Tecnologia da Informação Aplicada a Negócios é um programa abrangente que visa capacitar profissionais para alinhar estrategicamente a tecnologia da informação aos objetivos empresariais. O curso foca em desenvolver competências para liderar a transformação digital, otimizar processos e criar valor por meio de soluções tecnológicas inovadoras, preparando os participantes para os desafios do mercado e a gestão eficaz da TI no ambiente corporativo contemporâneo.

O currículo aborda uma ampla gama de tópicos essenciais, incluindo Análise e Projeto de Software Orientado a Objetos, Engenharia de Software e gerenciamento de Bancos de Dados Não Relacionais. Há um forte destaque para a análise e utilização de dados com disciplinas como Big Data e Ciência de Dados, e o domínio de tecnologias emergentes com Inteligência Artificial e a Engenharia de Prompt para Negócios. Complementarmente, o curso explora a Gestão da Tecnologia da Informação e Comunicação, Segurança da Informação, Qualidade de Software, Gerenciamento de Projetos e, opcionalmente, Docência no Ensino Superior, oferecendo uma visão holística e prática.

Este curso é ideal para profissionais da área de Tecnologia da Informação, como desenvolvedores, analistas de sistemas, arquitetos de software, gerentes de projetos e consultores, que buscam aprimorar suas habilidades técnicas e estratégicas para impactar diretamente os resultados de negócio. É igualmente indicado para gestores e líderes de negócios que desejam aprofundar seu entendimento sobre o uso estratégico da tecnologia para impulsionar a inovação, a eficiência e a competitividade de suas organizações, além de profissionais interessados em atuação docente na área.

Introdução à Ciencia da Computação
Introdução a ciência da computação e programação, seus fundamentos e história. Unidades funcionais básicas do hardware e os softwares básicos. Abstração, algoritmos, estruturas de dados, encapsulamento, gerenciamento de recursos, segurança, engenharia de software e programação web. Estruturas de dados básicas, incluindo arrays e listas. Fundamentos de bancos de dados e a linguagem SQL. As linguagens script HTML, CSS e JavaScript. As linguagens C e Python. Fundamentos de segurança da informação. Conceitos de engenharia de software e codificação segura.
Análise e Projeto de Software Orientado a Objetos
Conceitos, definições e características da OO. UML - Conceitos e Aplicações. Processo unificado de desenvolvimento de software. Processo Unificado: Concepção, Elaboração, Construção e Transição. Desenvolvimentos Iterativo e Evolutivo. Desenvolvimento Ágil de Projetos. Qualidade de Software. Gerenciamento de Projetos. Análise de Ponto de Função.
Engenharia de Software
Princípios que orientam a prática. Entendendo os requisitos. Modelagem de requisitos. Conceitos de design. Conceitos de qualidade. Técnicas de revisão. Garantia de qualidade de software. Estratégias de teste de software. Modelos de processos. Gerenciamento de configuração de software. Métricas do produto. Métricas de processo. Conceitos de gerenciamento de projetos. Métricas do projeto. Estimativa para projetos de software. Manutenção e reengenharia.
Bancos de Dados Não Relacionais
Esta disciplina aborda os conceitos fundamentais e as técnicas de bancos de dados não relacionais (NoSQL), explorando os principais tipos de bancos de dados NoSQL, como documentais, chave-valor, colunares e de grafos, enfatizando suas características, vantagens e desvantagens em relação aos bancos de dados relacionais. Também abordada técnicas de modelagem de dados, escalabilidade, consistência e a integração de bancos de dados NoSQL em ambientes de big data e aplicações web.
Big Data e Ciência de Dados
História e evolução do Big Data. Aplicabilidade das tecnologias de Big Data. Técnicas de visualização de dados. Onde aplicar Big Data. Conceitos e escopos da ciência de dados. Princípios e diferenças entre ciência de dados e big data. O papel e a importância do cientista de dados. Aplicações da ciência de dados. Processamento de grandes volumes de dados. Inteligência de negócio para Big Data. Bancos de dados para Big Data. Recuperação de informações. Técnicas de aprendizado de máquina. Gerência de dados e computação na nuvem. Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências.
Inteligência Artificial e a Engenharia de Prompt para Negócios
A disciplina "Inteligência Artificial e a Engenharia de Prompt para Negócios" cobre os fundamentos da Inteligência Artificial (IA), com foco especial na engenharia de prompt e sua aplicação no mundo dos negócios. Os alunos aprenderão os conceitos básicos de IA, o desenvolvimento e a otimização de prompts para maximizar a eficácia da IA em tarefas específicas, estratégias para a integração de soluções de IA em processos de negócios, e a análise ética e responsável da tecnologia de IA. São abordados temas como machine learning, processamento de linguagem natural (PLN), geração de texto, análise de dados com IA, e a criação de interfaces conversacionais eficazes.
Segurança da Informação
Estudo dos fundamentos da segurança da informação e sua importância no contexto atual. Princípios de confidencialidade, integridade e disponibilidade. Gestão de riscos e análise de vulnerabilidades. Políticas e normas de segurança da informação. Criptografia e mecanismos de proteção de dados. Segurança em redes de computadores e internet. Cibersegurança: ameaças, ataques e defesas. Segurança em sistemas operacionais e aplicativos. Governança e compliance em segurança da informação. Aspectos legais e éticos relacionados à segurança da informação, com foco em LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e regulamentações internacionais.
Gestão da Tecnologia da Informação e Comunicação
O avanço da tecnologia e a organização digital. O profissional do século XXI. Gestão de tecnologia da informação. Informática: Hardware e Software. A área de TI e seus conhecimentos técnicos. Governança Corporativa e a Governança de TI. Sistemas de Informações Gerenciais (SIG). Gestão estratégica em Tecnologia da Informação. Big data e tecnologias exponenciais. IA na gestão de TI: riscos e conflitos.
Docência no Ensino Superior
A disciplina visa propiciar reflexões acerca do papel histórico, pedagógico e prático do professor universitário, oferecendo bases teóricas e metodológicas para o desenvolvimento de competências docentes no Ensino Superior. Aborda o surgimento da docência universitária, a formação pedagógica do professor, as especificidades da aprendizagem de adultos (andragogia), a organização didática, o planejamento e a avaliação, bem como o emprego de metodologias ativas e uso de tecnologias para a inovação na prática docente.

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