Ementas

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Alexandre Tadeu Rossini da Silva

Objetivo:  Desenvolver as competências no conceitos, ferramentas, métodos, métricas e técnicas para a ciência e engenharia de dados, tais como big data, arquitetura de dados, estrutura e tecnologias para familiarizar os acadêmicos ao paradigma centrado em dados.

Ementa: Transformação Digital; Estratégia do Governo Digital no Brasil; Conceitos, Dimensões, Maturidade e Modelo do Governo Digital; Áreas Chave do Governo Digital; Gestão de Relacionamento com os Cidadãos; 

Bibliografia:

• Rogers, D. L. Transformação Digital: repensando o seu negócio para a era digital. Autêntica Business, 2017.

• Perkin, N. Transformação digital com metodologias ágeis. Autêntica Business, 2022.

• Souza, E. Transformação Digital: Mentalidade, Cultura, Negócios e Liderança na Era Digital. Ed. DVS, 2023.

• Schwab, K. A Quarta Revolução Industrial. Ed. Edipro, 2016.

• Nóbrega, M. Transformação Digital e Administração Pública. Ed. Fórum, 2024

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dra. Glenda Michele Botelho

Objetivos:  Desenvolver as competências na gestão e governança de tecnologia da informação nos processos e estratégias de TI nas organizações para fundamentação de tomada de decisões sobre o uso eficaz dos recursos de TI, considerando o planejamento, gestão e controle dos processos de TI.

Ementa: Gestão de TI (fundamentos, estruturas e operações); Governança de TI; Governança Corporativa e Compliance; Modelos e Papéis de Governança de TI; Modelos de Governança de TI para Gestão de Serviços, Processos de Software, Ativos, Segurança da Informação e Gestão de Projetos; COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies).

Bibliografia:

• Weill, P.; Ross, J. W. Governança de TI - Tecnologia da Informação. Makron Books, 2005.

• Molinaro, L. F. R.; Ramos, K. H. C. Gestão de Tecnologia da Informação e Governança de TI. Ed. LTC, 2010.

• Souza, D. E. et al. Governança Digital 4.0. Ed. Brasport, 2019.

• Veras, M. Gestão da Tecnologia da Informação: Sustentação e Inovação Para a Transformação Digital. Brasport; 1ª edição, 2019.

• Fernandes, A. A.; Abreu, V. F. Governança de TI: Da Estratégia à Gestão dos Serviços. Ed. Brasport. 4ª ed., 2014.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Warley Gramacho da Silva

Objetivos: Desenvolver as competências sobre as questões socioambientais que geram impactos para sociedade, perante o atual cenário econômico e mudanças tecnológicas, subsidiando os acadêmicos com o conhecimento de como estruturar um ESG e alinhar com as boas práticas de Governança de TI.

Ementa: Conceitos de Sustentabilidade e ESG; Visão geral de governança de TI e Governança Corporativa; Gestão de riscos e ESG; Governança ESG; Inovação tecnológica e sustentabilidade; ABNT PR 2030; Os pilares ambiental, social e governança na TI; Políticas, Planos e Normativos ESG.

Bibliografia:

• Alves, R. R. Sustentabilidade empresarial e mercado verde: A transformação do mundo em que vivemos. Ed. Vozes, 2019.

• Ramos, W.; Barros, S.; Veloso, R. Estratégias ESG e os objetivos de desenvolvimento sustentável: Framework conceitual e de gestão. Ed. CRV, 2023.

• Filho, R. I.; Cierco, A. A. Governança, ESG e Estrutura Organizacional. Ed. actual, 2022.

• Trennepohl, T.; Trennepohl, N. ESG e Compliance - Interfaces, desafios e oportunidades. Ed. Saraiva, 2023.

• Neto, C. M. ESG, Interesse Social e Responsabilidade dos Administradores de Companhia. Revistas dos Tribunais, 2023.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Ary Henrique Morais de Oliveira

Objetivos:  

Ementa: Gestão de Dados; Papéis Envolvidos na Gestão dos Dados; Visão Geral do Data Management Body of Knowledge (Dama-Dmbok); Governança de Dados; Qualidade de Dados.

Bibliografia

• Olesen-Bagneux, O. O Catálogo de Dados Corporativo. Editora Novatec, 2023.

• Barbieri, C. Governança de Dados: Práticas, Conceitos e Novos Caminhos. Editora Alta Books, 2019.

• Rego, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo de valor nas empresas. Editora Brasport, 2013.

• Rego, B. L. Simplificando a Governança de Dados. Editora Brasport, 2020.

• Olesen-Bagneux, O. O Catálogo de Dados Corporativos. Editora Novatec, 2023.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Eduardo Ferreira Ribeiro

Objetivos: Desenvolver as competências na aplicação de técnicas exploratórias para a descrição e sumarização de dados por meio de métodos visuais, empregando técnicas gráficas e quantitativas, para maximizar a obtenção de informações, descobrir variáveis e tendências, detectar comportamentos anômalos e testar hipóteses.

Ementa: teorias e aplicações; coleta de dados; tipos de variáveis; apresentação de dados em tabelas e gráficos; medidas numéricas descritivas; medidas de tendência central; variação e formato; medidas numéricas descritivas para uma população; análise exploratória de dados; a covariância e o coeficiente de correlação.

Bibliografia:

• Bussab, W. O. e Morettin, P. A. Estatística Básica, 8ª Edição, Saraiva, São Paulo, 2013.

• DeGroot, M. H. e Schervish, M. J. Probability and Statistics, 4ª ed., Addison Wesley, 2012.

• Magalhães, M.; Lima, A. Noções de Probabilidade e Estatística, EDUSP, 7ª edição, 2013. 

• Ross, S., Introductory Statistics. Elsevier, 3ª Edição, 2010.

• Montgomery, D. C.; Runger, G. C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. LTC, 2ª ed., 2003.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Dr. Ary Henrique M. de Oliveira

Objetivo: Desenvolver as competências no desenvolvimento de aplicações na linguagem python aplicado à ciência de dados utilizando as bibliotecas Numpy; SciPy e Pandas..

Ementa: Fundamentos; Classes e Objetos; Operações Matemáticas; Listas e Tuplas; Strings; Intervalos; Conjuntos; Controles de Execução (while, if, for, break, continue); Funções; NumPy; SciPy; Pandas. 

Bibliografia:

• Behrman, K. R.; Brodbeck, F.; Machado, E. V. Fundamentos de Python para Ciência de Dados. Editora Bookman, 2022.

• Mckinney, W. Python Para Análise de Dados: Tratamento de Dados com Pandas, NumPy & Jupyter. Editora Novatec, 2023.

• Netto, A.; Maciel, F. Python Para Data Science. Editora Alta Books, 2021.

• Klosterman, S. Projetos de Ciência de Dados com Python. Editora Novatec, 2020.

• Vasiliev, Y. Python Para Ciência de Dados: uma Introdução Prática, Editora Novatec, 2023.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Dra. Anna Paula Rodrigues

Objetivos: Apresentar conceitos, ferramentas, tecnologias, aplicações e práticas para coletar, integrar, analisar e apresentar os dados brutos para criar informações a partir de características, padrões e tendências observadas no conjunto de dados organizados em um data warehouse.

Ementa: Sistemas de Apoio à Decisão; Inteligência competitiva; Business Intelligence (BI); Extração, Transformação e Carga (ETL); Gerência de Metadados; Projeto e Implementação de DW; Modelagem para Data Warehousing; Modelo Estrela; Projeto físico de DW; Consumo da Informação; Extração de Data Marts; Aplicações OLAP; Análise de Dados Multidimensionais. Implementação de DWs. Visualização de Dados; Construção de Painéis; Storytelling; Ferramentas (Power BI, Tableau, Excel).

Bibliografia:

• Aguilar, A. Visualização de Dados, Informação e Conhecimento. Ed. UFSC, 2017.

• Fawcett, T.; Provost, F.; Boscato, M. Data Science para Negócios. Alta Books, 2018.

• Machado, F. N. R. Tecnologia e Projeto de Data Warehouse. Saraiva, 6ª edição, 2018.

• Gonçalves R. R. Integração de Dados na Prática, 2012.

• Knaflic, C. M. Storytelling com Dados: um Guia Sobre Visualização de Dados Para Profissionais de Negócios. Alta Books, 2019.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Me. Thiago Magalhães Rodrigues

Objetivos: Apresentar os elementos fundamentais para a construção de mecanismos de visualização para que os acadêmicos possam contar histórias a partir dos dados por meio de técnicas de visualização, design e dashboards de forma a explorar e comunicar os resultados e conclusões obtidas de forma eficaz.

Ementa: Design Thinking. Visualização de Dados. Técnicas de Apresentação. Dashboard e Gráficos. Storytelling com Dados. Ferramentas de Visualização.

Bibliografia: 

• Duarte, N. Data Story: Explique Dados e Inspire Ações por Meio de Histórias. Editora Alta Books, 2022.

• Strachnyi, K. A Cor dos Dados: Um Guia Para o uso de Cores em Storytelling de Dados. Editora Novatec, 2023.

• Knaflic, C. N. Storytelling com Dados: um Guia Sobre Visualização de Dados Para Profissionais de Negócios. Editora Alta Books, 2019.

• Dykes, B. Dados e Storytelling de Impacto. Editora Benvirá, 2023.

• Brown, T. Design Thinking: uma Metodologia Poderosa Para Decretar o fim das Velhas Ideias. Alta Books, 2020.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Prof. Me. Thiago Magalhães Rodrigues

Objetivo: Apresentar conceitos básicos, objetivos, possibilidades e inovações sobre o processo de descoberta de conhecimento e as principais metodologias, tarefas e técnicas de mineração de dados.

Ementa: Introdução à Data Mining; Conceitos Básicos do Processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD); Etapas do processo de KDD; Tarefas de KDD; Métodos de Data Mining; Pré-processamento de dados; Tarefas e técnicas de mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções; Visualização de Dados; Aplicações e Exemplos de Data Mining. Processo de referência CRISP-DM: fases, tarefas genéricas e tarefas específicas.

Bibliografia:

• Goldschmidt, R.; Passos, E. Data Mining: Conceitos, Técnicas, Algoritmos, Orientações e Aplicações. Campus, 2ª ed., 2015.

• Castro, L. N. e Ferrari, D. G. Introdução a Mineração de Dados. Ed. Saraiva, 2016.

• Silva, L. A. Introdução à Mineração de Dados com Aplicações em R. Elsevier, 2016.

• Amaral, F. Introdução à Ciência de Dados: Mineração de Dados e Big Data. Alta Books, 2016.

• Ian, H.; Witten, E. F.; Mark, A. H. Data Mining: practical machine learning tools and techniques. Third Edition, Elsevier, 2011.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Prof. Dr. Tanilson Dias dos Santos

Objetivos: Apresentar os aspectos fundamentais, algoritmos e técnicas de aprendizado de máquinas, para desenvolver algoritmos capazes de aprender, ou melhorar seu desempenho, utilizando exemplos de situações observadas para que os acadêmicos sejam capazes de entender e aplicar os principais modelos de aprendizado de máquinas e reconhecimento de padrões em aplicações práticas.

Ementa: Introdução à Inteligência Artificial; Introdução ao Aprendizado de Máquina; Aprendizado supervisionado; Aprendizado não supervisionado; Aprendizado por reforço; Regressão Linear e regressão Logística; Estratégias baseadas em busca (árvores de decisão e conjuntos de regras), redes neurais artificiais (perceptron e multilayer perceptron) e modelos probabilísticos (Naive Bayes); Avaliação experimental de algoritmos de aprendizado; Aplicações de Aprendizado de Máquina; Implementação de Algoritmos em Python; Tópicos avançados.

Bibliografia:

• Russell, Stuart J., and Peter Norvig. Artificial intelligence: a modern approach. Pearson, 2016.

• Faceli, K. et al. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC, 2011.

• Alpaydin, E. Introduction to Machine Learning. MIT Press, 2004.

• Mitchell, T. M. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.

• Provost, F.; Fawcett, T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking by O'Reilly Media, 2013.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Esp. Olívia Tozzi Bittencourt

Objetivos: Apresentar aos alunos a qualificação técnica necessária para a atuação no processo de contratações de TIC, assim como nos conceitos e procedimentos adequados à análise de riscos para contratações de TIC.

Ementa: Conceitos Básicos sobre Contratação de TIC; Introdução ao Processo de Gestão e Fiscalização de contratos de TIC; Monitoramento da Execução, modificações e encerramento contratuais; Gerenciamento de riscos das contratações de TIC; Tipos de riscos nas contratações de TI; Mapeamento dos riscos nas contratações de TIC

Bibliografia:

• Brasil. Lei nº 14.133, de 1º de abril de 2021: Lei de Licitações e Contratos Administrativos. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2019-2022/2021/lei/l14133.htm. 

• Ministério da Gestão e Inovação. Instrução Normativa SGD/ME nº 94, de 23 de dezembro de 2022 que dispõe sobre o processo de contratação de soluções de TIC pelos órgãos e entidades integrantes do SISP.. Secretaria de Governo Digital (SGD). Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/contratacoes-de-tic/instrucao-normativa-sgd-me-no-94-de-23-de-dezembro-de-2022. 

• Murta, C. C.; Camarão, T. Manual de Contratação de TIC sob a Ótica da Nova Lei de Licitações e Contratos Administrativos. Ed. Fórum, 2023.

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dra. Gleice Lorena Tavares

Objetivo: Promover a aquisição do conhecimento de métodos do estudo científico para o desenvolvimento de trabalhos de alto rigor técnico e científico, preparando o acadêmico para o planejamento, execução e avaliação de projetos de ciência, tecnologia e inovação.

Ementa: Introdução ao método científico. Processo de pesquisa. Revisão bibliográfica. Metodologia de pesquisa. Desenho de experimentos. Análise e apresentação dos resultados (escrita de artigos, e relatórios técnicos, apresentação de seminários). Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados. Métricas de pesquisa experimental em ciência de dados.

Bibliografia:

• Wazlawick, R. S. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. Ed. Elsevier, 2009.

• Santos, A. R. Metodologia científica: a construção do conhecimento. 6ª Ed., Ed. DP&A, 2004.

• Davis, M.; Davis, K. J.; Dunagan, M. Scientific papers and presentations. 3ª ed. Elsevier, 2012.

• Carvalho, M. C. M. Construindo o saber: metodologia científica, fundamentos e técnicas. 24.a edição. Ed. Papirus, 2011.

• Zobel, J. Writing for Computer Science. Springer-Verlag, 1997

Carga Horária: 60 horas

Docente: Prof. Dr. Ary Henrique Morais de Oliveira

Objetivos: Oportunizar o desenvolvimento de um trabalho teórico e prático para a construção de um projeto em ciência, tecnologia e inovação, desenvolvendo uma fundamentação adequada e estrutura metodológica planejada e elaborada conforme as normas da ABNT.

Ementa: Estrutura, organização e padrões formais para elaboração e confecção de projetos tecnológicos. Argumentação, coesão e coerência em relação à linguagem e ao conteúdo do trabalho de pesquisa. Desenvolvimento de projeto em ciência, tecnologia e inovação. Defesa de projeto na UFT.

Bibliografia:

• Wazlawick, R. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. Elsevier, 2.a, 2014.

• Baptista, M. N.; Campos, D. C. Metodologias de Pesquisa em Ciências: Análise Quantitativa e Qualitativa. LTC, 2016.

• Bussab, W. O. e Morettin, P. A. Estatística Básica, 8ª Edição, Saraiva, São Paulo, 2013.

• Santos, Antônio Raimundo. Metodologia científica. 6.a Edição. Ed. DP&A Editora, 2004.