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.

Escopo da governança de TI. Estrutura do COBIT5 Necessidade de um modelo para a governança de TI. Domínios e processos do COBIT5. Domínios PO e AI do COBIT. Domínios DS e ME do COBIT. Avaliação da maturidade dos processos do COBIT5. Normas, padrões e regulamentos da governança de TI. Auditoria nas organizações. Impactos de não-conformidades em TI. Auditoria de processos de trabalho. Auditoria de sistemas. Ciclo de vida, design e estratégia de serviços em TI. Catálogo e nível de serviço em TI. Disponibilidade, capacidade e continuidade do serviço em TI. Segurança da informação e os fornecedores de TI.

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.

Computação em nuvem: modelos de serviço (IaaS, PaaS, SaaS), princípios fundamentais. Infraestrutura de nuvem e seus componentes. Segurança, privacidade de dados, confiabilidade dos serviços e otimização de custos. Arquitetura de nuvem: componentes, modelos de serviço e estratégias, arquitetura de microsserviços e design resiliente. Provedores de computação em nuvem: Amazon Web Services (AWS): EC2, S3 e Lambda. Azure: Machines, Azure Blob Storage e Azure Functions. GCP: Compute Engine, Cloud Storage e Cloud Functions. IBM Cloud: Virtual Servers, Object Storage e Functions.

A disciplina aborda os fundamentos da gestão de bases de dados locais e em nuvem, explorando os princípios de modelagem, implementação, administração e segurança de dados. Serão tratados os conceitos de bancos de dados relacionais e não relacionais, estratégias de otimização, integração de sistemas locais com serviços em nuvem e práticas de segurança e recuperação de dados. Além disso, a disciplina introduz ferramentas e tecnologias atuais para gerenciar bases de dados distribuídas, capacitando os alunos a utilizar soluções que atendam às demandas contemporâneas do mercado.

Teoria geral dos sistemas (TGS) . Conceito de sistemas de informação . Componentes da informação . Gestão da tecnologia da informação . Sistemas de informação pela organização . Sistemas de tomada de decisão (SIG, DSS e EIS) . Customer Relationship Management ( CRM ) . Supply chain management (SCM) . Tecnologia e inteligência empresarial . Conceito de inteligência empresarial . Data mining e data warehouse . ferramentas OLAP . Business Intelligence. Planejamento estratégico de tecnologia da informação . Planejamento estratégico de TI. Enterprise Resource Planning ( ERP )

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.

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.

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.