Introdução à Engenharia de Software: Conceito; Contextualização Histórica; Problemas Atuais da Área; Atuação Profissional; Relevância na área de TI. O Ciclo de Vidas de Software e os Modelos: Histórico de evolução dos modelos e processos de desenvolvimento de software, Modelo em Cascata, Modelo por Prototipação, Modelo em Espiral, Modelo em V, Processo Unificado, MDA, Processos Ágeis, Modelo Axiomático. A Conceituação de Software como Produto. Técnicas de Levantamento de Requisitos: Requisitos Engenharia de sistema, Conceituação de Requisitos, Requisitos de Sistema, Requisitos de Software, Documento de Requisitos, Traçabilidade de Requisitos, Alocação de Requisitos a casos de uso. Estudo de Viabilidade Técnica e Econômica. Testes e Revisão de Software. Implantação de Software. Manutenção de Software.

Introdução à rede de computadores. Arquitetura e classificação. Principais Padrões de Redes. Interligação, protocolos e projetos de redes. Computação Forense: introdução e conceitos. Procedimentos de Investigação: identificação e preservação de evidências. Principais erros na investigação. Uso e aplicação de ferramentas Forense.

Redes de Computadores – Características, Serviços e Tendências; Tecnologias de Redes em Meios Guiados; Tipos de Redes; Transmissão de dados; Protocolos de Redes; Arquitetura de Redes Locais; Cabos e Antenas; Equipamentos de Rede.

Engenharia de Software: Evolução e Desafios. Metodologias Ágeis: Contextualização. Princípios Ágeis. Uma análise comparativa entre Metodologias Tradicionais e Ágeis. O Clico de vida dentro do Desenvolvimento Ágil. Ferramentas de apoio: User Story, Planning Pokere Burndown. Simulação Ágil: User Storye Planning Poker. Métodos ágeis de desenvolvimento de software: Kanban, Scrum, XP, dentre outros. O método Kanban. Simulação Ágil: Kanbane Burndown. O framework SCRUM.

Conceito de Banco de Dados. Caracterização de Banco de Dados. Evolução Histórica. Tendências da Área. Projeto de Banco de Dados. Linguagem SQL: DDL, DML, restrições de integridade, visões, autorização de acesso. Modelo relacional: conceitos, restrições de integridade, álgebra relacional, cálculo relacional. Implementação de Modelo de Dados. Arquitetura e Sistema de Gerenciamento de Dados. Aspectos Operacionais de Banco de Dados: Transações, Concorrência, Recuperação, Integridade, Distribuição, Segurança. Banco de dados orientados a objetos. Data warehousing e data mining. Tecnologias Aplicadas.

Técnicas de aprendizado de máquina em visão computacional. Manipulação de reconhecimento facial, reconhecimento de objetos em imagens. Redes neurais convolucionais e aprendizado profundo aplicados a problemas de visão computacional. Problemas comuns em visão computacional: segmentação de imagens, classificação de imagens, detecção e reconhecimento de objetos em imagens.