Faculdade EAD Live em
Engenharias Tech

Introdução à Visualização de Dados e SQL

• Visualizar dados de um CSV no Google Looker Studio
• Construir um relatório interativo baseado em dados usando Google Looker Studio
• Realizar queries SELECT em uma base de dados SQL
• Extrair informações através de agrupamentos e sumarização (GROUP_BY e ORDER_BY)

Introdução à Programação com Python

• Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
• Criar programas simples com strings
• Escrever programas simples com decisão/seleção em Python
• Escrever programas simples com repetição/iteração e listas em Python

SQL e Modelagem Relacional

• Projetar modelos relacionais de bases de dados com restrições, incluindo a criação das tabelas necessárias
• Aplicar regras de normalização em um modelo relacional de dados
• Manipular objetos em um banco de dados utilizando SQL
• Fazer agregações entre duas ou mais tabelas em banco de dados

Python para Processamento de Dados

• Programar funções personalizadas em Python
• Programar em Python com indexação, fatiamento e métodos avançados para strings
• Programar decisão/seleção e repetição/iteração com listas em Python
• Programar em Python com arquivos, sets, dicionários e JSON
• Encontrar e tratar bugs (erros) em Python

Projeto de Bloco: Fundamentos do Processamento de Dados

• Entregar um relatório com uma série de exercícios de fundamentação, trazendo a implementação de diversos artefatos de processamento de dados em Python e SQL, assim como os códigos fontes, documentação do processo de desenvolvimento e da modelagem de dados. São usados exercícios desafiadores provenientes de plataformas de mercado.

Arquitetura e Operação de Sistemas Computacionais:

• Explicar a arquitetura de hardware de dispositivos computacionais
• Operar sistemas operacionais de desktops
• Gerenciar sistemas operacionais móveis e sua segurança
• Descrever os fundamentos de redes de computadores
• Explicar o funcionamento do endereçamento de rede

Fundamentos do Desenvolvimento Front-End:

• Estruturar e estilizar páginas web com HTML5 e CSS3
• Implementar algoritmos com lógica de programação em JavaScript
• Organizar e reutilizar código através de funções
• Manipular dinamicamente o conteúdo e o estilo da página
• Analisar e depurar códigos HTML, CSS e JavaScript

Infraestrutura e Segurança de Redes: 

• Implementar a configuração inicial de dispositivos de rede
• Operar uma infraestrutura de rede com base em um projeto
• Diagnosticar problemas de conectividade em redes
• Aplicar os fundamentos de segurança de rede
• Elaborar um projeto de rede básico

Interatividade no Desenvolvimento Front-End:

•  Estruturar e manipular dados complexos com arrays e objetos
• Desenvolver interfaces dinâmicas baseadas em eventos
• Criar e validar formulários web interativos
• Criar páginas web dinâmicas com manipulação avançada do DOM

Projeto de Bloco: Conectividade e Desenvolvimento Front-End:

• Dashboard de Análise de Logs de Segurança de Rede: O aluno irá criar uma interface web interativa para visualizar e filtrar um grande volume de logs de um firewall ou de um sistema de detecção de intrusão. O objetivo é identificar padrões, como os principais IPs de ataque ou as portas mais visadas.

Fundamentos de Desenvolvimento com Java:

•  Preparar o ambiente para desenvolvimento local com Java
• Escrever programas em Java usando seus elementos básicos
• Escrever programas em Java que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em Java
• Escrever programas em Java com arrays, coleções, arquivos e recursos mais avançados

Fundamentos de Desenvolvimento com C#:

• Preparar ambiente para desenvolvimento local com C# e .NET
•  Escrever programas em C# usando seus elementos básicos
• Escrever programas em C# que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em C#
• Escrever programas em C# com Arrays, arquivos e recursos mais avançados

Desenvolvimento de Serviços Web com Spring Boot: 

•  Criar aplicações web a partir do Spring Boot Initializer
•  Desenvolver RESTful APIs com Spring Boot
• Implementar persistência de dados com JPA, Redis e MongoDB
• Implementar testes em aplicações SpringBoot
• Implementar medidas de segurança em aplicações Spring Boot
• Realizar o deploy em aplicações SpringBoot

Desenvolvimento Web com .NET e Bases de Dados:

• Utilizar delegates e events em programas C#
• Desenvolver uma aplicação web full-stack (“server-based UI”) em ASP.NET Core usando Razor Pages
•  Acessar bases de dados usando EF Core
• Desenvolver uma aplicação web em ASP.NET Core acessando bases de dados via EF Core

Projeto de Bloco: Desenvolvimento Back-End:

• O aluno deverá projetar e implementar uma solução de back-end, aderindo ao processo RUP. A modelagem do software será respaldada pela produção de artefatos, incluindo casos de uso, diagrama de classes, diagramas de sequências e de comunicação. Estes artefatos utilizarão UML e serão entregues juntos com a solução final. Se a tecnologia escolhida for Java, o aluno desenvolverá uma interface de linha de comando que interage com o back-end por meio de uma API REST, e a persistência de dados deverá ser realizada numa base MongoDB. Já se o aluno escolher C#/ASP.NET, a solução será desenvolvida usando Razor Pages (interface e back-end) e a persistência de dados deverá ser realizada utilizando EF Core.

Velocidade e Qualidade com Estruturas de Dados e Algoritmos:

• Avaliar a velocidade de algoritmos introdutórios usando a notação Big O
• Utilizar as estruturas de dados hash tables, filas (queues) e pilhas (stacks)
•  Desenvolver algoritmos avançados usando recursão e programação dinâmica
• Utilizar as estruturas de dados listas encadeadas (linked lists) e árvores (trees)

Sistemas Operacionais com Linux e Python:

• Operar o sistema operacional Linux utilizando a linha de comando
• Explicar como o Linux opera o hardware e os diferentes dispositivos de sistema
• Gerenciar aplicativos, pacotes, containers e sistemas de inicialização no Linux, utilizando a linha de comando
• Desenvolver programas simples em Python com paralelismo, utilizando a linha de comando

Estruturas de Dados e Algoritmos Avançados: 

• Utilizar as estruturas de dados heaps e tries
• Utilizar a estrutura de dados grafos (graphs)
• Desenvolver algoritmos avançados com grafos
• Resolver problemas com algoritmos gulosos (“greedy”) e outras técnicas adicionais de otimização

Programação Distribuída com Redes usando Linux e Python:

•  Conectar em rede e com a Internet computadores com o sistema operacional Linux
•  Utilizar serviços e aplicações de rede do Linux
• Desenvolver programas em Python que se comunicam por rede
•  Desenvolver programas em Python para analisar, manipular e proteger redes

Projeto de Bloco: Ciência da Computação:

• O aluno deverá apresentar cinco soluções práticas que evidenciam competências em Estruturas de Dados, Algoritmos, Sistemas Operacionais com Linux e Python, e Programação Distribuída em Redes. Estas soluções envolvem a análise de algoritmos de ordenação, desenvolvimento de programas com computação paralela, manipulação de árvores, listas encadeadas, heaps, tries, grafos, e técnicas de comunicação de rede, além da resolução de problemas de grafos e NP-completos, culminando em uma experiência prática e avançada.

Microsserviços e DevOps com Spring Boot e Spring Cloud:

• Desenvolver microserviços cloud nativos com Spring Boot e Spring Cloud
• Publicar microserviços Spring Boot, orquestrando containers com Docker e Kubernetes
• Desenvolver microserviços usando Reactive Spring
• Desenvolver em grupo utilizando repositórios Git através do GitHub.
• Publicar de forma automática microsserviços Spring Boot usando GitHub Actions e Kubernetes

Design Patterns e Domain-Driven Design (DDD) com Java:

• Desenvolver software aplicando design patterns
• Projetar softwares de forma estratégica, usando “bounded contexts”, subdomínios e linguagem ubíqua
• Projetar softwares de forma estratégica usando “context maps”
• Projetar softwares usando “aggregates”

DevSecOps: Segurança Contínua para Aplicações Cloud Native: 

• Automatizar a análise de vulnerabilidades em código-fonte e dependências
• Implementar mecanismos de autenticação e autorização em microsserviços
• Gerenciar segredos (secrets) de forma segura e implementar a varredura de vulnerabilidades em imagens de container, como parte do processo de entrega contínua.
• Aplicar os princípios de Threat Modeling (modelagem de ameaças)

Domain-Driven Design (DDD) e Arquitetura de Softwares Escaláveis com Java:

• Transformar monolitos em microsserviços eficazes, aplicando princípios de DDD e técnicas de decomposição.
• Projetar softwares usando “domain events”
• Desenvolver microsserviços event-driven e com outros padrões de comunicação assíncrona
• Implementar testes e observabilidade em microsserviços com Zipkin, Spring Cloud Sleuth e ELK Stack.

Projeto de Bloco: Engenharia Segura de Softwares Escaláveis:

• O aluno desenvolverá um software escalável de forma ágil e incremental, evoluindo de um monolito para uma arquitetura de microsserviços orientada a eventos, aplicando princípios de Domain-Driven Design (DDD). A solução deverá incorporar práticas de DevSecOps desde o início, garantindo a segurança de APIs RESTful com padrões como OAuth 2.0 e automatizando a análise de vulnerabilidades (SAST, SCA, varredura de containers) no pipeline de CI/CD. O desenvolvimento utilizará o ecossistema Spring (Boot, Data, Cloud) e RabbitMQ para mensageria

Estatística Aplicada e Análise Exploratória de Dados:

• Manipular, limpar e transformar conjuntos de dados complexos utilizando bibliotecas como Pandas.
•  Calcular e interpretar as principais métricas de estatística descritiva e correlação para extrair insights iniciais.
• Realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa para identificar padrões, anomalias e tendências.
• Aplicar testes de hipótese básicos (como testes A/B) para validar suposições e guiar decisões.

Desenvolvimento Seguro de Aplicações Web:

•  Mapear a arquitetura e o fluxo de dados de uma aplicação web, identificando componentes críticos de segurança (HTTP, sessões, cookies).
• Identificar as 10 principais vulnerabilidades do OWASP Top 10 em trechos de código e arquiteturas de software.
• Aplicar técnicas de programação segura (Secure Coding), como validação de entradas e codificação de saídas, para prevenir falhas comuns.
• Utilizar ferramentas de scan passivo (como OWASP ZAP) para realizar uma avaliação inicial de segurança em uma aplicação.

Modelagem Preditiva e Construção de Agentes de IA: 

• Pré-processar e preparar dados textuais ou estruturados para o treinamento de modelos de Machine Learning (feature engineering).
• Treinar, avaliar e otimizar modelos preditivos de classificação e regressão utilizando frameworks como Scikit-learn.
• Integrar um modelo de ML treinado a uma aplicação, expondo sua funcionalidade através de uma API RESTful (Flask/FastAPI).
• Desenvolver lógicas de decisão para um agente de IA com base nas previsões do modelo integrado.

Análise de Vulnerabilidades e Pentest Web:

• Operar ferramentas de pentest padrão da indústria (como Burp Suite e SQLmap) para interceptar, analisar e manipular tráfego web.
• Executar ataques práticos para explorar vulnerabilidades do OWASP Top 10 em um ambiente de laboratório controlado.
• Aplicar uma metodologia sistemática de pentest para mapear a superfície de ataque de uma aplicação web ou API.
• Documentar as vulnerabilidades encontradas em um relatório técnico claro, incluindo evidências (PoC) e recomendações de mitigação.

Projeto de Bloco: Análise e Segurança de Agentes IA:

• O aluno irá projetar, desenvolver e auditar um agente de IA de atendimento ao cliente. O processo envolve realizar a análise exploratória de um conjunto de dados de suporte para definir as “intenções” do usuário, treinar um modelo de classificação de texto para ser o “cérebro” do agente, e expor essa inteligência através de uma API web. Ao final, os alunos trocam suas APIs e realizam um pentest completo na aplicação dos colegas, atuando como hackers éticos para identificar, explorar e reportar as falhas de segurança encontradas.

Engenharia de Testes de Software

• Executar testes para validar funcionalidades e identificar falhas em softwares
• Aplicar testes baseados em propriedades e mocks para validar classes, gerar dados e identificar falhas de forma automatizada
• Validar sistemas complexos com testes black-box Automatizar testes de aplicações web
• Garantir a robustez do sistema usando testes white-box e simulando casos de erro

Engenharia de Software: Clean Code e Boas Práticas

• Desenvolver código com camadas de abstração, contratos explícitos e tratamento adequado de erros
• Desenvolver código claro, autoexplicativo, previsível, consistente, com boas práticas de nomeação, e complexidade controlada
• Desenvolver código modular, com baixo acoplamento, responsabilidades claras e coesão
• Desenvolver código reutilizável

Pipelines de CI/CD e DevOps

• Utilizar Git no contexto de DevOps e Integração Contínua para controle de versão, rastreamento de mudanças e automação de entregas
• Criar pipelines de CI/CD automatizados usando workflows do GitHub Actions
• Configurar runners, variáveis e permissões no GitHub Actions para automação segura de CI/CD
• Automatizar deploys e testes de integridade no GitHub Actions usando pipelines de CI/CD
• Monitorar e depurar workflows no GitHub Actions com logs, badges e resumos

Engenharia de Software: Refatoração

• Explicar conceitos introdutórios e práticas iniciais de refatoração
• Identificar “bad smells” em códigos
• Refatorar códigos para melhorar legibilidade
• Refatorar códigos para melhorar modularidade e encapsulamento
• Refatorar códigos para melhorar a lógica condicional, as hierarquias de classes e as chamadas de APIs

Projeto de Bloco: Engenharia Disciplinada de Software

• O aluno irá desenvolver um sistema composto por um back-end robusto em Java e uma interface web, implantados por meio de uma esteira de CI/CD completamente automatizada com GitHub Actions. Essa esteira abrangerá processos de build, testes automatizados, análises de segurança e deploys para múltiplos ambientes, assegurando eficiência e confiabilidade. O sistema refletirá excelência técnica com um código modular, claro e coeso, fundamentado em práticas de refatoração, imutabilidade e organização lógica. A validação será realizada por uma suíte de testes avançados, garantindo integridade, desempenho e alta disponibilidade, resultando em uma entrega que exemplifica as melhores práticas de engenharia de software.

Engenharia de Requisitos e Análise de Negócios

• Elicitar e documentar requisitos funcionais e não-funcionais de stakeholders diversos, utilizando técnicas como entrevistas, workshops e análise de documentos
• Analisar e modelar processos de negócio (usando notações como BPMN) para identificar oportunidades de otimização e automação por meio de software
• Especificar requisitos de forma clara e não ambígua, utilizando formatos como Casos de Uso e User Stories, criando um backlog de produto priorizado
• Validar e gerenciar o ciclo de vida dos requisitos, negociando escopo e garantindo a rastreabilidade desde a concepção até a entrega e testes

Design de Experiência do Usuário (UX) e Interface (UI)

• Conduzir pesquisas com usuários (personas, mapas de jornada) para compreender profundamente suas necessidades, dores e contexto de uso do software
• Projetar fluxos de interação e arquitetura da informação, garantindo que a navegação no sistema seja lógica, intuitiva e eficiente
• Criar protótipos de baixa e alta fidelidade (wireframes, mock-ups e protótipos interativos) para visualizar e iterar sobre o design da interface
• Planejar e executar testes de usabilidade com usuários reais para validar as soluções de design, coletar feedback e orientar melhorias no produto

Engenharia de Software Guiada por Modelos e IA (AI-MDE)

• Compreender os princípios da Engenharia Guiada por Modelos (Model-Driven Engineering), diferenciando modelos de análise, design e implementação
• Aplicar técnicas de IA generativa para auxiliar na criação de artefatos de software, como geração de código a partir de especificações, criação de casos de teste e documentação técnica
• Utilizar plataformas low-code/no-code de forma crítica para prototipar e desenvolver aplicações, entendendo suas vantagens e limitações arquiteturais
• Desenvolver modelos de domínio (Domain-Specific Languages – DSLs) simples para abstrair a complexidade de um problema e automatizar a geração de componentes de software

Gestão Ágil de Projetos e Produtos de Software

• Aplicar frameworks ágeis (principalmente Scrum e Kanban) para planejar, executar e monitorar o ciclo de vida de desenvolvimento de um projeto de software
• Gerenciar o backlog do produto, definindo prioridades com base em valor para o negócio, complexidade técnica e feedback dos stakeholders
• Facilitar as cerimônias ágeis (Planning, Daily, Review, Retrospective) e utilizar métricas (Burndown, Velocity) para promover a transparência e a melhoria contínua do time
• Utilizar ferramentas de gestão de projetos para controlar o fluxo de trabalho, documentar decisões e comunicar o progresso do projeto

Projeto de Bloco: Engenharia de Produto de Software e Inovação

• Desenvolvimento de uma plataforma de software completa, desde a concepção até a implantação em um ambiente de nuvem. As equipes deverão criar uma solução para um problema real, como uma “Plataforma Inteligente de Gestão de Carreira para Desenvolvedores”, que utiliza um agente de IA para recomendar cursos, vagas e trilhas de desenvolvimento com base no perfil e atividade do usuário. O aluno deverá conduzir a engenharia de requisitos e o design de UX/UI para definir o produto, gerenciar o desenvolvimento utilizando Scrum, projetar uma arquitetura de microsserviços segura e escalável, construir e treinar o modelo de recomendação de IA, implementar pipelines de DevSecOps para integração e entrega contínua, e, por fim, utilizar abordagens de AI-MDE para acelerar a criação de componentes específicos, validando a solução final com usuários reais e apresentando os resultados de negócio e técnicos alcançados.

Introdução à Visualização de Dados e SQL

• Visualizar dados de um CSV no Google Looker Studio
• Construir um relatório interativo baseado em dados usando Google Looker Studio
• Realizar queries SELECT em uma base de dados SQL
• Extrair informações através de agrupamentos e sumarização (GROUP_BY e ORDER_BY)

Introdução à Programação com Python

• Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
• Criar programas simples com strings
• Escrever programas simples com decisão/seleção em Python
• Escrever programas simples com repetição/iteração e listas em Python

SQL e Modelagem Relacional

• Projetar modelos relacionais de bases de dados com restrições, incluindo a criação das tabelas necessárias
• Aplicar regras de normalização em um modelo relacional de dados
• Manipular objetos em um banco de dados utilizando SQL
• Fazer agregações entre duas ou mais tabelas em banco de dados

Python para Processamento de Dados

• Programar funções personalizadas em Python
• Programar em Python com indexação, fatiamento e métodos avançados para strings
• Programar decisão/seleção e repetição/iteração com listas em Python
• Programar em Python com arquivos, sets, dicionários e JSON
• Encontrar e tratar bugs (erros) em Python

Projeto de Bloco: Fundamentos do Processamento de Dados

• Entregar um relatório com uma série de exercícios de fundamentação, trazendo a implementação de diversos artefatos de processamento de dados em Python e SQL, assim como os códigos fontes, documentação do processo de desenvolvimento e da modelagem de dados. São usados exercícios desafiadores provenientes de plataformas de mercado.

Arquitetura e Operação de Sistemas Computacionais:

• Explicar a arquitetura de hardware de dispositivos computacionais
• Operar sistemas operacionais de desktops
• Gerenciar sistemas operacionais móveis e sua segurança
• Descrever os fundamentos de redes de computadores
• Explicar o funcionamento do endereçamento de rede

Fundamentos do Desenvolvimento Front-End:

• Estruturar e estilizar páginas web com HTML5 e CSS3
• Implementar algoritmos com lógica de programação em JavaScript
• Organizar e reutilizar código através de funções
• Manipular dinamicamente o conteúdo e o estilo da página
• Analisar e depurar códigos HTML, CSS e JavaScript

Infraestrutura e Segurança de Redes: 

• Implementar a configuração inicial de dispositivos de rede
• Operar uma infraestrutura de rede com base em um projeto
• Diagnosticar problemas de conectividade em redes
• Aplicar os fundamentos de segurança de rede
• Elaborar um projeto de rede básico

Interatividade no Desenvolvimento Front-End:

•  Estruturar e manipular dados complexos com arrays e objetos
• Desenvolver interfaces dinâmicas baseadas em eventos
• Criar e validar formulários web interativos
• Criar páginas web dinâmicas com manipulação avançada do DOM

Projeto de Bloco: Conectividade e Desenvolvimento Front-End:

• Dashboard de Análise de Logs de Segurança de Rede: O aluno irá criar uma interface web interativa para visualizar e filtrar um grande volume de logs de um firewall ou de um sistema de detecção de intrusão. O objetivo é identificar padrões, como os principais IPs de ataque ou as portas mais visadas.

Fundamentos de Desenvolvimento com Java:

•  Preparar o ambiente para desenvolvimento local com Java
• Escrever programas em Java usando seus elementos básicos
• Escrever programas em Java que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em Java
• Escrever programas em Java com arrays, coleções, arquivos e recursos mais avançados

Fundamentos de Desenvolvimento com C#:

• Preparar ambiente para desenvolvimento local com C# e .NET
•  Escrever programas em C# usando seus elementos básicos
• Escrever programas em C# que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em C#
• Escrever programas em C# com Arrays, arquivos e recursos mais avançados

Desenvolvimento de Serviços Web com Spring Boot: 

•  Criar aplicações web a partir do Spring Boot Initializer
•  Desenvolver RESTful APIs com Spring Boot
• Implementar persistência de dados com JPA, Redis e MongoDB
• Implementar testes em aplicações SpringBoot
• Implementar medidas de segurança em aplicações Spring Boot
• Realizar o deploy em aplicações SpringBoot

Desenvolvimento Web com .NET e Bases de Dados:

• Utilizar delegates e events em programas C#
• Desenvolver uma aplicação web full-stack (“server-based UI”) em ASP.NET Core usando Razor Pages
•  Acessar bases de dados usando EF Core
• Desenvolver uma aplicação web em ASP.NET Core acessando bases de dados via EF Core

Projeto de Bloco: Desenvolvimento Back-End:

• O aluno deverá projetar e implementar uma solução de back-end, aderindo ao processo RUP. A modelagem do software será respaldada pela produção de artefatos, incluindo casos de uso, diagrama de classes, diagramas de sequências e de comunicação. Estes artefatos utilizarão UML e serão entregues juntos com a solução final. Se a tecnologia escolhida for Java, o aluno desenvolverá uma interface de linha de comando que interage com o back-end por meio de uma API REST, e a persistência de dados deverá ser realizada numa base MongoDB. Já se o aluno escolher C#/ASP.NET, a solução será desenvolvida usando Razor Pages (interface e back-end) e a persistência de dados deverá ser realizada utilizando EF Core.

Velocidade e Qualidade com Estruturas de Dados e Algoritmos:

• Avaliar a velocidade de algoritmos introdutórios usando a notação Big O
• Utilizar as estruturas de dados hash tables, filas (queues) e pilhas (stacks)
•  Desenvolver algoritmos avançados usando recursão e programação dinâmica
• Utilizar as estruturas de dados listas encadeadas (linked lists) e árvores (trees)

Sistemas Operacionais com Linux e Python:

• Operar o sistema operacional Linux utilizando a linha de comando
• Explicar como o Linux opera o hardware e os diferentes dispositivos de sistema
• Gerenciar aplicativos, pacotes, containers e sistemas de inicialização no Linux, utilizando a linha de comando
• Desenvolver programas simples em Python com paralelismo, utilizando a linha de comando

Estruturas de Dados e Algoritmos Avançados: 

• Utilizar as estruturas de dados heaps e tries
• Utilizar a estrutura de dados grafos (graphs)
• Desenvolver algoritmos avançados com grafos
• Resolver problemas com algoritmos gulosos (“greedy”) e outras técnicas adicionais de otimização

Programação Distribuída com Redes usando Linux e Python:

•  Conectar em rede e com a Internet computadores com o sistema operacional Linux
•  Utilizar serviços e aplicações de rede do Linux
• Desenvolver programas em Python que se comunicam por rede
•  Desenvolver programas em Python para analisar, manipular e proteger redes

Projeto de Bloco: Ciência da Computação:

• O aluno deverá apresentar cinco soluções práticas que evidenciam competências em Estruturas de Dados, Algoritmos, Sistemas Operacionais com Linux e Python, e Programação Distribuída em Redes. Estas soluções envolvem a análise de algoritmos de ordenação, desenvolvimento de programas com computação paralela, manipulação de árvores, listas encadeadas, heaps, tries, grafos, e técnicas de comunicação de rede, além da resolução de problemas de grafos e NP-completos, culminando em uma experiência prática e avançada.

Microsserviços e DevOps com Spring Boot e Spring Cloud:

• Desenvolver microserviços cloud nativos com Spring Boot e Spring Cloud
• Publicar microserviços Spring Boot, orquestrando containers com Docker e Kubernetes
• Desenvolver microserviços usando Reactive Spring
• Desenvolver em grupo utilizando repositórios Git através do GitHub.
• Publicar de forma automática microsserviços Spring Boot usando GitHub Actions e Kubernetes

Design Patterns e Domain-Driven Design (DDD) com Java:

• Desenvolver software aplicando design patterns
• Projetar softwares de forma estratégica, usando “bounded contexts”, subdomínios e linguagem ubíqua
• Projetar softwares de forma estratégica usando “context maps”
• Projetar softwares usando “aggregates”

DevSecOps: Segurança Contínua para Aplicações Cloud Native: 

• Automatizar a análise de vulnerabilidades em código-fonte e dependências
• Implementar mecanismos de autenticação e autorização em microsserviços
• Gerenciar segredos (secrets) de forma segura e implementar a varredura de vulnerabilidades em imagens de container, como parte do processo de entrega contínua.
• Aplicar os princípios de Threat Modeling (modelagem de ameaças)

Domain-Driven Design (DDD) e Arquitetura de Softwares Escaláveis com Java:

• Transformar monolitos em microsserviços eficazes, aplicando princípios de DDD e técnicas de decomposição.
• Projetar softwares usando “domain events”
• Desenvolver microsserviços event-driven e com outros padrões de comunicação assíncrona
• Implementar testes e observabilidade em microsserviços com Zipkin, Spring Cloud Sleuth e ELK Stack.

Projeto de Bloco: Engenharia Segura de Softwares Escaláveis:

• O aluno desenvolverá um software escalável de forma ágil e incremental, evoluindo de um monolito para uma arquitetura de microsserviços orientada a eventos, aplicando princípios de Domain-Driven Design (DDD). A solução deverá incorporar práticas de DevSecOps desde o início, garantindo a segurança de APIs RESTful com padrões como OAuth 2.0 e automatizando a análise de vulnerabilidades (SAST, SCA, varredura de containers) no pipeline de CI/CD. O desenvolvimento utilizará o ecossistema Spring (Boot, Data, Cloud) e RabbitMQ para mensageria

Estatística Aplicada e Análise Exploratória de Dados:

• Manipular, limpar e transformar conjuntos de dados complexos utilizando bibliotecas como Pandas.
•  Calcular e interpretar as principais métricas de estatística descritiva e correlação para extrair insights iniciais.
• Realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa para identificar padrões, anomalias e tendências.
• Aplicar testes de hipótese básicos (como testes A/B) para validar suposições e guiar decisões.

Desenvolvimento Seguro de Aplicações Web:

•  Mapear a arquitetura e o fluxo de dados de uma aplicação web, identificando componentes críticos de segurança (HTTP, sessões, cookies).
• Identificar as 10 principais vulnerabilidades do OWASP Top 10 em trechos de código e arquiteturas de software.
• Aplicar técnicas de programação segura (Secure Coding), como validação de entradas e codificação de saídas, para prevenir falhas comuns.
• Utilizar ferramentas de scan passivo (como OWASP ZAP) para realizar uma avaliação inicial de segurança em uma aplicação.

Modelagem Preditiva e Construção de Agentes de IA: 

• Pré-processar e preparar dados textuais ou estruturados para o treinamento de modelos de Machine Learning (feature engineering).
• Treinar, avaliar e otimizar modelos preditivos de classificação e regressão utilizando frameworks como Scikit-learn.
• Integrar um modelo de ML treinado a uma aplicação, expondo sua funcionalidade através de uma API RESTful (Flask/FastAPI).
• Desenvolver lógicas de decisão para um agente de IA com base nas previsões do modelo integrado.

Análise de Vulnerabilidades e Pentest Web:

• Operar ferramentas de pentest padrão da indústria (como Burp Suite e SQLmap) para interceptar, analisar e manipular tráfego web.
• Executar ataques práticos para explorar vulnerabilidades do OWASP Top 10 em um ambiente de laboratório controlado.
• Aplicar uma metodologia sistemática de pentest para mapear a superfície de ataque de uma aplicação web ou API.
• Documentar as vulnerabilidades encontradas em um relatório técnico claro, incluindo evidências (PoC) e recomendações de mitigação.

Projeto de Bloco: Análise e Segurança de Agentes IA:

• O aluno irá projetar, desenvolver e auditar um agente de IA de atendimento ao cliente. O processo envolve realizar a análise exploratória de um conjunto de dados de suporte para definir as “intenções” do usuário, treinar um modelo de classificação de texto para ser o “cérebro” do agente, e expor essa inteligência através de uma API web. Ao final, os alunos trocam suas APIs e realizam um pentest completo na aplicação dos colegas, atuando como hackers éticos para identificar, explorar e reportar as falhas de segurança encontradas.

Inteligência Artificial: Model LifeCycle

• Explicar os conceitos básicos de Machine Learning
• Criar modelos simples de Machine Learning
• Comparar o desempenho de modelos de Machine Learning utilizando validação cruzada
• Avaliar modelos através de diferentes figuras de mérito

Dados para Machine Learning: Feature Engineering

• Manipular dados numéricos para algoritmos de Machine Learning
• Manipular dados textuais para algoritmos de Machine Learning
• Vetorizar dados categóricos para algoritmos de Machine Learning
• Reduzir dimensionalidade através da análise de componentes principais (PCA)

Inteligência Artificial: Classificação

• Desenvolver modelos usando Árvores de Decisão
• Desenvolver modelos usando Support Vector Machine (SVM)
• Desenvolver modelos usando Ensemble Learning
• Desenvolver modelos melhores priorizando as features mais relevantes do problema

Inteligência Artificial: Clusterização

• Desenvolver modelos usando K-Médias
• Desenvolver modelos usando Clusterização Hierárquica
• Desenvolver modelos usando DBScan
• Desenvolver modelos para extrair tópicos de textos

Projeto de Bloco: Inteligência Artificial e Machine Learning

• Os alunos desenvolverão itens de cinco projetos com bases de dados reais, aplicando técnicas de IA para consolidar os conhecimentos das disciplinas. Os desafios abrangem desde o pré-processamento até a criação de modelos, com foco em explicabilidade e na construção de pipelines completos de machine learning. Assim, os alunos demonstrarão competências técnicas e analíticas para resolver problemas complexos.

Arquitetura e Orquestração de Multi-Agentes:

• Projetar sistemas multi-agente definindo papéis, responsabilidades e processos de colaboração para equipes de agentes de IA.
• Implementar equipes de agentes autônomos utilizando o framework CrewAI para resolver problemas complexos através da delegação de tarefas sequenciais ou hierárquicas.
• Desenvolver “conversas” complexas entre múltiplos agentes utilizando o framework AutoGen para simular discussões e resolver problemas de forma colaborativa.
• Criar “tools” (ferramentas) customizadas em Python que podem ser compartilhadas e utilizadas por diferentes agentes dentro de uma equipe.

MLOps: CI/CD para Sistemas de IA:

• Construir pipelines de Integração e Entrega Contínua (CI/CD) com GitHub Actions para automatizar os testes e o deploy de sistemas de agentes.
• Utilizar DVC (Data Version Control) em conjunto com o Git para versionar os dados, scripts e prompts que definem o comportamento dos agentes.
• Empacotar sistemas de agentes como imagens Docker de forma automatizada dentro da pipeline de CI/CD.
• Orquestrar o deploy de múltiplos serviços (ex: agentes, APIs, bancos de dados) em ambientes de nuvem utilizando Docker Compose e scripts de automação.

Testes e Avaliação de Qualidade para IA:

• Desenvolver testes unitários e de integração para o código Python dos agentes e suas ferramentas utilizando o framework PyTest.
• Criar suítes de avaliação de “regressão” para os prompts, garantindo que as otimizações não degradem a performance em casos de uso conhecidos.
• Implementar frameworks de avaliação como Ragas ou o sistema de avaliação do Langfuse para medir a qualidade e a veracidade das respostas de agentes RAG.
• Gerar e analisar relatórios de testes de forma automatizada, integrando os passos de avaliação diretamente na pipeline de CI/CD.

Observabilidade e Otimização de Agentes de IA:

•  Implementar logging estruturado e tracing de ponta a ponta em sistemas de multi-agentes utilizando plataformas como Langfuse ou LangSmith.
• Criar dashboards de monitoramento com Grafana ou a ferramenta nativa do Langfuse para acompanhar métricas de custo (uso de tokens), latência e taxa de erros.
• Analisar os “traces” de execução para identificar gargalos de performance e otimizar o fluxo de trabalho entre os agentes.
• Aplicar técnicas de caching de respostas com Redis para reduzir a latência e os custos operacionais de chamadas repetitivas às APIs dos LLMs.

Projeto de Bloco: Desenvolvimento Disciplinado e Gestão de Multi-Agentes de IA:

• O aluno desenvolverá uma plataforma que analisa continuamente o feedback de clientes de diversas fontes (e-mails, redes sociais). O sistema, construído com CrewAI, será composto por uma equipe de agentes: um “agente-coletor” busca novos feedbacks, um “agente-analista” categoriza o sentimento e os tópicos principais, e um “agente-estrategista” identifica tendências e sugere ações de melhoria. Todo o projeto será gerenciado por uma pipeline de CI/CD no GitHub Actions que executa testes de qualidade em cada agente antes do deploy. A solução final incluirá um dashboard de Langfuse para observabilidade completa, permitindo rastrear o processamento de cada feedback e monitorar a performance geral do sistema.

Introdução à Visualização de Dados e SQL

• Visualizar dados de um CSV no Google Looker Studio
• Construir um relatório interativo baseado em dados usando Google Looker Studio
• Realizar queries SELECT em uma base de dados SQL
• Extrair informações através de agrupamentos e sumarização (GROUP_BY e ORDER_BY)

Introdução à Programação com Python

• Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
• Criar programas simples com strings
• Escrever programas simples com decisão/seleção em Python
• Escrever programas simples com repetição/iteração e listas em Python

SQL e Modelagem Relacional

• Projetar modelos relacionais de bases de dados com restrições, incluindo a criação das tabelas necessárias
• Aplicar regras de normalização em um modelo relacional de dados
• Manipular objetos em um banco de dados utilizando SQL
• Fazer agregações entre duas ou mais tabelas em banco de dados

Python para Processamento de Dados

• Programar funções personalizadas em Python
• Programar em Python com indexação, fatiamento e métodos avançados para strings
• Programar decisão/seleção e repetição/iteração com listas em Python
• Programar em Python com arquivos, sets, dicionários e JSON
• Encontrar e tratar bugs (erros) em Python

Projeto de Bloco: Fundamentos do Processamento de Dados

• Entregar um relatório com uma série de exercícios de fundamentação, trazendo a implementação de diversos artefatos de processamento de dados em Python e SQL, assim como os códigos fontes, documentação do processo de desenvolvimento e da modelagem de dados. São usados exercícios desafiadores provenientes de plataformas de mercado.

Arquitetura e Operação de Sistemas Computacionais:

• Explicar a arquitetura de hardware de dispositivos computacionais
• Operar sistemas operacionais de desktops
• Gerenciar sistemas operacionais móveis e sua segurança
• Descrever os fundamentos de redes de computadores
• Explicar o funcionamento do endereçamento de rede

Fundamentos do Desenvolvimento Front-End:

• Estruturar e estilizar páginas web com HTML5 e CSS3
• Implementar algoritmos com lógica de programação em JavaScript
• Organizar e reutilizar código através de funções
• Manipular dinamicamente o conteúdo e o estilo da página
• Analisar e depurar códigos HTML, CSS e JavaScript

Infraestrutura e Segurança de Redes: 

• Implementar a configuração inicial de dispositivos de rede
• Operar uma infraestrutura de rede com base em um projeto
• Diagnosticar problemas de conectividade em redes
• Aplicar os fundamentos de segurança de rede
• Elaborar um projeto de rede básico

Interatividade no Desenvolvimento Front-End:

•  Estruturar e manipular dados complexos com arrays e objetos
• Desenvolver interfaces dinâmicas baseadas em eventos
• Criar e validar formulários web interativos
• Criar páginas web dinâmicas com manipulação avançada do DOM

Projeto de Bloco: Conectividade e Desenvolvimento Front-End:

• Dashboard de Análise de Logs de Segurança de Rede: O aluno irá criar uma interface web interativa para visualizar e filtrar um grande volume de logs de um firewall ou de um sistema de detecção de intrusão. O objetivo é identificar padrões, como os principais IPs de ataque ou as portas mais visadas.

Fundamentos de Desenvolvimento com Java:

•  Preparar o ambiente para desenvolvimento local com Java
• Escrever programas em Java usando seus elementos básicos
• Escrever programas em Java que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em Java
• Escrever programas em Java com arrays, coleções, arquivos e recursos mais avançados

Fundamentos de Desenvolvimento com C#:

• Preparar ambiente para desenvolvimento local com C# e .NET
•  Escrever programas em C# usando seus elementos básicos
• Escrever programas em C# que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em C#
• Escrever programas em C# com Arrays, arquivos e recursos mais avançados

Desenvolvimento de Serviços Web com Spring Boot: 

•  Criar aplicações web a partir do Spring Boot Initializer
•  Desenvolver RESTful APIs com Spring Boot
• Implementar persistência de dados com JPA, Redis e MongoDB
• Implementar testes em aplicações SpringBoot
• Implementar medidas de segurança em aplicações Spring Boot
• Realizar o deploy em aplicações SpringBoot

Desenvolvimento Web com .NET e Bases de Dados:

• Utilizar delegates e events em programas C#
• Desenvolver uma aplicação web full-stack (“server-based UI”) em ASP.NET Core usando Razor Pages
•  Acessar bases de dados usando EF Core
• Desenvolver uma aplicação web em ASP.NET Core acessando bases de dados via EF Core

Projeto de Bloco: Desenvolvimento Back-End:

• O aluno deverá projetar e implementar uma solução de back-end, aderindo ao processo RUP. A modelagem do software será respaldada pela produção de artefatos, incluindo casos de uso, diagrama de classes, diagramas de sequências e de comunicação. Estes artefatos utilizarão UML e serão entregues juntos com a solução final. Se a tecnologia escolhida for Java, o aluno desenvolverá uma interface de linha de comando que interage com o back-end por meio de uma API REST, e a persistência de dados deverá ser realizada numa base MongoDB. Já se o aluno escolher C#/ASP.NET, a solução será desenvolvida usando Razor Pages (interface e back-end) e a persistência de dados deverá ser realizada utilizando EF Core.

Velocidade e Qualidade com Estruturas de Dados e Algoritmos:

• Avaliar a velocidade de algoritmos introdutórios usando a notação Big O
• Utilizar as estruturas de dados hash tables, filas (queues) e pilhas (stacks)
•  Desenvolver algoritmos avançados usando recursão e programação dinâmica
• Utilizar as estruturas de dados listas encadeadas (linked lists) e árvores (trees)

Sistemas Operacionais com Linux e Python:

• Operar o sistema operacional Linux utilizando a linha de comando
• Explicar como o Linux opera o hardware e os diferentes dispositivos de sistema
• Gerenciar aplicativos, pacotes, containers e sistemas de inicialização no Linux, utilizando a linha de comando
• Desenvolver programas simples em Python com paralelismo, utilizando a linha de comando

Estruturas de Dados e Algoritmos Avançados: 

• Utilizar as estruturas de dados heaps e tries
• Utilizar a estrutura de dados grafos (graphs)
• Desenvolver algoritmos avançados com grafos
• Resolver problemas com algoritmos gulosos (“greedy”) e outras técnicas adicionais de otimização

Programação Distribuída com Redes usando Linux e Python:

•  Conectar em rede e com a Internet computadores com o sistema operacional Linux
•  Utilizar serviços e aplicações de rede do Linux
• Desenvolver programas em Python que se comunicam por rede
•  Desenvolver programas em Python para analisar, manipular e proteger redes

Projeto de Bloco: Ciência da Computação:

• O aluno deverá apresentar cinco soluções práticas que evidenciam competências em Estruturas de Dados, Algoritmos, Sistemas Operacionais com Linux e Python, e Programação Distribuída em Redes. Estas soluções envolvem a análise de algoritmos de ordenação, desenvolvimento de programas com computação paralela, manipulação de árvores, listas encadeadas, heaps, tries, grafos, e técnicas de comunicação de rede, além da resolução de problemas de grafos e NP-completos, culminando em uma experiência prática e avançada.

Microsserviços e DevOps com Spring Boot e Spring Cloud:

• Desenvolver microserviços cloud nativos com Spring Boot e Spring Cloud
• Publicar microserviços Spring Boot, orquestrando containers com Docker e Kubernetes
• Desenvolver microserviços usando Reactive Spring
• Desenvolver em grupo utilizando repositórios Git através do GitHub.
• Publicar de forma automática microsserviços Spring Boot usando GitHub Actions e Kubernetes

Design Patterns e Domain-Driven Design (DDD) com Java:

• Desenvolver software aplicando design patterns
• Projetar softwares de forma estratégica, usando “bounded contexts”, subdomínios e linguagem ubíqua
• Projetar softwares de forma estratégica usando “context maps”
• Projetar softwares usando “aggregates”

DevSecOps: Segurança Contínua para Aplicações Cloud Native: 

• Automatizar a análise de vulnerabilidades em código-fonte e dependências
• Implementar mecanismos de autenticação e autorização em microsserviços
• Gerenciar segredos (secrets) de forma segura e implementar a varredura de vulnerabilidades em imagens de container, como parte do processo de entrega contínua.
• Aplicar os princípios de Threat Modeling (modelagem de ameaças)

Domain-Driven Design (DDD) e Arquitetura de Softwares Escaláveis com Java:

• Transformar monolitos em microsserviços eficazes, aplicando princípios de DDD e técnicas de decomposição.
• Projetar softwares usando “domain events”
• Desenvolver microsserviços event-driven e com outros padrões de comunicação assíncrona
• Implementar testes e observabilidade em microsserviços com Zipkin, Spring Cloud Sleuth e ELK Stack.

Projeto de Bloco: Engenharia Segura de Softwares Escaláveis:

• O aluno desenvolverá um software escalável de forma ágil e incremental, evoluindo de um monolito para uma arquitetura de microsserviços orientada a eventos, aplicando princípios de Domain-Driven Design (DDD). A solução deverá incorporar práticas de DevSecOps desde o início, garantindo a segurança de APIs RESTful com padrões como OAuth 2.0 e automatizando a análise de vulnerabilidades (SAST, SCA, varredura de containers) no pipeline de CI/CD. O desenvolvimento utilizará o ecossistema Spring (Boot, Data, Cloud) e RabbitMQ para mensageria

Estatística Aplicada e Análise Exploratória de Dados:

• Manipular, limpar e transformar conjuntos de dados complexos utilizando bibliotecas como Pandas.
•  Calcular e interpretar as principais métricas de estatística descritiva e correlação para extrair insights iniciais.
• Realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa para identificar padrões, anomalias e tendências.
• Aplicar testes de hipótese básicos (como testes A/B) para validar suposições e guiar decisões.

Desenvolvimento Seguro de Aplicações Web:

•  Mapear a arquitetura e o fluxo de dados de uma aplicação web, identificando componentes críticos de segurança (HTTP, sessões, cookies).
• Identificar as 10 principais vulnerabilidades do OWASP Top 10 em trechos de código e arquiteturas de software.
• Aplicar técnicas de programação segura (Secure Coding), como validação de entradas e codificação de saídas, para prevenir falhas comuns.
• Utilizar ferramentas de scan passivo (como OWASP ZAP) para realizar uma avaliação inicial de segurança em uma aplicação.

Modelagem Preditiva e Construção de Agentes de IA: 

• Pré-processar e preparar dados textuais ou estruturados para o treinamento de modelos de Machine Learning (feature engineering).
• Treinar, avaliar e otimizar modelos preditivos de classificação e regressão utilizando frameworks como Scikit-learn.
• Integrar um modelo de ML treinado a uma aplicação, expondo sua funcionalidade através de uma API RESTful (Flask/FastAPI).
• Desenvolver lógicas de decisão para um agente de IA com base nas previsões do modelo integrado.

Análise de Vulnerabilidades e Pentest Web:

• Operar ferramentas de pentest padrão da indústria (como Burp Suite e SQLmap) para interceptar, analisar e manipular tráfego web.
• Executar ataques práticos para explorar vulnerabilidades do OWASP Top 10 em um ambiente de laboratório controlado.
• Aplicar uma metodologia sistemática de pentest para mapear a superfície de ataque de uma aplicação web ou API.
• Documentar as vulnerabilidades encontradas em um relatório técnico claro, incluindo evidências (PoC) e recomendações de mitigação.

Projeto de Bloco: Análise e Segurança de Agentes IA:

• O aluno irá projetar, desenvolver e auditar um agente de IA de atendimento ao cliente. O processo envolve realizar a análise exploratória de um conjunto de dados de suporte para definir as “intenções” do usuário, treinar um modelo de classificação de texto para ser o “cérebro” do agente, e expor essa inteligência através de uma API web. Ao final, os alunos trocam suas APIs e realizam um pentest completo na aplicação dos colegas, atuando como hackers éticos para identificar, explorar e reportar as falhas de segurança encontradas.

Administração de BDs: Fundamentos do SQL Server + TSQL

• Instalar e configurar um banco de dados SQL Server
• Planejar e executar tarefas administrativas em um SGBD SQL Server
• Planejar e gerenciar o backup e a recuperação de dados no SQL Server
• Utilizar a linguagem TSQL para manipulação de dados e auxílio em tarefas administrativas

Administração de BDs: Fundamentos do Oracle + PL/SQL

• Instalar e configurar um banco de dados Oracle
• Planejar e executar tarefas administrativas em um SGBD Oracle
• Planejar e gerenciar o backup e a recuperação de dados no Oracle
• Garantir integridade em bancos de dados Oracle utilizando linguagem PL/SQL

Administração e Otimização de BDs: SQL Server e Azure

• Implementar e gerenciar os principais serviços de cloud DB no Microsoft Azure
• Implementar soluções de Alta Disponibilidade em SGBDs SQL Server e SQL no Azure
• Resolver problemas de desempenho em bancos de dados SQL Server e SQL no Azure
• Monitorar e garantir integridade em bancos de dados SQL Server e SQL no Azure
• Resolver problemas práticos de administração e otimização em bancos de dados SQL Server e SQL no Azure

Administração e Otimização de BDs: Oracle e OCI

• Implementar e gerenciar os principais serviços de cloud DB na OCI
• Implementar soluções de Alta Disponibilidade em SGBDs Oracle
• Resolver problemas de desempenho em bancos de dados Oracle
• Monitorar e garantir integridade em bancos de dados Oracle
• Resolver problemas práticos de administração e otimização no SGBD Oracle e em ambientes OCI

Projeto de Bloco: Engenharia de Banco de Dados

• Você desenvolverá um projeto completo de implementação física de uma base de dados, sob a perspectiva de atendimento a requisitos de sistemas de bancos de dados (como sistemas de estoque, RH, compras etc.). Você aplicará os conhecimentos adquiridos anteriormente para construir um banco de dados completo: passando pelas etapas de levantamento, modelagem, implementação física, até a realização de consultas mais complexas.

Processamento de Dados Distribuídos com Spark

• Ingerir e persistir dados em múltiplos formatos (Parquet, CSV, JSON) utilizando a API de DataFrames do Spark
• Aplicar transformações complexas, junções (joins) e agregações em grandes volumes de dados de forma distribuída
• Utilizar Spark SQL para explorar e consultar dados, aproveitando o conhecimento prévio em SQL para processamento em larga escala
• Estruturar e otimizar a escrita de dados através de particionamento para melhorar a performance de futuras leituras e consultas.

Arquitetura de Plataformas de Dados Modernas

• Diferenciar as arquiteturas de Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse, explicando as vantagens e os casos de uso de cada uma
• Projetar e modelar um Data Lakehouse em camadas (Bronze, Silver, Gold), definindo o propósito e o formato dos dados em cada estágio
• Explicar a importância de formatos de tabela transacionais (como Delta Lake, Apache Iceberg) e seus principais recursos (ACID, Time Travel, Schema Evolution)
• Identificar e propor soluções para desafios comuns de governança de dados, como qualidade, segurança de acesso e catalogação de dados

Orquestração e Automação de Pipelines de Dados

• Desenvolver pipelines de dados como código (DAGs) no Apache Airflow, definindo tarefas, operadores e dependências entre elas
• Integrar e acionar diferentes sistemas a partir do orquestrador, como a execução de jobs Spark, scripts Python e transferências de dados
• Agendar, monitorar e depurar a execução de pipelines, utilizando a interface do Airflow para gerenciar falhas e reprocessar dados (backfilling)
• Aplicar transformações nos dados diretamente no Data Lakehouse utilizando dbt, separando a lógica de negócio da orquestração do pipeline

Engenharia de Dados na Nuvem

• Gerenciar o armazenamento de objetos em nuvem (ex: Amazon S3), configurando buckets, políticas de segurança (IAM) e ciclos de vida de dados
• Executar jobs de processamento de dados (Spark) utilizando serviços gerenciados (ex: AWS Glue, Azure Synapse Analytics), sem a necessidade de gerenciar a infraestrutura subjacente
• Implantar e operar pipelines de orquestração em serviços gerenciados na nuvem (ex: MWAA – Managed Workflows for Apache Airflow, Azure Data Factory)
• Disponibilizar os dados do Data Lakehouse para consulta e análise utilizando ferramentas de query federada (ex: Amazon Athena, Presto).

Projeto de Bloco: Engenharia de Dados: Big Data

• Construção de uma plataforma de dados ponta a ponta para uma empresa de varejo online, com o objetivo de criar uma “Visão 360°” do cliente. O aluno irá ingerir dados brutos de vendas (JSON) e logs de navegação (CSV) e processá-los em larga escala com Apache Spark, implementando a solução sobre uma arquitetura Data Lakehouse em camadas. Para simular um ambiente profissional real, todo o fluxo de trabalho será automatizado e orquestrado por Apache Airflow e totalmente implantado em um ambiente de nuvem utilizando serviços gerenciados, resultando em tabelas analíticas prontas para que analistas possam extrair insights valiosos sobre a jornada de compra do consumidor.

Introdução à Visualização de Dados e SQL

• Visualizar dados de um CSV no Google Looker Studio
• Construir um relatório interativo baseado em dados usando Google Looker Studio
• Realizar queries SELECT em uma base de dados SQL
• Extrair informações através de agrupamentos e sumarização (GROUP_BY e ORDER_BY)

Introdução à Programação com Python

• Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
• Criar programas simples com strings
• Escrever programas simples com decisão/seleção em Python
• Escrever programas simples com repetição/iteração e listas em Python

SQL e Modelagem Relacional

• Projetar modelos relacionais de bases de dados com restrições, incluindo a criação das tabelas necessárias
• Aplicar regras de normalização em um modelo relacional de dados
• Manipular objetos em um banco de dados utilizando SQL
• Fazer agregações entre duas ou mais tabelas em banco de dados

Python para Processamento de Dados

• Programar funções personalizadas em Python
• Programar em Python com indexação, fatiamento e métodos avançados para strings
• Programar decisão/seleção e repetição/iteração com listas em Python
• Programar em Python com arquivos, sets, dicionários e JSON
• Encontrar e tratar bugs (erros) em Python

Projeto de Bloco: Fundamentos do Processamento de Dados

• Entregar um relatório com uma série de exercícios de fundamentação, trazendo a implementação de diversos artefatos de processamento de dados em Python e SQL, assim como os códigos fontes, documentação do processo de desenvolvimento e da modelagem de dados. São usados exercícios desafiadores provenientes de plataformas de mercado.

Arquitetura e Operação de Sistemas Computacionais:

• Explicar a arquitetura de hardware de dispositivos computacionais
• Operar sistemas operacionais de desktops
• Gerenciar sistemas operacionais móveis e sua segurança
• Descrever os fundamentos de redes de computadores
• Explicar o funcionamento do endereçamento de rede

Fundamentos do Desenvolvimento Front-End:

• Estruturar e estilizar páginas web com HTML5 e CSS3
• Implementar algoritmos com lógica de programação em JavaScript
• Organizar e reutilizar código através de funções
• Manipular dinamicamente o conteúdo e o estilo da página
• Analisar e depurar códigos HTML, CSS e JavaScript

Infraestrutura e Segurança de Redes: 

• Implementar a configuração inicial de dispositivos de rede
• Operar uma infraestrutura de rede com base em um projeto
• Diagnosticar problemas de conectividade em redes
• Aplicar os fundamentos de segurança de rede
• Elaborar um projeto de rede básico

Interatividade no Desenvolvimento Front-End:

•  Estruturar e manipular dados complexos com arrays e objetos
• Desenvolver interfaces dinâmicas baseadas em eventos
• Criar e validar formulários web interativos
• Criar páginas web dinâmicas com manipulação avançada do DOM

Projeto de Bloco: Conectividade e Desenvolvimento Front-End:

• Dashboard de Análise de Logs de Segurança de Rede: O aluno irá criar uma interface web interativa para visualizar e filtrar um grande volume de logs de um firewall ou de um sistema de detecção de intrusão. O objetivo é identificar padrões, como os principais IPs de ataque ou as portas mais visadas.

Fundamentos de Desenvolvimento com Java:

•  Preparar o ambiente para desenvolvimento local com Java
• Escrever programas em Java usando seus elementos básicos
• Escrever programas em Java que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em Java
• Escrever programas em Java com arrays, coleções, arquivos e recursos mais avançados

Fundamentos de Desenvolvimento com C#:

• Preparar ambiente para desenvolvimento local com C# e .NET
•  Escrever programas em C# usando seus elementos básicos
• Escrever programas em C# que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em C#
• Escrever programas em C# com Arrays, arquivos e recursos mais avançados

Desenvolvimento de Serviços Web com Spring Boot: 

•  Criar aplicações web a partir do Spring Boot Initializer
•  Desenvolver RESTful APIs com Spring Boot
• Implementar persistência de dados com JPA, Redis e MongoDB
• Implementar testes em aplicações SpringBoot
• Implementar medidas de segurança em aplicações Spring Boot
• Realizar o deploy em aplicações SpringBoot

Desenvolvimento Web com .NET e Bases de Dados:

• Utilizar delegates e events em programas C#
• Desenvolver uma aplicação web full-stack (“server-based UI”) em ASP.NET Core usando Razor Pages
•  Acessar bases de dados usando EF Core
• Desenvolver uma aplicação web em ASP.NET Core acessando bases de dados via EF Core

Projeto de Bloco: Desenvolvimento Back-End:

• O aluno deverá projetar e implementar uma solução de back-end, aderindo ao processo RUP. A modelagem do software será respaldada pela produção de artefatos, incluindo casos de uso, diagrama de classes, diagramas de sequências e de comunicação. Estes artefatos utilizarão UML e serão entregues juntos com a solução final. Se a tecnologia escolhida for Java, o aluno desenvolverá uma interface de linha de comando que interage com o back-end por meio de uma API REST, e a persistência de dados deverá ser realizada numa base MongoDB. Já se o aluno escolher C#/ASP.NET, a solução será desenvolvida usando Razor Pages (interface e back-end) e a persistência de dados deverá ser realizada utilizando EF Core.

Velocidade e Qualidade com Estruturas de Dados e Algoritmos:

• Avaliar a velocidade de algoritmos introdutórios usando a notação Big O
• Utilizar as estruturas de dados hash tables, filas (queues) e pilhas (stacks)
•  Desenvolver algoritmos avançados usando recursão e programação dinâmica
• Utilizar as estruturas de dados listas encadeadas (linked lists) e árvores (trees)

Sistemas Operacionais com Linux e Python:

• Operar o sistema operacional Linux utilizando a linha de comando
• Explicar como o Linux opera o hardware e os diferentes dispositivos de sistema
• Gerenciar aplicativos, pacotes, containers e sistemas de inicialização no Linux, utilizando a linha de comando
• Desenvolver programas simples em Python com paralelismo, utilizando a linha de comando

Estruturas de Dados e Algoritmos Avançados: 

• Utilizar as estruturas de dados heaps e tries
• Utilizar a estrutura de dados grafos (graphs)
• Desenvolver algoritmos avançados com grafos
• Resolver problemas com algoritmos gulosos (“greedy”) e outras técnicas adicionais de otimização

Programação Distribuída com Redes usando Linux e Python:

•  Conectar em rede e com a Internet computadores com o sistema operacional Linux
•  Utilizar serviços e aplicações de rede do Linux
• Desenvolver programas em Python que se comunicam por rede
•  Desenvolver programas em Python para analisar, manipular e proteger redes

Projeto de Bloco: Ciência da Computação:

• O aluno deverá apresentar cinco soluções práticas que evidenciam competências em Estruturas de Dados, Algoritmos, Sistemas Operacionais com Linux e Python, e Programação Distribuída em Redes. Estas soluções envolvem a análise de algoritmos de ordenação, desenvolvimento de programas com computação paralela, manipulação de árvores, listas encadeadas, heaps, tries, grafos, e técnicas de comunicação de rede, além da resolução de problemas de grafos e NP-completos, culminando em uma experiência prática e avançada.

Microsserviços e DevOps com Spring Boot e Spring Cloud:

• Desenvolver microserviços cloud nativos com Spring Boot e Spring Cloud
• Publicar microserviços Spring Boot, orquestrando containers com Docker e Kubernetes
• Desenvolver microserviços usando Reactive Spring
• Desenvolver em grupo utilizando repositórios Git através do GitHub.
• Publicar de forma automática microsserviços Spring Boot usando GitHub Actions e Kubernetes

Design Patterns e Domain-Driven Design (DDD) com Java:

• Desenvolver software aplicando design patterns
• Projetar softwares de forma estratégica, usando “bounded contexts”, subdomínios e linguagem ubíqua
• Projetar softwares de forma estratégica usando “context maps”
• Projetar softwares usando “aggregates”

DevSecOps: Segurança Contínua para Aplicações Cloud Native: 

• Automatizar a análise de vulnerabilidades em código-fonte e dependências
• Implementar mecanismos de autenticação e autorização em microsserviços
• Gerenciar segredos (secrets) de forma segura e implementar a varredura de vulnerabilidades em imagens de container, como parte do processo de entrega contínua.
• Aplicar os princípios de Threat Modeling (modelagem de ameaças)

Domain-Driven Design (DDD) e Arquitetura de Softwares Escaláveis com Java:

• Transformar monolitos em microsserviços eficazes, aplicando princípios de DDD e técnicas de decomposição.
• Projetar softwares usando “domain events”
• Desenvolver microsserviços event-driven e com outros padrões de comunicação assíncrona
• Implementar testes e observabilidade em microsserviços com Zipkin, Spring Cloud Sleuth e ELK Stack.

Projeto de Bloco: Engenharia Segura de Softwares Escaláveis:

• O aluno desenvolverá um software escalável de forma ágil e incremental, evoluindo de um monolito para uma arquitetura de microsserviços orientada a eventos, aplicando princípios de Domain-Driven Design (DDD). A solução deverá incorporar práticas de DevSecOps desde o início, garantindo a segurança de APIs RESTful com padrões como OAuth 2.0 e automatizando a análise de vulnerabilidades (SAST, SCA, varredura de containers) no pipeline de CI/CD. O desenvolvimento utilizará o ecossistema Spring (Boot, Data, Cloud) e RabbitMQ para mensageria

Estatística Aplicada e Análise Exploratória de Dados:

• Manipular, limpar e transformar conjuntos de dados complexos utilizando bibliotecas como Pandas.
•  Calcular e interpretar as principais métricas de estatística descritiva e correlação para extrair insights iniciais.
• Realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa para identificar padrões, anomalias e tendências.
• Aplicar testes de hipótese básicos (como testes A/B) para validar suposições e guiar decisões.

Desenvolvimento Seguro de Aplicações Web:

•  Mapear a arquitetura e o fluxo de dados de uma aplicação web, identificando componentes críticos de segurança (HTTP, sessões, cookies).
• Identificar as 10 principais vulnerabilidades do OWASP Top 10 em trechos de código e arquiteturas de software.
• Aplicar técnicas de programação segura (Secure Coding), como validação de entradas e codificação de saídas, para prevenir falhas comuns.
• Utilizar ferramentas de scan passivo (como OWASP ZAP) para realizar uma avaliação inicial de segurança em uma aplicação.

Modelagem Preditiva e Construção de Agentes de IA: 

• Pré-processar e preparar dados textuais ou estruturados para o treinamento de modelos de Machine Learning (feature engineering).
• Treinar, avaliar e otimizar modelos preditivos de classificação e regressão utilizando frameworks como Scikit-learn.
• Integrar um modelo de ML treinado a uma aplicação, expondo sua funcionalidade através de uma API RESTful (Flask/FastAPI).
• Desenvolver lógicas de decisão para um agente de IA com base nas previsões do modelo integrado.

Análise de Vulnerabilidades e Pentest Web:

• Operar ferramentas de pentest padrão da indústria (como Burp Suite e SQLmap) para interceptar, analisar e manipular tráfego web.
• Executar ataques práticos para explorar vulnerabilidades do OWASP Top 10 em um ambiente de laboratório controlado.
• Aplicar uma metodologia sistemática de pentest para mapear a superfície de ataque de uma aplicação web ou API.
• Documentar as vulnerabilidades encontradas em um relatório técnico claro, incluindo evidências (PoC) e recomendações de mitigação.

Projeto de Bloco: Análise e Segurança de Agentes IA:

• O aluno irá projetar, desenvolver e auditar um agente de IA de atendimento ao cliente. O processo envolve realizar a análise exploratória de um conjunto de dados de suporte para definir as “intenções” do usuário, treinar um modelo de classificação de texto para ser o “cérebro” do agente, e expor essa inteligência através de uma API web. Ao final, os alunos trocam suas APIs e realizam um pentest completo na aplicação dos colegas, atuando como hackers éticos para identificar, explorar e reportar as falhas de segurança encontradas.

Planejamento e Operação de NIDS/IPS

• Planejar sistemas de detecção e prevenção de intrusões com base nos fundamentos, evolução, arquitetura e instalação do Snort 3
• Configurar o Snort 3 para aquisição, decodificação e inspeção de tráfego de rede, adaptando parâmetros e módulos ao ambiente operacional
• Analisar o tráfego de rede de forma contextualizada para detectar ameaças em protocolos, aplicações e entidades com base em inspectores especializados
• Implementar mecanismos de detecção, alerta e identificação de aplicações no Snort 3, adaptando regras e solucionando problemas para assegurar sua eficácia operacional

Gestão de Vulnerabilidades com HIDS e SIEM

• Configurar mecanismos de detecção de ameaças com Wazuh, correlacionando eventos e configurando sensores para identificar atividades maliciosas
• Automatizar operações de segurança a partir da análise de alertas, integração de ferramentas e execução de respostas via API
• Implementar estratégias proativas de detecção, investigação e resposta a ameaças cibernéticas com Wazuh
• Gerenciar riscos e conformidade por meio da correlação, detecção e avaliação contínua de vulnerabilidades com Wazuh

Operacionalização de Threat Intelligence

• Configurar uma infraestrutura de Threat Intelligence com MISP
• Gerenciar eventos de Threat Intelligence com MISP
• Automatizar ingestão, análise e integração de dados de inteligência na plataforma MISP
• Qualificar dados de inteligência na plataforma MISP

Resposta a Incidentes com SOAR

• Planejar a estrutura de um SOC com base em fundamentos de segurança, missão, arquitetura e instalação do TheHive
• Configurar um ambiente SOAR com foco em resposta a incidentes, automação, gestão de dados e configuração do TheHive
• Gerenciar o TheHive com foco em conformidade, desempenho, continuidade e administração operacional
• Operar o Cortex com foco em instalação, integração, automação e manutenção contínua

Projeto de Bloco: Segurança Defensiva com SOC e Blue Team

• A entrega será feita por meio de vídeos curtos e relatórios técnicos, nos quais o aluno deverá demonstrar que sabe operar e integrar essas ferramentas de forma coordenada, com fluidez nos fluxos de dados e clareza nos procedimentos de defesa. Ao longo do bloco, cada etapa será organizada como um componente do sistema maior — um SOC funcional simulado — que, ao final, deverá estar inteiramente operacional. Além das competências técnicas, este bloco também incorpora vozes da comunidade de defesa cibernética, por meio da leitura e aplicação de ideias do livro Tribe of Hackers: Blue Team. A proposta é estimular reflexões práticas e estratégicas sobre o papel do defensor, ampliando a visão para além da configuração de ferramentas. Todas as atividades mantêm aderência a frameworks reconhecidos, como o MITRE ATT&CK, garantindo que o aluno compreenda não apenas como reagir a incidentes, mas também como contextualizá-los dentro de uma matriz tática e de inteligência. Ao final, o aluno deverá entregar um ambiente funcional capaz de realizar detecção automatizada de ameaças, geração e gestão de casos, enriquecimento com Threat Intelligence e execução de respostas coordenadas.

Controle Operacional via Linha de Comando

• Dominar o ecossistema do terminal
• Automatizar ações ofensivas com Bash
• Realizar análise forense básica e de configuração
• Gerenciar acesso remoto e seguro

Reconhecimento Ativo e Identificação de Vulnerabilidades

• Mapear superfícies de ataque com Nmap
• Identificar vetores de ataque com o Metasploit Framework
• Comprometer autenticação com Hydra
• Analisar e quebrar hashes de senha

Exploração de Sistemas e Roubo de Credenciais

• Obter acesso inicial com o Metasploit Framework
• Extrair credenciais de memória com Mimikatz
• Realizar movimentação lateral com PsExec
• Escalar privilégios em sistemas Windows e Linux

Operações Pós-Exploração e Comando & Controle (C2)

• Gerenciar operações furtivas com um Framework C2 (Empire)
• Mapear e identificar caminhos de ataque no Active Directory com BloodHound
• Evadir defesas com técnicas “Living off the Land” (LOLBAS)
• Comprometer contas de domínio com Kerberoasting

Projeto de Bloco: Segurança Ofensiva com Red Team

• Uma simulação completa de um teste de intrusão onde o aluno, atuando numa equipe de Red Team, partem de um único acesso de baixo privilégio em uma rede corporativa fictícia. Utilizando ferramentas como Nmap para reconhecimento, Metasploit para exploração inicial, e Bash para automação, ele deve escalar privilégios em sistemas Windows e Linux. O clímax do projeto exige o domínio do Active Directory, onde os alunos usarão Mimikatz para roubar credenciais, BloodHound para mapear caminhos de ataque, e um framework de C2 como o Empire para gerenciar a operação. O objetivo final é comprometer o Controlador de Domínio para capturar uma “flag”, consolidando todas as competências do bloco em um desafio prático e realista que culmina na entrega de um relatório de intrusão profissional.

Introdução à Visualização de Dados e SQL

• Visualizar dados de um CSV no Google Looker Studio
• Construir um relatório interativo baseado em dados usando Google Looker Studio
• Realizar queries SELECT em uma base de dados SQL
• Extrair informações através de agrupamentos e sumarização (GROUP_BY e ORDER_BY)

Introdução à Programação com Python

• Criar programas simples em Python usando uma IDE “code playground”
• Criar programas simples com strings
• Escrever programas simples com decisão/seleção em Python
• Escrever programas simples com repetição/iteração e listas em Python

SQL e Modelagem Relacional

• Projetar modelos relacionais de bases de dados com restrições, incluindo a criação das tabelas necessárias
• Aplicar regras de normalização em um modelo relacional de dados
• Manipular objetos em um banco de dados utilizando SQL
• Fazer agregações entre duas ou mais tabelas em banco de dados

Python para Processamento de Dados

• Programar funções personalizadas em Python
• Programar em Python com indexação, fatiamento e métodos avançados para strings
• Programar decisão/seleção e repetição/iteração com listas em Python
• Programar em Python com arquivos, sets, dicionários e JSON
• Encontrar e tratar bugs (erros) em Python

Projeto de Bloco: Fundamentos do Processamento de Dados

• Entregar um relatório com uma série de exercícios de fundamentação, trazendo a implementação de diversos artefatos de processamento de dados em Python e SQL, assim como os códigos fontes, documentação do processo de desenvolvimento e da modelagem de dados. São usados exercícios desafiadores provenientes de plataformas de mercado.

Arquitetura e Operação de Sistemas Computacionais:

• Explicar a arquitetura de hardware de dispositivos computacionais
• Operar sistemas operacionais de desktops
• Gerenciar sistemas operacionais móveis e sua segurança
• Descrever os fundamentos de redes de computadores
• Explicar o funcionamento do endereçamento de rede

Fundamentos do Desenvolvimento Front-End:

• Estruturar e estilizar páginas web com HTML5 e CSS3
• Implementar algoritmos com lógica de programação em JavaScript
• Organizar e reutilizar código através de funções
• Manipular dinamicamente o conteúdo e o estilo da página
• Analisar e depurar códigos HTML, CSS e JavaScript

Infraestrutura e Segurança de Redes: 

• Implementar a configuração inicial de dispositivos de rede
• Operar uma infraestrutura de rede com base em um projeto
• Diagnosticar problemas de conectividade em redes
• Aplicar os fundamentos de segurança de rede
• Elaborar um projeto de rede básico

Interatividade no Desenvolvimento Front-End:

• Estruturar e manipular dados complexos com arrays e objetos
• Desenvolver interfaces dinâmicas baseadas em eventos
• Criar e validar formulários web interativos
• Criar páginas web dinâmicas com manipulação avançada do DOM

Projeto de Bloco: Conectividade e Desenvolvimento Front-End:

• Dashboard de Análise de Logs de Segurança de Rede: O aluno irá criar uma interface web interativa para visualizar e filtrar um grande volume de logs de um firewall ou de um sistema de detecção de intrusão. O objetivo é identificar padrões, como os principais IPs de ataque ou as portas mais visadas.

Fundamentos de Desenvolvimento com Java:

• Preparar o ambiente para desenvolvimento local com Java
• Escrever programas em Java usando seus elementos básicos
• Escrever programas em Java que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em Java
• Escrever programas em Java com arrays, coleções, arquivos e recursos mais avançados

Fundamentos de Desenvolvimento com C#:

• Preparar ambiente para desenvolvimento local com C# e .NET
• Escrever programas em C# usando seus elementos básicos
• Escrever programas em C# que utilizem classes e objetos
• Utilizar os pilares do paradigma de orientação ao objeto para criação de programas em C#
• Escrever programas em C# com Arrays, arquivos e recursos mais avançados

Desenvolvimento de Serviços Web com Spring Boot: 

• Criar aplicações web a partir do Spring Boot Initializer
• Desenvolver RESTful APIs com Spring Boot
• Implementar persistência de dados com JPA, Redis e MongoDB
• Implementar testes em aplicações SpringBoot
• Implementar medidas de segurança em aplicações Spring Boot
• Realizar o deploy em aplicações SpringBoot

Desenvolvimento Web com .NET e Bases de Dados:

• Utilizar delegates e events em programas C#
• Desenvolver uma aplicação web full-stack (“server-based UI”) em ASP.NET Core usando Razor Pages
• Acessar bases de dados usando EF Core
• Desenvolver uma aplicação web em ASP.NET Core acessando bases de dados via EF Core

Projeto de Bloco: Desenvolvimento Back-End:

• O aluno deverá projetar e implementar uma solução de back-end, aderindo ao processo RUP. A modelagem do software será respaldada pela produção de artefatos, incluindo casos de uso, diagrama de classes, diagramas de sequências e de comunicação. Estes artefatos utilizarão UML e serão entregues com a solução final. Se a tecnologia escolhida for Java, o aluno desenvolverá uma interface de linha de comando que interage com o back-end por meio de uma API REST, e a persistência de dados deverá ser realizada numa base MongoDB. Já se o aluno escolher C#/ASP.NET, a solução será desenvolvida usando Razor Pages (interface e back-end) e a persistência de dados deverá ser realizada utilizando EF Core.

Velocidade e Qualidade com Estruturas de Dados e Algoritmos:

• Avaliar a velocidade de algoritmos introdutórios usando a notação Big O
• Utilizar as estruturas de dados hash tables, filas (queues) e pilhas (stacks)
• Desenvolver algoritmos avançados usando recursão e programação dinâmica
• Utilizar as estruturas de dados listas encadeadas (linked lists) e árvores (trees)

Sistemas Operacionais com Linux e Python:

• Operar o sistema operacional Linux utilizando a linha de comando
• Explicar como o Linux opera o hardware e os diferentes dispositivos de sistema
• Gerenciar aplicativos, pacotes, containers e sistemas de inicialização no Linux, utilizando a linha de comando
• Desenvolver programas simples em Python com paralelismo, utilizando a linha de comando

Estruturas de Dados e Algoritmos Avançados: 

• Utilizar as estruturas de dados heaps e tries
• Utilizar a estrutura de dados grafos (graphs)
• Desenvolver algoritmos avançados com grafos
• Resolver problemas com algoritmos gulosos (“greedy”) e outras técnicas adicionais de otimização

Programação Distribuída com Redes usando Linux e Python:

• Conectar em rede e com a Internet computadores com o sistema operacional Linux
• Utilizar serviços e aplicações de rede do Linux
• Desenvolver programas em Python que se comunicam por rede
• Desenvolver programas em Python para analisar, manipular e proteger redes

Projeto de Bloco: Ciência da Computação:

• O aluno deverá apresentar cinco soluções práticas que evidenciam competências em Estruturas de Dados, Algoritmos, Sistemas Operacionais com Linux e Python, e Programação Distribuída em Redes. Estas soluções envolvem a análise de algoritmos de ordenação, desenvolvimento de programas com computação paralela, manipulação de árvores, listas encadeadas, heaps, tries, grafos, e técnicas de comunicação de rede, além da resolução de problemas de grafos e NP-completos, culminando em uma experiência prática e avançada.

Microsserviços e DevOps com Spring Boot e Spring Cloud:

• Desenvolver microsserviços cloud nativos com Spring Boot e Spring Cloud
• Publicar microsserviços Spring Boot, orquestrando containers com Docker e Kubernetes
• Desenvolver microsserviços usando Reactive Spring
• Desenvolver em grupo utilizando repositórios Git através do GitHub.
• Publicar de forma automática microsserviços Spring Boot usando GitHub Actions e Kubernetes

Design Patterns e Domain-Driven Design (DDD) com Java:

• Desenvolver software aplicando design patterns
• Projetar softwares de forma estratégica, usando “bounded contexts”, subdomínios e linguagem ubíqua
• Projetar softwares de forma estratégica usando “context maps”
• Projetar softwares usando “aggregates”

DevSecOps: Segurança Contínua para Aplicações Cloud Native: 

• Automatizar a análise de vulnerabilidades em código-fonte e dependências
• Implementar mecanismos de autenticação e autorização em microsserviços
• Gerenciar segredos (secrets) de forma segura e implementar a varredura de vulnerabilidades em imagens de container, como parte do processo de entrega contínua.
• Aplicar os princípios de Threat Modeling (modelagem de ameaças)

Domain-Driven Design (DDD) e Arquitetura de Softwares Escaláveis com Java:

• Transformar monolitos em microsserviços eficazes, aplicando princípios de DDD e técnicas de decomposição.
• Projetar softwares usando “domain events”
• Desenvolver microsserviços event-driven e com outros padrões de comunicação assíncrona
• Implementar testes e observabilidade em microsserviços com Zipkin, Spring Cloud Sleuth e ELK Stack.

Projeto de Bloco: Engenharia Segura de Softwares Escaláveis:

• O aluno desenvolverá um software escalável de forma ágil e incremental, evoluindo de um monolito para uma arquitetura de microsserviços orientada a eventos, aplicando princípios de Domain-Driven Design (DDD). A solução deverá incorporar práticas de DevSecOps desde o início, garantindo a segurança de APIs RESTful com padrões como OAuth 2.0 e automatizando a análise de vulnerabilidades (SAST, SCA, varredura de containers) no pipeline de CI/CD. O desenvolvimento utilizará o ecossistema Spring (Boot, Data, Cloud) e RabbitMQ para mensageiria.

Estatística Aplicada e Análise Exploratória de Dados:

• Manipular, limpar e transformar conjuntos de dados complexos utilizando bibliotecas como Pandas.
•  Calcular e interpretar as principais métricas de estatística descritiva e correlação para extrair insights iniciais.
• Realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa para identificar padrões, anomalias e tendências.
• Aplicar testes de hipótese básicos (como testes A/B) para validar suposições e guiar decisões.

Desenvolvimento Seguro de Aplicações Web:

• Mapear a arquitetura e o fluxo de dados de uma aplicação web, identificando componentes críticos de segurança (HTTP, sessões, cookies).
• Identificar as 10 principais vulnerabilidades do OWASP Top 10 em trechos de código e arquiteturas de software.
• Aplicar técnicas de programação segura (Secure Coding), como validação de entradas e codificação de saídas, para prevenir falhas comuns.
• Utilizar ferramentas de scan passivo (como OWASP ZAP) para realizar uma avaliação inicial de segurança em uma aplicação.

Modelagem Preditiva e Construção de Agentes de IA: 

• Pré-processar e preparar dados textuais ou estruturados para o treinamento de modelos de Machine Learning (feature engineering).
• Treinar, avaliar e otimizar modelos preditivos de classificação e regressão utilizando frameworks como Scikit-learn.
• Integrar um modelo de ML treinado a uma aplicação, expondo sua funcionalidade através de uma API RESTful (Flask/FastAPI).
• Desenvolver lógicas de decisão para um agente de IA com base nas previsões do modelo integrado.

Análise de Vulnerabilidades e Pentest Web:

• Operar ferramentas de pentest padrão da indústria (como Burp Suite e SQLmap) para interceptar, analisar e manipular tráfego web.
• Executar ataques práticos para explorar vulnerabilidades do OWASP Top 10 em um ambiente de laboratório controlado.
• Aplicar uma metodologia sistemática de pentest para mapear a superfície de ataque de uma aplicação web ou API.
• Documentar as vulnerabilidades encontradas em um relatório técnico claro, incluindo evidências (PoC) e recomendações de mitigação.

Projeto de Bloco: Análise e Segurança de Agentes IA:

• O aluno irá projetar, desenvolver e auditar um agente de IA de atendimento ao cliente. O processo envolve realizar a análise exploratória de um conjunto de dados de suporte para definir as “intenções” do usuário, treinar um modelo de classificação de texto para ser o “cérebro” do agente, e expor essa inteligência através de uma API web. Ao final, os alunos trocam suas APIs e realizam um pentest completo na aplicação dos colegas, atuando como hackers éticos para identificar, explorar e reportar as falhas de segurança encontradas.

Fundamentos da Computação em Nuvem com AWS

• Explicar os princípios básicos da computação em nuvem
• Explorar os conceitos e modelos fundamentais da computação em nuvem
• Explorar as tecnologias que habilitam a nuvem
• Explorar serviços de armazenamento na AWS
• Explorar redes em nuvem AWS

Gestão e Orquestração de Contêineres Docker

• Operar infraestrutura com Docker
• Gerenciar imagens e contêineres Docker
• Orquestrar aplicações com Docker Compose e Swarm
• Explorar o Contêiner Network Model (CNM) e Armazenamento

Bancos de Dados e Segurança na AWS

• Explorar serviços de banco de dados AWS
• Implementar mecanismos de acesso seguro na AWS
• Projetar cargas de trabalho e aplicações seguras na AWS
• Implementar controles de segurança de dados na AWS

Administração de Clusters Kubernetes

• Operar contêineres usando Kubernetes
• Implantar clusters Kubernetes
• Gerenciar clusters Kubernetes utilizando kubectl
• Gerenciar Pods e recursos no Kubernetes

Projeto de Bloco: Cloud Computing e Conteineirização

• Configuração de instâncias EC2 na AWS e instalação do Docker, explorando tecnologias de rede e administração de contêineres. Implementação de soluções multi-contêiner com Docker Compose, migração de repositórios para o Amazon ECR e configuração de clusters EKS, incluindo políticas de segurança avançadas com IAM. A integração de ferramentas como o CloudWatch para monitoramento e solução de problemas garantirá uma experiência completa.

Desenvolvimento de Aplicações para Nuvem

• Desenvolver e depurar aplicações seguras utilizando os SDKs da AWS para interagir programaticamente com os serviços
• Projetar e implementar APIs RESTful resilientes e escaláveis utilizando o Amazon API Gateway
• Integrar soluções de persistência de dados, escolhendo e utilizando o serviço mais adequado (RDS/SQL ou DynamoDB/NoSQL) para cada caso de uso
• Implementar sistemas de mensageiria assíncrona para desacoplar componentes de software utilizando filas (SQS) e tópicos (SNS)

Infraestrutura como Código e Automação de CI/CD na Nuvem

• Automatizar o provisionamento e a gestão de toda a infraestrutura de nuvem de forma declarativa, utilizando o AWS Cloud Development Kit (CDK)
• Construir e gerenciar pipelines completos de integração e entrega contínua (CI/CD) para automatizar os processos de build, teste e deploy
• Implementar estratégias de deployment avançadas, como Blue/Green e Canary, para garantir atualizações de software com zero downtime
• Gerenciar configurações, parâmetros e segredos de aplicações de forma segura e centralizada, evitando a exposição de dados sensíveis no código

Arquiteturas Serverless e Orientadas a Eventos

• Desenvolver lógicas de negócio complexas utilizando computação serverless (AWS Lambda), otimizando performance e custos
• Projetar e implementar sistemas reativos a eventos em tempo real, utilizando o Amazon EventBridge para desacoplar serviços e promover a extensibilidade
• Orquestrar fluxos de trabalho distribuídos e de múltiplos passos (workflows) de maneira visual e resiliente com o AWS Step Functions
• Construir back-ends e APIs totalmente serverless, combinando API Gateway e Lambda para criar soluções de alta escalabilidade e baixo custo operacional

Padrões de Microsserviços e Persistência de Dados na Nuvem

• Aplicar padrões de design de microsserviços para resolver desafios de comunicação, descoberta de serviços e resiliência em sistemas distribuídos
• Implementar o padrão “banco de dados por serviço”, selecionando a tecnologia de persistência ideal para as necessidades de cada microsserviço
• Gerenciar a consistência de dados entre múltiplos serviços utilizando padrões de transações distribuídas, como o padrão Saga
• Modelar esquemas de dados NoSQL avançados (DynamoDB) para suportar padrões de acesso complexos e garantir consultas de alta performance

Projeto de Bloco: Arquitetura e Engenharia de Softwares na Nuvem

• Desenvolvimento do back-end de uma plataforma de e-commerce, utilizando uma arquitetura de microsserviços distribuídos e orientada a eventos. O aluno deverá provisionar toda a infraestrutura como código (CDK), automatizar o deploy com pipelines de CI/CD, implementar a lógica de negócio com funções serverless (Lambda) e orquestradores de fluxo (Step Functions), e garantir a consistência de dados entre os diferentes serviços e seus respectivos bancos de dados (DynamoDB e RDS), resultando em uma solução completa, resiliente e nativa da nuvem.