1. O que é Internet das Coisas?;
2. Histórico;
3. Conceitos, definições e visões;
4. Estado da arte e principais tecnologias envolvidas;
5. Arquiteturas dos sistemas;
6. Cenários e aplicações: área industrial, planejamento urbano, cidades inteligentes, sistemas de transporte, sistemas logísticos, monitoramento interno e ambiental, sustentabilidade, gerenciamento inteligente, área de saúde, automação predial e residencial, sistemas elétricos, segurança, espaços inteligentes, agronegócio, etc;
7. Plataformas de desenvolvimento e avaliação das soluções;
8. Padrões e governança;
9. Ética, privacidade e segurança;
10. Perspectivas futuras e estratégias para a evolução.

1. Introdução: tecnologias de dispositivos sensores;
2. Aplicações de redes de sensores sem fio;
3. Visão geral de microcontroladores para aplicações em tempo real;
4. Introdução às tecnologias de identificação eletrônica: identificação por radiofrequência;
5. Projeto de interfaces com sensores e atuadores: sinais digitais; sinais analógicos; e processamento digital de sinais;
6. Interfaces de comunicação: canais seriais; redes com e sem fio; e tecnologias das camadas de enlace, rede e aplicação e conectividade com a Internet;
7. Incorporação de sistemas operacionais de tempo real em sistemas embutidos; programação e simulação;
8. Conceitos básicos de segurança de sistemas e segurança de IoT;
9. Introdução à metodologias de projeto de sistemas embutidos aderentes ao conceito de Internet das Coisas.

1. Sustentabilidade: Conceitos e Desafios;
2. Sustentabilidade e Biodiversidade;
3. Sustentabilidade e Visão Financeira;
4. Sustentabilidade e Visão Social;
5. Tecnologias Digitais e Sustentabilidade;
5.1 Mobilidade e Sustentabilidade;
5.2 Data Center Verde;
5.3 Computação em Nuvem;
6. Desafio da Gestão de Resíduos Sólidos;
6.1 Política Nacional de Resíduos Sólidos;
6.2 Gestão dos Resíduos Eletroeletrônicos;
7. Estudos de Casos: Aplicação de Tecnologias Digitais como Ferramenta de Promoção de Práticas Sustentáveis.

1. Visão geral sobre ambiente Big Data;
2. Propriedades do Big Data e sua evolução;
3. Fontes, tipos de dados e NoSQL;
4. Infraestrutura tecnológica: plataformas, linguagem e ambiente;
5. Abordagem semântica: extração de conhecimento;
6. Data analytics para Big Data: ferramentas e técnicas;
7. Profissionais envolvidos: o papel do cientista de dados;
8. Relação entre Big Data e Internet das Coisas;
9. Big Data: Perspectivas e evolução;
10. Estudos de caso.

1. Visão geral sobre Advanced Analytics;
2. Analytics Value & Analytical Engineering;
3. Estatística & Data Analytics;
4. Estatística Descritiva e Inferência Estatística;
5. R/R Studio para Data Analytics;
6. Machine Learning (conceitos e algoritmos) e WEKA;
7. Machine Learning for Data Streams;
8. MOA (Massive Online Analysis).

1. Sistema regulatório nacional atual em matéria de IoT;
2. IoT e alinhamento conceitual à luz da regulação;
3. Lacunas na legislação brasileira que constituem desafios ao desenvolvimento da IoT no país e legislação a ser criada;
4. Legislação que representa barreira aos modelos de negócios em IoT e a necessidade de sua alteração;
5. Reflexão quanto ao tipo e nível de regulação adequados para a adoção massificada da tecnologia IoT no país: regulação estatal, regulação pela tecnologia, auto regulação, regulação pelo mercado, entre outros;
6. Referências regulatórias internacionais a serem utilizadas como aspiração à regulação nacional em IoT;
7. Impacto da questão tributária sobre o ecossistema de IoT e os incentivos fiscais;
8. Propriedade intelectual (patente e registro de programa de computador) e o desenvolvimento da IoT no país;
9. Marco Civil da Internet e Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e o ecossistema nacional em IoT;
10. Referências regulatórias internacionais a serem utilizadas como aspiração quanto a privacidade e segurança da informação em matéria de IoT;
11. Estudo de casos nacionais e internacionais.