Análise do ambiente competitivo do setor mineral global, com foco em minerais críticos, geopolítica, sustentabilidade e transformação digital.

Módulo 1 - Fundamentos Conceituais.

Módulo 2 - Estratégia e Contexto Setorial.

Módulo 3 - Tecnologias e Modelos de Apoio.

Módulo 4 - Governança e Riscos e Aplicações Práticas.

Módulo 5 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 6 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo dos fundamentos de finanças corporativas e análise de investimentos com apoio de plataforma analítica em nuvem, abrangendo coleta de dados financeiros, processamento quantitativo, valuation, análise de risco, otimização de portfólios e visualização interativa para suporte à tomada de decisão.

 Módulo 1 - Coleta e armazenamento de dados financeiros.

 Módulo 2 - Processamento analítico e indicadores de desempenho.

 Módulo 3 - Valuation e projeção de fluxo de caixa descontado.

 Módulo 4 - Risco, sensibilidade e otimização de portfólios.

 Módulo 5 - Dashboards interativos e apresentação da recomendação de

investimento.

 Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

 Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo dos fundamentos da nuvem Amazon Web Services (AWS), abrangendo conceitos essenciais de computação em nuvem, infraestrutura global, serviços de computação, armazenamento, redes, bancos de dados, segurança, arquitetura, preços e suporte. A disciplina é baseada no curso oficial da AWS e prepara o aluno para a certificação AWS Certified Cloud Practitioner.

 Módulo 1 - Introdução à nuvem: Conceitos de computação em nuvem, benefícios da AWS, infraestrutura global e modelo de responsabilidade compartilhada.

 Módulo 2 - Computação na nuvem: Amazon EC2, tipos de instância, escalabilidade, Elastic Load Balancing, SNS e SQS.

 Módulo 3 - Compreensão dos serviços computacionais: Serviços sem servidor, AWS Lambda, Containers, Amazon ECS e Amazon EKS.

 Módulo 4 - Alcance global: Infraestrutura global da AWS, Regiões, Zonas de disponibilidade, Edge locations e AWS CloudFront.

 Módulo 5 - Redes: Conectividade com a AWS, Subnets, Security Groups e Network ACLs.

 Módulo 6 - Armazenamento: Armazenamento de blocos e objetos, Amazon EBS, Amazon S3 e Amazon EFS.

 Módulo 7 - Bancos de dados: Serviços de banco de dados relacional e NoSQL, e serviços de armazenamento em cache.

 Módulo 8 - IA/ML e data analytics: Introdução à IA/ML na AWS, IA generativa e pipelines de dados.

 Módulo 9 - Segurança: Controles de segurança, proteção de redes, aplicações e dados, e resposta a incidentes.

 Módulo 10 - Monitoramento, conformidade e governança: Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, AWS Organizations e AWS Trusted Advisor.

 Módulo 11 - Preços e suporte: Conceitos de definição de preço, serviços de cobrança, planos do AWS Support e otimização de custos.

 Módulo 12 - Migração para a nuvem AWS: AWS Cloud Adoption Framework, estratégias de migração e transferência de dados.

 Módulo 13 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo dos fundamentos da liderança contemporânea, da gestão estratégica de pessoas e da construção de culturas organizacionais orientadas à inovação. Análise dos desafios relacionados ao desenvolvimento de equipes de alto desempenho, à gestão da mudança, ao engajamento, à colaboração interdisciplinar e à formação de ambientes psicologicamente seguros.

Módulo 1 Fundamentos da Liderança Contemporânea.

Módulo 2 Gestão Estratégica de Pessoas.

Módulo 3 Cultura Organizacional e Cultura da Inovação.

Módulo 4 Liderança para Mudança e Inovação.

Módulo 5 Aplicação Prática e Projeto de Disciplina.

Módulo 6 Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Análise de metodologias ágeis e modelos híbridos de gestão de projetos aplicados a iniciativas digitais e tecnológicas no setor mineral.

Módulo 1 - Fundamentos Conceituais.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Estratégia.

Módulo 3 - Tecnologia e Apoio à Decisão.

Módulo 4 - Governança e Riscos.

Módulo 5 - Sustentabilidade e ESG.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Fundamentos de ESG, sustentabilidade corporativa e gestão da licença social para operar no setor de mineração e minerais críticos.

Módulo 1 - Fundamentos Conceituais.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Estratégia.

Módulo 3 - Tecnologia e Apoio à Decisão.

Módulo 4 - Governança e Riscos.

Módulo 5 - Sustentabilidade e ESG.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Análise da cadeia global de minerais críticos, sua relevância tecnológica, geopolítica e econômica, e os impactos da transformação digital e da transição energética.

Módulo 1 - Fundamentos Tecnológicos.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Digitalização.

Módulo 3 - Arquiteturas e Modelos Tecnológicos.

Módulo 4 - Governança, Segurança e Riscos.

Módulo 5 - IA e Apoio à Decisão.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo dos fundamentos da computação em nuvem, seus modelos de serviço e aplicação estratégica no setor mineral, com foco no ecossistema AWS.

Módulo 1 - Fundamentos Tecnológicos.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Digitalização.

Módulo 3 - Arquiteturas e Modelos Tecnológicos.

Módulo 4 - Governança, Segurança e Riscos.

Módulo 5 - IA e Apoio à Decisão.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Fundamentos de análise de dados, business intelligence e visualização aplicados à tomada de decisão estratégica na mineração.

Módulo 1 - Fundamentos Tecnológicos.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Digitalização.

Módulo 3 - Arquiteturas e Modelos Tecnológicos.

Módulo 4 - Governança, Segurança e Riscos.

Módulo 5 - IA e Apoio à Decisão.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Análise dos fundamentos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Analytics Avançado aplicados à tomada de decisão executiva no setor mineral.

Módulo 1 - Fundamentos Tecnológicos.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Digitalização.

Módulo 3 - Arquiteturas e Modelos Tecnológicos.

Módulo 4 - Governança, Segurança e Riscos.

Módulo 5 - IA e Apoio à Decisão.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo das arquiteturas de dados, data lakes, data warehouses e sua aplicação na Indústria 4.0 e mineração digital.

Módulo 1 - Fundamentos Tecnológicos.

Módulo 2 - Contexto Setorial e Digitalização.

Módulo 3 - Arquiteturas e Modelos Tecnológicos.

Módulo 4 - Governança, Segurança e Riscos.

Módulo 5 - IA e Apoio à Decisão.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo da otimização da cadeia de suprimentos mineral por meio de inteligência artificial, IoT, analytics avançado e computação em nuvem.

Módulo 1 - Contexto Operacional e Desafios do Setor.

Módulo 2 - Digitalização de Processos e Dados.

Módulo 3 - Modelos Analíticos e IA Aplicada.

Módulo 4 - Otimização, Eficiência e Custos.

Módulo 5 - Riscos, Confiabilidade e Sustentabilidade.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Aplicação de modelos de manutenção preditiva, confiabilidade e monitoramento de ativos críticos no setor mineral.

Módulo 1 - Contexto Operacional e Desafios do Setor.

Módulo 2 - Digitalização de Processos e Dados.

Módulo 3 - Modelos Analíticos e IA Aplicada.

Módulo 4 - Otimização, Eficiência e Custos.

Módulo 5 - Riscos, Confiabilidade e Sustentabilidade.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo da automação de processos industriais e operacionais, integração de sistemas e operações inteligentes na mineração.

Módulo 1 - Contexto Operacional e Desafios do Setor.

Módulo 2 - Digitalização de Processos e Dados.

Módulo 3 - Modelos Analíticos e IA Aplicada.

Módulo 4 - Otimização, Eficiência e Custos.

Módulo 5 - Riscos, Confiabilidade e Sustentabilidade.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Análise de mercados de commodities minerais, inteligência competitiva, formação de preços e gestão de riscos.

Módulo 1 - Contexto Operacional e Desafios do Setor.

Módulo 2 - Digitalização de Processos e Dados.

Módulo 3 - Modelos Analíticos e IA Aplicada.

Módulo 4 - Otimização, Eficiência e Custos.

Módulo 5 - Riscos, Confiabilidade e Sustentabilidade.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo de modelos de inovação, empreendedorismo corporativo e novos modelos de negócios.

Módulo 1 - Contexto Operacional e Desafios do Setor.

Módulo 2 - Digitalização de Processos e Dados.

Módulo 3 - Modelos Analíticos e IA Aplicada.

Módulo 4 - Otimização, Eficiência e Custos.

Módulo 5 - Riscos, Confiabilidade e Sustentabilidade.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Estudo dos métodos de pesquisa aplicada e desenvolvimento de projetos executivos voltados à solução de problemas reais de negócio.

Módulo 1 - Introdução ao Capstone Project.

Módulo 2 - Formulação do Problema e Escopo.

Módulo 3 - Revisão Conceitual e Benchmarking.

Módulo 4 - Metodologia e Modelo Analítico.

Módulo 5 - Análise de Viabilidade e Riscos.

Módulo 6 - Apresentação de Projeto/trabalho de disciplina.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Definição do escopo, estruturação do problema, revisão conceitual e planejamento do projeto executivo aplicado.

Módulo 1 - Apresentação Projeto ou Draft de Artigo.

Módulo 2 - Apresentação do Problema e Escopo.

Módulo 3 - Apresentação da Revisão Conceitual.

Módulo 4 - Apresentação da Metodologia.

Módulo 5 - Análise de Viabilidade e Riscos.

Módulo 6 - Apresentação e Consolidação do Projeto.

Módulo 7 - Exercícios aplicados a disciplina.

Módulo 1 - Apresentação Projeto ou submissão de Artigo.

Módulo 2 - Apresentação do Problema e Escopo.

Módulo 3 - Apresentação da Revisão Conceitual.

Módulo 4 - Apresentação da Metodologia.

Módulo 5 - Análise de Viabilidade e Riscos.

Módulo 6 - Apresentação e Consolidação do Projeto.

Módulo 7 - Apresentação Executiva.

Módulo 8 - Exercícios aplicados a disciplina.

Desenvolvimento, acompanhamento e consolidação do Capstone Project, com ênfase na aplicação integrada de métodos de pesquisa, análise de dados, estratégia, tecnologia, inovação e sustentabilidade a problemas reais relacionados ao setor de minerais críticos.

Estruturação metodológica do projeto aplicado; definição e delimitação do problema; fundamentação teórica e técnica; seleção dos métodos de pesquisa e análise; tratamento e interpretação de dados; avaliação de viabilidade e geração de valor; análise de impactos e riscos; elaboração de recomendações executivas. Aplicação, quando pertinente ao projeto, de recursos de Inteligência Artificial, Machine Learning, Analytics e Computação em Nuvem como instrumentos de apoio à análise, modelagem e tomada de decisão. Desenvolvimento da comunicação científica, técnica e executiva. Preparação do documento final, apresentação dos resultados e defesa do projeto aplicado e/ou artigo científico perante banca avaliadora de perfil acadêmico e executivo.

Unidade 1 - Estruturação do Projeto Final e Delimitação do Problema.

Unidade 2 - Fundamentação Teórica e Pesquisa Aplicada.

Unidade 3 - Metodologia da Pesquisa e Desenvolvimento do Projeto.

Unidade 4 - Métodos Analíticos, Tecnologia e Inteligência Artificial.

Unidade 5 - Análise Estratégica, Econômica, de Riscos e Sustentabilidade.

Unidade 6 - Desenvolvimento e Acompanhamento do Capstone Project.

Unidade 7 - Estruturação do Projeto Executivo e/ou Artigo Científico.

Unidade 8 - Comunicação Executiva e Preparação para a Banca.

Unidade 9 - Apresentação e Defesa do Projeto Final.