Definição e importância dos processos de desenvolvimento de pessoas no cenário corporativo; Tendências do Coaching nas empresas; Liderança como base para os processos de Assessment, Coaching e Mentoring; Assessment: Processos e a tipologia do Big Five.

Introdução a design e conexão com a gestão; Ferramentas de Design Thinking- empatia, insights, visualização de oportunidades; Ferramentas de Design centrada no usuário; Feedeback do usuário para validação de idéias; Prototipagem- materialização de idéias e insights; Reflexão sobre a aplicação de ferramentas e seus resultados práticos.

Desenvolvimento de Talentos. Políticas de Gestão de Pessoas: recrutamento, seleção, administração de cargos, remuneração, planejamento de carreira, treinamento e retenção de talentos.

Avaliação de Cenário, Evolução Histórica e Tendências Atuais da Administração, principais escolas da Administração, Aspectos Críticos da Gestão no Século XXI, Novos Papéis e Funções Gerenciais, Aprendizagem e Desenvolvimento Gerencial, Comportamento Gerencial, Competências Gerenciais, Processo de Tomada de Decisão

Introdução à Big Data. Tecnologias e soluções Big Data. Introdução a Analytics. Infraestruturas para Processamento Distribuído de Big Data. Gerência de Big Data. Conceito de Data Science. Análises de dados e tomada de decisões com Data Science. Interseção entre Big Data e Data Science.

Análise de dados descritiva. Natureza de dados, visualização, modelagem estatística. Análise de dados preditiva. Processos, métodos e algoritmos de mineração de dados. Análise de dados prescritivas. Otimização

Apredizagem Supervisionada com Decision tree; Conceito de Entropia; Simbologia para árvore de decisão; Criação de aplicação com árvore de decisão.

Introdução a sistemas inteligentes. Aprendizagem supervisionada e não-supervisionada. Aprendizado por reforço. Redução de dimensionalidade. Redes neurais. Deep learning. Aprendizagem bayesiana. Árvores de decisão. Algoritmos evolucionários.

As competências exigidas pelo mercado de trabalho e a resolução de problemas complexos. Metodologias e processos para resolução de problemas complexos Conceituação de problemas. Ferramentas para resolução de problemas. Criação de hipóteses, estímulo de novas idéias, priorização, processo de decisão. 6. execução e acompanhamento para resolução de problemas complexos

Dados Quantitativos, Aplicações utilizando a Linguagem Python, Fundamentos de Probabilidade e Estatística

Introdução aos Estudos da Estatística: definição; divisão da estatística; variáveis; fases dos métodos estatísticos; Representação de Dados Estatísticos: séries estatísticas; gráficos estatísticos; Estudos de Distribuições e Freqüência: medidas e tendência central; separatrizes; medidas de disperssão; assimetria e curtose .

Redes neurais profundas: Tipos, Dimensionalidade, Classificação e Regressão. Funções de ativação. Treinamento. Algoritmos de otimização. Gradiente. Entropia cruzada. Redes neurais recorrentes. Redes de crenças profundas. Redes convolucionais baseadas em regiões. Aplicações comerciais.