Disciplinas obrigatórias (180 horas)
Visão Sistêmica da Administração Pública e do Controle
Ementa da disciplina:
1) ampliar o campo de análise do discente quanto às atribuições e desafios do controle
governamental, por meio de uma compreensão integrada dos problemas sociais e do papel da
Administração Pública;
2) analisar as causas raízes de problemas sociais e do papel da Administração Pública nesse
contexto, considerando a atuação segmentada em suas políticas e as limitações institucionais,
de gestão e de sistemas de informação;
3) discutir questões cruciais para a atuação do controle nas áreas econômica, jurídica e contábil,
como por exemplo: a) necessidade de garantir demonstrações financeiras críveis e
transparentes para os órgãos da administração direta e indireta; b) discussão dos incentivos
econômicos em políticas públicas e o impacto regulatório em processos de concessão; e c)
alterações na atuação dos órgãos de controle em função da Lei de Introdução às Normas do
Direito Brasileiro e da nova Lei de Licitações;
4) debater o papel, os limites e as oportunidades de atuação do controle governamental na
gestão pública; e
5) ampliar a visão dos discentes sobre os problemas da sociedade brasileira e do funcionamento
da Administração Pública, abrindo um espaço de discussão que influenciará o senso crítico e a
visão sistêmica no decorrer do programa de mestrado.
Instrumentos e Técnicas para o Controle
Ementa da disciplina:
1) analisar os principais instrumentos e técnicas do universo do controle por meio de exemplos práticos de ações fiscalizatórias;
2) demonstrar a aplicabilidade de tecnologias em ações de controle, tais como: auditorias contínuas, análise de dados (descritiva, inferencial, preditiva e prescritiva), análises multidimensionais, processos de segurança da informação, blockchain;
3) fomentar no discente postura crítica e investigativa em busca de oportunidades de inovações, com contínuo interesse pelos avanços tecnológicos disponíveis e pela produção de novas tecnologias e abordagens.
Metodologia de Pesquisa
Ementa da disciplina:
1) apresentar os fundamentos epistemológicos, teóricos e práticos do método científico;
2) capacitar o discente para o planejamento, a execução e a redação de um projeto de
pesquisa, abordando: a) escolha e delimitação do tema; b) formulação do problema,
justificativas, objetivos e hipóteses; c) classificação da pesquisa (documental, experimental,
estudo de caso, pesquisa-ação, etc.); d) levantamento e tratamento de dados (revisão de
literatura, análises quantitativas e qualitativas, amostragem, fontes e coleta de dados primários e
secundários, exploração e visualização de dados); e) análise crítica dos dados e produção de
resultados;
3) apresentar os diferentes formatos de estruturação do Trabalho de Conclusão do Curso – TCC,
tais como: dissertação, artigo científico, desenvolvimento de produto ou solução tecnológica;
4) instruir sobre as normas técnicas (ABNT e outras) e ferramentas de apoio à elaboração do
TCC (formatação de documentos e gerenciamento automático de referências), bem como sobre
o suporte oferecido pela IES (acesso à biblioteca, bases de dados e infraestrutura para
pesquisa);
5) incentivar a participação dos alunos nos grupos de pesquisa e a produção de conhecimentos
e inovações técnicas ou tecnológicas para área de controle governamental.
Seminários de Pesquisa – Qualificação
Ementa da disciplina:
1) promover a preparação e a apresentação da proposta de TCC pelos alunos;
2) convidar docentes, especialistas e gestores públicos que atuam no TCU e em órgãos
parceiros para apresentar problemas reais aos alunos, que terão oportunidade de discutir e,
alternativamente, direcionar as respectivas pesquisas;
3) orientar os alunos para correções na delimitação do tema, justificativas, problematização,
objetivos, fontes, técnicas de coleta de dados e procedimentos de análises dos dados coletados;
4) promover evento de Seminários aberto ao público da IES para apresentação do Exame de
Qualificação dos alunos, sendo este pré-requisito para a defesa do Mestrado.
Disciplinas Eletivas (180 horas)
Técnicas de Auditoria do Setor Público
Ementa da disciplina:
1) proporcionar um espaço de investigação e discussão sobre as técnicas de auditoria aplicáveis no setor público;
2) capacitar o discente para a compreensão e utilização de ferramentas e técnicas para realização da atividade de auditoria no âmbito do setor público, especificamente nas áreas temáticas das funções de governo, como saúde, educação, infraestrutura, segurança, assistência social, etc.;
3) desenvolver visão crítica e construtiva sobre a aplicação de técnicas de auditoria no exercício do controle governamental e de seus impactos para a sociedade;
4) oferecer oportunidades de aplicação prática destes conhecimentos por meio da análise de casos reais de técnicas utilizadas em auditorias realizadas pelas Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFSs).
Finanças e Economia do Setor Público
Ementa da disciplina:
1) analisar conceitos de finanças e economia do setor público, como economicidade, eficiência, eficácia e efetividade;
2) apresentar princípios das finanças públicas relacionados à qualidade do gasto público, à eficiência da arrecadação governamental, à prestação de bens e serviços públicos aos cidadãos e às funções de governo alocativa, distributiva e estabilizadora;
3) discutir as diversas teorias que fundamentam os fenômenos econômicos no setor público, tais como teorias da agência e dos jogos;
4) induzir a produção e aplicação de conhecimentos e de inovações técnicas ou tecnológicas sobre finanças e economia no setor público.
Contabilidade Aplicada ao Setor Público
Ementa da disciplina:
1) investigar os fundamentos teóricos e práticos relacionados à contabilidade aplicada ao setor público presentes na Constituição Federal de 1988, na Lei 4.320/1964, no Manual de Contabilidade Aplicada ao Setor Público (MCASP), nos Subsistemas de Contas, no Plano de Contas Aplicado ao Setor Público (PCASP) e na literatura especializada;
2) analisar as demonstrações financeiras (Ipsas 1), mudanças de políticas, estimativas e erros (Ipsas 3), bem como as demonstrações financeiras consolidadas e separadas (Ipsas 6);
3) induzir a produção e aplicação de conhecimentos e de inovações técnicas ou tecnológicas sobre contabilidade aplicada ao setor público.
Fundamentos Jurídicos Aplicados ao Controle
Ementa da disciplina:
1) investigar o conceito de accountability, a necessidade de confiança e asseguração, o papel da auditoria nas relações de accountability e a estrutura da auditoria no setor público segundo a Constituição Federal e legislação infraconstitucional;
2) analisar os aspectos conceituais de controle externo, controle interno, auditoria interna e controladoria;
3) explorar os elementos, tipos, objetivos e objetos de auditoria do setor público;
4) analisar normas nacionais e internacionais de auditoria aplicáveis ao setor público, suas finalidades, conteúdo material e principais organismos emissores, dentre as quais Intosai’s Framework of Professional Standards (IFPS), ISA/IAASB/CFC;
5) induzir a produção e aplicação de conhecimentos e de inovações técnicas ou tecnológicas sobre os fundamentos jurídicos aplicados ao controle.
Fundamentos da Ciência de Dados
Ementa da disciplina:
1) apresentar os fundamentos da ciência de dados, seus conceitos básicos, objetivos, possibilidades e limitações;
2) explorar o macroprocesso de descoberta de conhecimento e as principais metodologias para mineração de dados;
3) identificar tecnologias e ferramentas básicas utilizadas pelo cientista de dados;
4) abordar técnicas de análise exploratória, visualização de dados, aprendizagem de máquina e avaliação de modelos;
5) discutir tópicos transversais, como segurança, privacidade, ética, transparência, dados abertos e controle social.
A disciplina não exige conhecimento prévio de linguagem de programação.
Aplicação de Tecnologias da Informação para o Controle Governamental
Ementa da disciplina:
1) compreender o uso eficiente de tecnologias da informação como condição fundamental para a modernização das organizações públicas;
2) analisar a aplicação das tecnologias nas atividades de controle governamental, por meio da extração de informações de diversas fontes de dados, tais como bases de dados estruturadas,
documentos textuais, notícias de internet e imagens de satélites;
3) fornecer exemplos práticos de aplicação de ciência de dados no controle governamental, apresentando casos concretos no uso de técnicas como cruzamento de dados, préprocessamento de dados, visualização de dados, aprendizado de máquina, blockchain, entre
outros.
Pré-requisito recomendado: Fundamentos de ciência de dados
Análise de Dados Espaciais e Georreferenciados
Ementa da disciplina:
1) compreender os conceitos e técnicas de geoprocessamento, considerado como a combinação de informações cartográficas (mapas, cartas topográficas e plantas) e de sensoriamento remoto a quaisquer outras bases de informações às que se possa associar coordenadas geográficas de latitude e longitude, obtidas explicitamente por meio sistemas de localização (GPS) ou derivadas por meio de processos de geocodificação;
2) apresentar os principais conceitos e métodos associados ao geoprocessamento, exemplos de aplicação no controle e noções de uso dos recursos e ferramentas disponíveis;
3) explorar a dimensão de dados geoprocessados e suas diversas modalidades de análise e aplicações às ações de controle, incluindo: a. inspeção visual de imagens de sensoriamento remoto em intervalos de tempo escolhidos, que permite a verificação de fatos, medições e comparação entre dados declarados e situação in loco; b. classificação automática de padrões
simples, tais como ocupação do solo, biomas, ocupação urbana, detecção de mudanças; c. sofisticados métodos de análise e busca de padrões de interesse, entre outros.
Tópicos Avançados em Fundamentos e Instrumentos de Controle Governamental
Ementa da disciplina:
1) investigar os instrumentos de controle da Administração Pública no Brasil e os respectivos
normativos nacionais (resoluções e normas de auditoria do TCU) e internacionais (ISSAIs,
Intosai’s Framework of Professional Standards, ISA/IAASB/CFC, IIA International Professional
Practices Framework);
2) analisar o estado da arte dos controles externo e interno no Brasil comparativamente a outros
órgãos de controle no mundo;
3) detalhar a utilização, a extensão e as limitações das modalidades de auditorias (operacional,
financeira e conformidade), acompanhamentos, monitoramentos, inspeções e prestações de
contas;
4) identificar e apontar desafios desses instrumentos de controle, em especial quanto ao
governo digital, dados abertos, controle social, combate à corrupção, transparência institucional,
programas de integridade e de compliance;
5) induzir a produção e aplicação de conhecimentos e de inovações técnicas ou tecnológicas
sobre instrumentos de controle governamental.
Tópicos Avançados em Tecnologias para Inovação do Controle Governamental
Ementa da disciplina:
1) apresentar conceitos avançados de análise de dados;
2) discutir temas variáveis relacionados ao tópico, como por exemplo, Big Data, Cloud
Computing, Geoprocessamento, Blockchain, Internet das Coisas (IoT), Processamento de
Linguagem Natural, Deep Learning, entre outros, conforme demandas de pesquisa do momento,
em consonância com as demais disciplinas da linha de atuação.
Auditoria Contínua
Ementa da disciplina:
1) apresentar fundamentos, técnicas e exemplos
relacionados ao processo de auditoria contínua;
2) demonstrar o uso de tecnologia da informação na produção automatizada de resultados
relevantes e tempestivos para o controle governamental;
3) analisar os fundamentos teóricos e exemplos de uso de tecnologias capazes de viabilizar a
auditoria contínua.
Laboratório de Soluções em Auditoria
Ementa da disciplina:
1) fomentar o trabalho em grupo, integrando os perfis das duas linhas de atuação na busca de
soluções práticas que permitam aperfeiçoar o controle;
2) identificar problemas afetos à ineficiência da Administração Pública e/ou do próprio controle, e
propor soluções por meio da experimentação e prototipação;
3) analisar casos de inovação na Administração Pública e identificar as dificuldades e os fatores
essenciais para o alcance dos resultados;
4) criar ambiente de inovação e co-criação para produção de conhecimentos e de inovações
técnicas ou tecnológicas demandados pelas soluções de auditoria.
Modelagem de Sistemas Complexos
Ementa da disciplina:
1) analisar conceitos e modelos de sistemas complexos, caracterizados pelas interações
dinâmicas entre as partes que os compõem;
2) compreender a aplicabilidade dos conceitos em realidades como as de políticas públicas e
seus diversos ecossistemas, que incluem cidadãos, empresas, governos e demais instituições
se interagem e são afetadas por tais políticas;
3) apresentar metodologias relacionadas a sistemas complexos, tais como: análise de redes,
modelagem baseada em agentes, simulação numérica, teoria dos jogos, formação de padrões,
etc.
Métodos Quantitativos Avançados
Ementa da disciplina:
1) apresentar conceitos fundamentais para realização do estudo dos métodos quantitativos de
forma avançada, como covariância, correlação, regressão simples e múltipla, modelo geral e
estimação de modelo, utilização de testes de hipóteses, intervalos de confiança;
2) capacitar o discente para realização de análise exploratória de dados, preparação de dados
para análise estatística, amostragem e inferência, testes estatísticos, análise de regressão e de
técnicas multivariadas, bem como séries temporais;
3) orientar a utilização de softwares para análise de casos aplicados ao setor público, além de
ferramentas e técnicas de apoio à decisão.
Técnicas de Mineração de Dados
Ementa da disciplina:
1) explorar técnicas de aprendizagem de máquina aplicadas a diversos domínios do
conhecimento e a elaboração de modelos preditivos a partir de dados e dimensões;
2) compreender o processo de construção de modelos preditivos, incluindo a coleta de dados,
criação de novas variáveis (engenharia de requisitos), preparação e treinamento dos modelos e
avaliação;
3) investigar fenômenos complexos identificáveis a partir da análise de séries de eventos;
4) apresentar conceitos básicos de mineração de dados, tais como conjuntos de treinamento,
validação e de teste, underfitting, overfitting e indicadores de qualidade de um modelo preditivo;
5) abordar os principais modelos e algoritmos de aprendizagem de máquina, tais como as
árvores de decisão, Naive Bayes, Random Forests, Support Vector Machines e Redes Neurais.
Pré-requisito recomendado: Fundamentos de Ciência de Dados; conhecimentos de linguagem
de programação.
