CAPÍTULO 1 – FUNDAMENTOS DO AGRONEGÓCIO

1) PANORAMA COMPLETO DO AGRONEGÓCIO BRASILEIRO E MUNDIAL

2) CADEIAS PRODUTIVAS E SUAS RELAÇÕES COM DADOS

3) SISTEMAS AGRÍCOLAS (CONVENCIONAL, PRECISÃO, REGENERATIVO,ORGÂNICO)

4) PRÁTICAS AGRONÔMICAS ESSENCIAIS (SOLO, CLIMA, NUTRIÇÃO,PRAGAS, DOENÇAS)

5) TOMADA DE DECISÃO BASEADA EM DADOS NAS DIFERENTES FASES PRODUTIVAS

CAPÍTULO 2 – PRINCÍPIOS DE AGRICULTURA DE PRECISÃO

1) EVOLUÇÃO TECNOLÓGICA DA AGRICULTURA

2) SENSORES, MÁQUINAS INTELIGENTES E PLATAFORMAS DIGITAIS

3) SISTEMAS DE POSICIONAMENTO (GNSS, RTK, CORREÇÕES)

4) VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL NAS CULTURAS

5) FLUXO DE DADOS EM PROPRIEDADES AGRÍCOLAS

CAPÍTULO 3 – FUNDAMENTOS DE CIÊNCIA DE DADOS AGRÍCOLAS

1) TIPOS DE DADOS NO CAMPO (ESPACIAIS, TEMPORAIS, AGRONÔMICOS E OPERACIONAIS)

2) MODELAGEM DE DADOS PARA AGRICULTURA

3) ESTATÍSTICA APLICADA AO AGRONEGÓCIO

4) CONSTRUÇÃO DE DATA PIPELINES AGRÍCOLAS

5) MATRIZ DE QUALIDADE DE DADOS (DQ)

CAPÍTULO 4 – COLETA DE DADOS – SOLO, PLANTA E AMBIENTE

1) PROCESSOS DE AMOSTRAGEM (SOLO, FOLHA, ÁGUA E ATMOSFERA)

2) PROTOCOLO DE COLETA GEORREFERENCIADA

3) FERRAMENTAS: GPS, APPS, PLATAFORMAS MÓVEIS

4) SENSORES DE SOLO (UMIDADE, EC, PH, NITRATO, DENSIDADE ETC.)

5) SENSORES DE PLANTA (NDVI, CLOROFILÔMETRO, MEDIDORES ÓPTICOS)

6) SENSORES AMBIENTAIS (CLIMA, ESTAÇÃO METEOROLÓGICA, RADIAÇÃO SOLAR)

7) REDES IOT AGRÍCOLAS

CAPÍTULO 5 – DRONES E IMAGENS PARA ANÁLISE AGRONÔMICA

1) PRINCÍPIOS DE FOTOGRAMETRIA

2) CAPTURA DE IMAGENS RGB, MULTIESPECTRAL E TÉRMICA

3) ÍNDICES VEGETATIVOS (NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI, TVI ETC.)

4) ANÁLISE TEMPORAL DAS CULTURAS

5) INTEGRAÇÃO DE DADOS DE VOO COM DADOS AGRONÔMICOS

6) PROCESSAMENTO COM PIX4D, AGISOFT, DRONEDEPLOY E CORRELATOS

CAPÍTULO 6 – DADOS DE MÁQUINAS E OPERAÇÕES AGRÍCOLAS

1) TELEMETRIA DE MÁQUINAS AGRÍCOLAS

2) LEITURAS DE SENSORES EMBARCADOS

3) DADOS DE PULVERIZAÇÃO, PLANTIO, COLHEITA E ADUBAÇÃO

4) CONTROLE DE TAXA VARIÁVEL (VRT)

5) INTERPRETAÇÃO DE MAPAS DE MÁQUINA

6) APIS E EXPORTAÇÕES DE PLATAFORMAS (OPS CENTER, CLIMATE FIELD VIEW ETC.)

CAPÍTULO 7 – BANCO DE DADOS E PROCESSAMENTO

1) SQL APLICADO AO AGRONEGÓCIO

2) MODELAGEM RELACIONAL PARA PROPRIEDADES AGRÍCOLAS

3) BIG DATA NO CAMPO: ARMAZENAMENTO EM NUVEM

4) ORGANIZAÇÃO E PADRONIZAÇÃO DE DATASETS AGRÍCOLAS

5) ETL E ELT PARA ROTINAS AGRONÔMICAS

6) DATA LAKES E INTEGRAÇÃO COM MÚLTIPLAS FONTES

CAPÍTULO 8 – ANÁLISE AVANÇADA E IA APLICADA À AGRICULTURA

1) MACHINE LEARNING ORIENTADO À AGRONOMIA

2) MODELOS PREDITIVOS:

3) PRODUTIVIDADE

4) RISCO CLIMÁTICO

5) INCIDÊNCIA DE PRAGAS E DOENÇAS

6) CURVA DE CRESCIMENTO VEGETATIVO

7) DEEP LEARNING PARA IMAGENS AGRÍCOLAS

8) CONSTRUÇÃO DE DASHBOARDS INTELIGENTES

9) AUTOMAÇÃO DE ANÁLISES REPETITIVAS

CAPÍTULO 9 – SIG E GEOPROCESSAMENTO

1) FUNDAMENTOS DE GEOPROCESSAMENTO

2) QGIS E ARCGIS NA AGRICULTURA

3) CRIAÇÃO DE MAPAS DE:

4) FERTILIDADE

5) COMPACTAÇÃO

6) UMIDADE

7) ZONAS DE MANEJO

8) VARIABILIDADE PRODUTIVA

9) CRUZAMENTO DE CAMADAS E ANÁLISES ESPACIAIS

CAPÍTULO 10 – GESTÃO, ESTRATÉGIA E TOMADA DE DECISÃO

1) TRANSFORMAÇÃO DE DADOS EM RECOMENDAÇÕES AGRONÔMICAS

2) CONSTRUÇÃO DE RELATÓRIOS INTERPRETATIVOS (EXEMPLO)

3) INDICADORES DE DESEMPENHO AGRÍCOLA (KPIS)

4) GESTÃO FINANCEIRA AGRÍCOLA BASEADA EM DADOS

5) COMUNICAÇÃO TÉCNICA E APRESENTAÇÃO EXECUTIVA ÉTICA E RESPONSABILIDADE DE DADOS NO CAMPO