passa por tecnicas de tratamento e visualizacao de dados, inferencia, modelos de regressao, aprendizado de maquina e finalmente produtos baseados em dados. Essa especializacao e um verdadeiro Data Science tour de force elaborado por tres professores do Departamento de Bioestatistica da Johns Hopkins University.Achei muito interessante como os primeiros cursos da especializacao conseguem ensinar cientistas a utilizarem ferramentas com Git e um IDE enquanto ensinam nerds da computacao sobre metodos estatisticos e afins. Apear do material denso, os cursos nao sao dificeis ou massantes. A abordagem e bastante pratica, focada em R e seu enorme ecossistema (incluindo pacotes e tecnologias correlatas). Voce vai aprender sim sobre metodos estatisticos, experimentando na pratica com data sets reais.R e uma tecnologia "simples", porem o caminho para se tornar um especialista e longo e pode ser desafiador ate para programadores experientes. A linguagem e extremamente expressiva, propria para tratamento estatistico e visualizacao de dados em memoria (ainda que essa nao seja toda a verdade, veja minha resposta no Stack Overflow sobre como utilizar R com data sets grandes demais para serem tratados inteiramente em memoria), utilizando uma combinacao de elementos que podem parecer estranhos para programadores de linguagens C-Like. Para mencionar alguns pontos: A linguagem adota algumas caracteristicas da programacao funcional (o curso de Programacao Funcional em Scala me ajudou muito nessa frente), tambem conta com a expressividade da vetorizacao, escopo lexico e diversas tentativas de implementar orientacao a objetos (que coexistem na linguagem).100% Open source e parte do Projeto GNU, o ambiente R se tornou a base de um fortissimo ecossistema para aplicacoes cientificas. Esqueca suas experiencias traumatizantes com codigo da plataforma Weka, esqueca aquelas implementacoes de LVQ e SOM caseiras feitas em C, Python e Java (sim, eu tambem fiz isso na faculdade). Tome a pilula vermelha e venha brincar com os pacotes do CRAN (bem como pacotes mais especializados de fontes como o Biocondutor). Use o que ha de mais moderno em termos no mercado; use implementacoes extremamente robustas de algoritmos classicos; brinque com codigo instavel recem saido do forno (da academia e da industria). Ha solucoes para todos os gosto. Ainda nao cheguei na parte mais avancada do curso (atualmente estou cursando o terceiro modulo - Getting and Cleaning Data - pela terceira vez, por pura falta de tempo). Mas o que ja aprendi sobre metodos e variaveis estatisticas, tratamento de dados, etc, compensou. Com certeza a especializacao ja me tornou um programador melhor... Mas o mais importante de toda essa experiencia foi que, com os cursos, percebi toda a enormidade teorica e a base matematica sustentando as Buzzwords de mercado. Nao ha o que temer nessas frentes (com paciencia, bons livros e bons instrutores voce consegue dominar qualquer assunto).P.S. Pelo preco simbolico de $49 voce pode obter um certificado verificado para o curso (obviamente isso tambem requer que voce passe no curso com um score minimo). Enquanto o certificado atualmente nao tem muito valor (seja no mercado seja na academia), nao e de todo ruim possuir um certificado com o logo da Johns Hopkins. Enquanto nao coloco esses certificados no meu