Tenis de Mesa) . O que aprendi naquela epoca e importante, porem esses sao apenas fundamentos. O basico do basico em um nivel de abstracao bem distante daquele que esta sendo utilizado para resolver problemas na pratica.Na verdade Data Science possui tres grandes pilares muito bem ilustrados nesse Diagrama de Venn do site do Drew Conway:Diagrama de Venn do Drew ConwayEm resumo, voce pode ser um hacker excepcional, aprender sobre ferramentas e tecnicas de ponta, conhecer muito sobre determinado assunto, porem nao ter conhecimento matematico suficiente para entender o que esta fazendo (muito menos interpretar resultados). Essa e a frente "perigosa" que mais comete erros do tipo tomar uma correlacao por causa e efeito sem investigar variaveis de confusao.Na outra ponta nao e muito dificil voce esbarrar com academicos que possuem grande conhecimento tecnologico e estatistico, porem com pouco conhecimento sobre o assunto no qual estao trabalhando. Geralmente o conhecimento desse grupo sobre o problema que estao tentando resolver e de natureza teorica (e muitas vezes extremamente desatualizado); sabe aquele grupo que faz complexos experimentos de laboratorio sem nunca ter realmente vivenciado ou entendido o problema que esta tentando resolver? Esse tipo de profissional pode produzir estudos bem interessantes, distorcer categorizar dados e chegar a conclusoes insignificantes unicas. Podem ate mesmo propor solucoes "geniais" para problemas em aberto (que geralmente sao inviaveis ou de aplicacao muito limitada por esbarrarem em alguma constraint basica desconhecida pelo autor). Enquanto penso que esse grupo e menos perigoso do que o primeiro, a quantidade de estudos do tipo Seinfeld (sobre o nada) gerando ruido na comunidade cientifica tambem e bastante preocupante. Finalmente a pesquisa tradicional continuara existindo e continuara sendo relevante. Porem, sem o componente hacker pesquisa nao e Data Science. Muitos autores criticam Data Science como um termo mercadologico para descrever estatistica. Enquanto essa critica nao e totalmente injusta, acredito que ha uma distincao valida. Conhecer a distribuicao normal nao me faz um estatistico; saber criar um modelo e rodar uma simulacao no MATLAB nao faz do estatistico um Data Scientist.O aspecto hacker da coisa rapidamente me encantou. Tenho que admitir que passei muito tempo engatinhando, brincando com diversas ferramentas e possibilidades, lendo livros e tutorais puramente focados em tecnologia. Eu poderia passar horas falando de HPC e HTC. Poderia falar de BI, CEP e DW. Poderia falar de solucoes analiticas na nuvem como BigQuery e Redshift. Ainda vou escrever um artigo dedicado ao ecossistema Hadoop. Enfim, ha muita coisa a ser aprendida nessa frente.Apesar disso tenho que reconhecer minha pequenez. Quanto mais explorava esse Universo mais me deparava com papers descrevendo solucoes altamente sofisticadas para problemas que eu desconhecia (geralmente usando abstracoes matematicas que eu tambem desconheco). Foi nesse momento que resolvi desmanchar o castelo de cartas que construi e comecar do zero. E nao e que a vida fica mais facil quando procuramos conhecimento de base?Sou um grande fa da Coursera, e acabei me deparando com a especializacao gratuita sobre Data Science. Uma verdadeira "pos-graduacao" com nove cursos (e um projeto final). A espacializacao aborta o basico sobre metodos estatisticos e ferramentas computacionais,