Essa e uma era de revolucoes: Computacao em nuvem; popularizacao do acesso a Internet com conexoes de dezenas (ou mesmo centenas) de megabits; data sets historicos com petabytes (ou mesmo exabytes) de informacoes; milhoes de dados "quentes" sendo produzidos e consumidos por sistemas de sistemas a cada piscar de olhos; computacao ubiqua e infinitas possibilidades.Todos esses avanco vem alavancando novas tendencias de mercado. Estao se popularizando tecnologias e tecnicas antes dominadas por poucos, restritas principalmente aos meios academico, governamental, militar e financeiro; utilizadas apenas por instituicoes que possuiam os recursos e expertise necessarios para operar nessa escala.Buzzwords como Big Data e Fast Data estao na boca dos profissionais de TI, analistas de negocios e empreendedores. Esses topicos andam sendo discutidos abertamente em todo tipo de conferencia de mercado. Livros (inclusive romances) foram escritos sobre o obscuro mundo dos Quants: Nerds com seus PhDs em estatistica, fisica e matematica aplicada. Figuras curiosas que deixaram (ou foram rejeitados) pela academia e ganharam o mercado... Genios renegados com seus modelos para troca automatizada de titulos, com seus portfolios para gestao de riscos e com suas gordas contas bancarias.Mas afinal o que e Data Science? De acordo com a Wikipedia, Data Science e o estudo da extracao de conhecimento a partir de dados. Uma ciencia que incorpora tecnicas e teorias das mais diversas areas de conhecimento (computacao, engenharia, matematica, estatistica, economia, etc).A demanda por profissionais especializados em Data Science cresce em ritmo acelerado. Aos poucos isso tudo esta despertando o nosso interesse. Nos "programadores comuns", escritores de "Software commodity" que mantem o mundo girando. Assuntos como aprendizado de maquina, inferencia estatistica e modelos de regressao deixam de ser exclusividade de dissertacoes e artigos academicos, perdem a aura de superioridade e caem no gosto das abelhas e zangoes trabalhadores. Ha muito a aprender; um passo de cada vez. A hora de soprar o po da capa daquele velho livro de estatistica basica encostado na prateleira finalmente chegou. E se voce e como eu, ha muito a aprender. Ja fui um aluno muito orgulhoso do meu desempenho, sempre ostentando meu parco conhecimento sobre estatistica com um livro do Bussab em maos. Fui uma das tres ovelhas da minha turma que conseguiu passar direto em estatistica na primeira oferta da disciplina da USP Leste (com uma "excelente" nota 7.2, a melhor nota da turma... Considerando a dificuldade da disciplina na epoca 7 valia mais do que 10). Passei a dar aulas particulares de estatistica para alunos com as mais diversas origens (meus colegas, alunos de administracao e economia da FGV e Mackenzie, alunos de outros cursos e departamentos da USP, etc). Eis uma epoca em que eu "conhecia" distribuicoes como a normal, binomial, hipergeometrica, Poisson, t de Student, etc; tambem "sabia" fazer testes de hipoteses, calcular erros e taxas de confianca de cabeca e ate mesmo ousava me aventurar um pouquinho com inferencia e o basico de Estatistica Bayesiana.O problema e que tudo isso esta para Data Science como um curso de logica de programacao esta para desenvolvimento de software (ou ainda como o Ping Pong esta para o