一般在考慮圍繞數據科學的基礎教育時，傳統上的重點仍停留在計算和工程等硬性技能上。不過，在周四于紐約市召開的GigaOm結構數據（Structure Data）會議上，美國加州大學伯克利分校信息科學院長AnnaLee Saxenian教授表示，數據科學課程的教育內容不僅廣泛地納入了社會科學知識，其價值也不僅僅限于工程師。
Saxenian說，“我相當地的確定，數據認知能力的培養將越來越多地成為所有課程的一部分。”
此外，她還解釋說，隨著越來越多的企業需要解決大數據問題，分到這些任務的數據科學家會需要所謂的“軟技能”——對溝通和領導學問的精通，軟技能有助將數字轉換成大家都能利用的資料。
“我們不斷地在這里及在其他地方聽到人說，把數據引入一個組織里對其進行集中處理，會改變一個組織的組織方式，”她說。“你需要用到人際交往能力。”
除了拓寬技能，大規模開放在線課程也為一般人接觸數據科學教育提供了機會，數據科學教育在這方面口碑不錯。Saxenian指，一些MOOC參與者可以修讀證書課程得到自己想要的東西，但是數據科學教育的性質（和編程的復雜性）意味著要單獨學習所有的東西可能會很難。
“我覺得有一些非常有上進心的人可以用這種方式學習技能，”她補充說。“但我認為，根據這些課程的過往記錄來看，要持續地保持參與者的參與是很難的。”
原文發布時間為：2014年03月23日
本文作者：林利
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