一般在考虑围绕数据科学的基础教育时，传统上的重点仍停留在计算和工程等硬性技能上。不过，在周四于纽约市召开的GigaOm结构数据（Structure Data）会议上，美国加州大学伯克利分校信息科学院长AnnaLee Saxenian教授表示，数据科学课程的教育内容不仅广泛地纳入了社会科学知识，其价值也不仅仅限于工程师。
Saxenian说，“我相当地的确定，数据认知能力的培养将越来越多地成为所有课程的一部分。”
此外，她还解释说，随着越来越多的企业需要解决大数据问题，分到这些任务的数据科学家会需要所谓的“软技能”——对沟通和领导学问的精通，软技能有助将数字转换成大家都能利用的资料。
“我们不断地在这里及在其他地方听到人说，把数据引入一个组织里对其进行集中处理，会改变一个组织的组织方式，”她说。“你需要用到人际交往能力。”
除了拓宽技能，大规模开放在线课程也为一般人接触数据科学教育提供了机会，数据科学教育在这方面口碑不错。Saxenian指，一些MOOC参与者可以修读证书课程得到自己想要的东西，但是数据科学教育的性质（和编程的复杂性）意味着要单独学习所有的东西可能会很难。
“我觉得有一些非常有上进心的人可以用这种方式学习技能，”她补充说。“但我认为，根据这些课程的过往记录来看，要持续地保持参与者的参与是很难的。”
原文发布时间为：2014年03月23日
本文作者：林利
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网，了解相关信息可以关注至顶网。
