数据科学家在市场上仍然较为稀缺。一些公司通过建立培训计划，重新培训员工以填补数据科学职位的空缺。
能够帮助组织充分利用信息资源的技术专业人员（尤其是数据科学家）目前需求量大，但供应不足。
因此，部分企业开始自行设立数据科学培训计划，提升员工技能或进行交叉培训，将其培养为数据科学家。
对于许多公司而言，数据科学仍然是一个新兴领域，设立并维持这一计划可能面临诸多挑战。以下是一些关于如何成功培训员工以成为数据科学家的建议。
营造数据科学文化
组织应当接受每个人都有可能成为数据科学家的观点，并营造一种支持这一观念的文化。
品牌发展和营销传播机构的首席数据科学家指出：关键在于将整个企业文化转向数据，而非仅限于特定人群。
在90年代的数字化进程中，组织内部建立了数字团队，这是一个少数人掌握的领域。而如今，每个团队都应具备数字化能力，以便加速组织内的转型。
数据科学的过渡时间因组织而异，虽然尚未到达关键时刻，但时机已然来临。
文化转变的一部分是使用接近所有人都能理解的语言。这似乎简单，却常被忽视，尤其是在教练沉迷于专业术语时。教练需了解他们所辅导的对象的思维方式，确保术语能够被理解。
营造数据科学文化的另一个重要元素是知识的持续传承。数据科学家应帮助他人从数据中独立创造价值，而非仅为自身获益。同时，受过培训的员工也应有机会培训其他人，以加快知识和技能的传播，形成真正的数据驱动文化。
公司首先组建了一个营销科学团队，负责理解数据相关问题，并利用最佳实践进行分析和呈现。
下一个挑战是将这一模式扩展至组织内其他部门，因为营销科学团队无法参与所有项目。公司正在建立一个框架，将正式的外部培训与内部研讨会结合，以便真正将数据驱动的见解应用于所有项目。
与高校合作
近年来，许多高等院校开设了数据科学课程，这些资源可以成为企业培训计划的优质合作伙伴。
制造业解决方案提供商的高级副总裁表示，公司与当地大学合作，制定了数据科学培训计划，旨在提升业务专业人士在统计分析、计算数学等方面的能力。
她指出，类似于精益生产或六西格玛等方法，这些技能需要在所有业务部门推广，以推动公司的目标和愿景。
选择合适的大学合作伙伴至关重要，应寻找那些在数据科学课程上已有投资的机构，且愿意与公司所在行业合作。
利用正规教育机构作为合作伙伴具有两点优势：首先，他们不会对技术产生偏见并能随技术发展而更新课程；其次，与高校合作能够为公司建立人才库。
公司的数据科学计划已成功提升约200名员工的技能，提供预测性见解，从而提升制造速度、产品质量，为客户创造更多价值。
参与项目包括预测性模具更换、降低废料及制造成本、优化机械零件定价等。
专注于持续改进
数据科学培训计划需强调人才的持续提升，否则现有数据科学家可能会流失。
某公司首席数据科学家提到，必须建立流程以留住优秀数据科学家，他们常因缺乏挑战而转向其他机会。
他分享了一次IT转型期间的经历，管理层在需要培训时却因成本问题放弃了培训，导致员工技能流失。
管理层担心员工成为有技能的人才后，会引发薪酬和合同问题。然而，反问的逻辑清晰：如果不培训员工，他们留在公司又有何意义？因此，面对技术创新，培训和持续改进是必不可少的。
利用实际的业务问题和挑战
理论示例可以作为培训的一部分，但学员需要了解如何在实际中应用数据科学。
公司培训计划采用基于场景的方法，员工在培训后被分成小组，围绕实际业务问题进行解决，每个组需有业务发起者及至少一名领域专家。
另一个关键部分是培养内部技术专业人员担任教学助理，以支持数据科学的推广。
培训高管人员
公司还为中高层管理人员提供数据科学课程，课程时间从半天到一天不等，旨在帮助他们了解数据科学理论及相关术语，以便有效支持数据科学项目。
医疗保健公司同样重视高管培训，强调领导者对数据科学的认知与理解的重要性。这种培训可以增强管理者的信心，使其能够基于分析做出决策。
强调数据科学知识是一个迭代过程，参与者应在多个步骤间来回移动，包括问题理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。
他们应通过这一流程改进业务问题，产生新想法，并在过程中进行迭代，以获取洞察力或识别其他需解决的业务差距。
这些差距可能涉及数据质量、数据访问及缺乏必要的分析技术等。
此外，应用人工智能/机器学习技术来识别异常情况或创建分类模型以改善数据理解也同样重要。
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