那些知道如何帮助组织机构充分利用其信息资源的技术专业人员(尤其是数据科学家)目前需求量很大而供应短缺。
 
一些企业开始自己动手，设立数据科学培训计划来提高员工技能或对员工进行交叉培训，使其成为数据科学家。
 
对许多公司而言，数据科学仍是一个新领域，设立和维持这一计划可能会遇到一些挑战。以下是关于如何重新培训员工以成功走上数据科学岗位的一些建议。
 
营造数据科学文化
 
组织机构应该接受任何人都有可能成为数据科学家的这一观念，并且营造一种支持这一观念的文化，这非常重要。
 
品牌发展和营销传播机构Hiebing的首席数据科学家弗兰克•范德沃尔(Frank Vanderwall)说：“关键的一点是，我们需要将整个企业文化转向数据，而不是转向特定的一群人。”
 
“我们使用的一个类似技术是在90年代的数字化，”范德沃尔说。“那时，您像我们一样在组织内部拥有一个数字团队。这是一门少数人掌握的学科。如今，我们的期望是每个团队都是数字化。这就加快了整个组织内的转变和娴熟程度，而不只是将工作负担加在少数人身上。”
 
范德沃尔表示，数据科学的过渡时间是因每个组织机构不同而存在差异的，“虽然我们还没有到关键时刻，但时机已经到来。”
 
文化转变的一部分涉及到使用几乎任何人都能理解的语言。“这似乎很初级，但很容易被忽略，特别是对于那些沉迷于一种思维方式的教练来说，”范德沃尔说。 “我们需要从一个对语言的共识开始。数据科学家善于使用某些术语，但将这些术语转变为大家都能理解的语言之前，这些术语可能会让其他人感到不安。”
 
有时候，要确保每个人都理解这一术语。而其他时候，这意味着要用更易于理解的语言代替这一术语。范德沃尔说：“教练需要完全了解他们所辅导的人的思维方式，就像参与学习的人员需要理解新内容一样。”“很多时候，我们的重点只放在学生身上，而不是老师身上。”
 
营造数据科学文化的另一重要元素是知识的持续传承。
 
范德沃尔说：“至关重要的是，我们的数据科学家要让他人能独立地从数据中创造价值，而不仅仅是使他们自己受益。”“同样重要的是，受过培训的人员之后有机会以类似的方式培训其他人。这种方法会使知识和技能在组织内以更快的速度和更高的实用性进行扩散。这就营造了一种真正的数据驱动文化。”
 
Hiebing公司首先组建了一个营销科学团队，负责理解有关数据的合理问题，然后使用现有的最佳方法来解释并恰当地提出。
 
“然而，下一个挑战是将这一方式扩展到组织内的其他部门，因为我们的营销科学团队无法密切参与我们正在进行的所有项目，”范德沃尔说。“我们需要培训组织内的其他人，这样我们就可以真正地将数据驱动的见解不断地应用于所有项目。”
 
范德沃尔表示，公司正在建立一个框架，该框架会将正式的外部培训，例如公民数据科学在线课程(其常常是技术性课程)，与内部研讨会相结合，这些研讨会往往更针对实际工作场景。该计划目前正在组织中推行。