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近几年，数据科学与大数据技术专业如井喷式增长，越来越多人将数据科学专业作为报考的选择和择业的方向，数据科学专业的学科评估也逐渐形成体系。
众所周知，数据科学是一个研究领域，涉及通过使用各种科学方法，从结构化或非结构化数据中提取知识，从原始数据中发现隐藏的模式，将业务问题转换为研究项目，然后将其转换回实用的解决方案。可以说，数据是当今世界的石油，借助合适的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转换为独特的业务优势。
数据科学教学需要以下几个步骤：
1、数据准备：由于数据科学是基于真实数据诞生的学科，其教学也需要大量业界真实数据来填充。
2、数据处理：在此阶段，您需要确定绘制输入变量之间关系的方法和技术，通过使用不同的统计公式和可视化工具来执行模型的规划。
3、数据建模：使用不同的统计公式和可视化工具来执行模型的规划实际的模型构建过程开始，分类和聚类之类的技术应用于训练数据集。一旦准备好模型就针对“测试”数据集进行测试。
4、作业交付及评估：学生将提供包含报告，代码和技术文档的最终结果。模型经过全面测试后，得到基于真实效果的评估。
在此过程中，贯通始终的数据科学教育平台必不可少，2020年3月，国内领先的数据科学协同平台和鲸科技联合TalkingData旗下腾云大学、全球知名云计算服务平台AWS、开源学习社群Datawhale多家机构共同发布了《数据科学教育白皮书》(以下简称白皮书)，旨聚焦于数据科学教育领域，研究基于全球视角下，数据科学教育的发展轨迹与方向。
数据科学教育需要敏捷、高效和可协同的平台支撑，基于云端化和协同化的数据科学实操，是在以科学的、循序渐进的实践路径中的重要保障。同时，要保障平台的可用性，需要开发数据团队的协同管理工具、统一高效的数据管理方式、功能丰富的专业化分析界面以及弹性灵活的资源调度能力。
