数据科学是一门极其特殊的新兴学科，具有与其他学科不同的新特征，例如思维模式的转变（从数据范式到知识范式的转变）、对数据认识的变化（从数据的被动属性到主动属性的转移）、指导思想的变化（实用主义和现实主义的回归）、以数据产品开发为主要目的（数据成为传统产品的主要创新点）、专业数据科学与专业中的数据科学的差异性以及数据科学的三要素（不仅涉及理论和实践，而且还包括精神素质）。因此，数据科学的研究不能简单照搬传统学科的经验，应尊重其特殊使命和属性。为此，我们对数据科学研究者提出如下几点建议：

（1）正确认识数据科学。正确认识数据科学的内涵是有效学习和规范研究数据科学的前提。目前，部分学者误以为“数据科学=统计学+机器学习”，过于强调统计学和机器学习，而忽略了数据科学本身。其实，统计学和机器学习是数据科学的理论基础，而并非其核心内容。数据科学具有区别与其他学科的独特的研究使命、研究视角、思维模式、做事原则和知识体系。如果脱离了这些独到之处，数据科学的学习和研究将发生方向性的误读和本质性的扭曲。

（2）突出数据的主动属性。数据科学的一个重要贡献或价值就在于改变了人们对数据的研究方向，即从被动属性转向主动属性。一直以来，人们习惯性地把数据当做被动或死的东西，关注的是“你能对数据做什么？”，如模式定义，结构化处理和预处理，都试图将复杂数据转换成简单数据。但是，大数据时代更加关注的是数据的另一个属性——主动属性，强调的是“数据能给你带来什么？”，如数据驱动型应用、以数据为中心的设计、让数据说话、数据洞见等，将复杂性认为数据的自然属性，开始接受数据的复杂性。研究方向从数据的被动属性到主动属性的转变是学习和研究这一门新学科的基本出发点。如果忽略了这一点，容易将数据科学当成数据工程来学习和研究。

（3）平衡数据科学的三个要素。与其他课程，尤其是技术类课程不同的是，数据科学既包括理论和实践，更需要精神——原创性设计、批判性思考和好奇性提问的素质。因此，数据科学的学习中不仅要强调理论联系实际，而且还不能忽略对数据科学家精神的培养。积极参与数据科学相关的开源项目和竞赛类项目是兼顾数据科学的三个基本要素的两个重要捷径。

（4）侧重培养信心和兴趣，学会跟踪数据科学的最新动态。一方面，数据科学建立在统计学和机器学习等基础理论之上，学习门槛较高，因此，培育自己对数据科学的学习信心和兴趣尤为重要；另一方面，数据科学仍属于一门快速发展的新兴学科，其理念、理论、方法、技术和工具在不断变化之中，要求我们必须掌握动态跟踪数据科学领域的国际顶级会议、重要学术期刊、主要研究机构、代表性人物和标志性实践的能力。

（5）重视试验设计及假设检验。试验设计是数据科学项目的重要活动之一。数据科学家应根据数据科学项目的研究目的，有创造性地提出研究假设，并设计对应的试验，最终通过这些试验达到假设检验的目的。以华盛顿大学和加州大学伯克利分校的数据科学专业人才培养方案为例，分别开出了课程《应用统计与试验设计（Applied Statistics & Experimental Design）和《试验与因果分析（Experiments and Causality）》，重点培养学生的试验设计和假设检验的能力。

（6）不要忽视因果分析。在大数据时代，很多人误以为“因果分析不再重要了”，并把研究重点仅限在相关分析。相关分析只能用于识别事物之间的关联关系，而无法指导如何优化和干预这种相关关系。因此，当相关关系发生变化或需要人为干预相关关系时，必须进一步研究其因果关系。在数据科学项目中，数据科学家的关注重点是发现各种可能的关联关系，而关联关系的产生机制和优化方法需要由领域专家完成。加州大学伯克利分校和哥伦比亚大学分别开设《实验与因果分析(Experiments and Causality）》和《因果推理与数据科学（Causal Inference for Data Science)》，均反映了因果分析在数据科学中的重要地位。

（7）以数据产品开发为主要抓手。数据产品开发是学习与研究数据科学的主要抓手之一。需要注意的是，数据产品不限于数据形态的产品，任何用数据来帮助目标用户实现其某一目的的产品都可视为数据产品。数据是未来产品的创新点和增值点。因此，向数据产品的转变是传统产品的重要发展趋势。以Google眼镜[111]为例，其创新源自数据，而不在于其外观和选材，以数据为中心的产品设计才是该产品与传统的眼镜类产品的根本区别。可见，数据产品开发是数据科学的最为直接且最为普遍的应用。

（8）准确定位人才培养目的。数据科学的学习和人才培养的目的是培养数据科学家而不是数据工程师。二者的区别在于，数据工程师负责的是“数据本身的管理”，而数据科学家的主要职责是“基于数据的管理”，包括基于数据的分析、决策、流程定义与再造、产品设计和服务提供等。因此，相对于数据工程师，数据科学家对人才的要求更高，不仅要有理论功底和实践经验，而且还要求有精神素质，即创造性设计、批判性思考和好奇性提问的能力。