據IBM預測，到2020年將有大約270萬個新職位面向精通數據的專業人員開放。根據Glassdoor的預測，這些專業人員的平均薪資為96441美元，在一些城市甚至更高。

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如果你的公司正在積極聘請數據科學專業人士，那么好消息是，對內部IT員工進行交叉培訓可能是一個成功的策略。根據來自數據科學社區Kaggle的最新報告顯示，59%的在職數據科學家將從自學或者在線開放課程中獲得相關技能。

作為一位企業培訓總監，我曾被要求制訂一個“從零開始”的課程，可以培訓入門級員工，以及交叉培訓更有經驗的員工，讓他們獲得編寫股票交易系統代碼所需的技能，還包括遠程處理引擎、操作系統、數據庫、代碼庫、調用操作、端到端軟件開發流程的相關技能培訓。

這是一個復雜的任務。目標是能夠讓一個新培訓的人員成為項目的骨干，他/她能夠在高要求的環境中立即開始開發代碼。

相同的方法也適用于內部數據科學技能的開發。下面就是5個基本步驟：

1、分析公司項目中的任務和技能差距

一個好的起點就是和公司項目負責大數據和分析的負責經理進行溝通。他們的項目有哪些不足?他們在項目中缺少哪些人員配備?需要哪些具體的技術和個人技能?是否有因為缺乏人能夠做到而導致項目推遲?根據這些問題的反饋，你可以按照項目列出任務和技能差距的列表。

2、將這些技能與內部員工進行對照

下一步就是評估內部人員，看看誰有能力和背景來承擔這些任務和填補技能空白，然后把他們確定為培訓的對象。你可以查看公司的個人IT經驗，研究員工的以往工作經驗，與項目經理一起了解候選人的更多信息，以及他們的才能和興趣也很重要。

3、設計一個課程，找到一個項目

讓你選擇的員工在一個孤立的實驗環境中開發自身技能，這一定不會奏效的。實驗室對于開發技能來說是很好的，但是能夠讓他們真正地利用這些技能，就要運用于實際的項目中，從而積累經驗和自信。

4、不斷與項目經理進行溝通

與開發新培訓員工的項目經理保持溝通，以便你了解項目進展情況。這讓你保持與經理的融洽關系。在項目完成之后，與項目經理進行溝通，有助于評估培訓及傳授給員工的技能的有效性。在這個過程中，你可以發現課程中那些方面是不錯的，哪些方面是可以加強的。

5、不斷改進課程，以便跟上實際的項目需求

一些項目需求是保持相對穩定的，但有一些項目需求是隨著技術和業務變化而變化的。這一點至關重要，如果你正在開展培訓，就需要跟上變化的步伐，這樣你的培訓總能提供項目所需的技能。你可以通過不斷評估項目，然后回到課程中，確保培訓與項目的需求是同步的。

最終，我要借用Cloudera教育服務部門副總裁Sara Sproehnle的一句話：“你可以很容易地對員工進行交叉培訓。這并不是說技術是不可理解的。你只需要把現有的開發者、分析師和管理員集結到一起，對他們進行交叉培訓。”

Sproehnle一語中的。如果越來越多的企業IT部門能夠把大數據和分析培訓掌握在他們自己手中，這個策略才能真正發揮作用。