数据分发将提高信息分发的效率，数据科学将使用通用目的技术(general purpose technologies)重组现有流程和模型，改变认知学习和团队协作的方式。另一方面，数据科学是具有社会泛化效果的增长技术引擎，作为时代支撑型技术，会引起跨领域的产业变化和升级。因此，数据科学的应用价值必须集中在垂直创新价值和生态创新价值上。

2020年三月，国内领先的数据科学联合平台和鲸鱼技术联盟TalkingData的天云大学，世界著名云端运算服务平台AWS，开放源代码学习社区Datawhale多个机构共同发布了《数据科学教育白皮书》。重点研究数据科学教育领域，从全球角度研究数据科学教育的发展路径和方向。通过将数据科学作为一般目的技术进行分析，分析了教育过程中出现的价值和问题，提出了开放数据科学教育路径、发挥应用和生态价值的数据科学教育新范式。

与传统科系项目不同，数据科学教育项目必须具有协同、整合、敏捷性、生态化的特点，要全面建设统一数据科学教育项目，必须完成理论学习、项目实践、产业场景应用和生态连接四个阶段的任务，构建完整的教育过程。徐璐其他培训流程子模块有很多价值点需要说明。数据科学与数学理论有什么关系？如何提高接触数据时对数据的敏感度？判断数据科学各个阶段的最佳实践(工具、方法等)是什么？如何有效地形成对数据分析的思考？如何根据行业信息的变化及时验证和调整自己的分析？如何理解资料分析结果对科研进展的影响？这些问题都需要在数据教学过程中解剖和理解。

鲸鱼认为，数据科学项目应该采用开放源代码回归开放源码的开放项目教育路径。由产业需求推动，产学研用都要整合到教育系统中。“数据科学SaaS平台专家社区”的新教育模式，应分别围绕知识体系、实践路径和项目训练、实际场景、开放生态连接进行具体的结合和说明。构建集成数据科学教育项目。

《数据科学教育白皮书》说明了数据科学这一学科发展过程的建设路径，得到了业内著名学者中国人民大学管理学院院长蚊子业教授、中国人民大学统计学院大数据研究院院长艾春英教授、北京大学光华管理学院常务统计与经济计量系主任王汉生教授的推荐。完整版《数据科学教育白皮书》可以在公共号码背景下进行，以回答收到“教育白皮书”的问题。