战略6：改善全国的大数据教育和培训局面，以满足对更广泛劳动力深层分析型人才和分析能力日益增长的需求。制定一个全面的教育战略是必要的，这可以满足大数据领域对劳动力不断增长的需求，还能确保美国保持经济竞争力。随着科学研究领域的数据越来越丰富，科学家需得到机会进一步完善自身的数据科学技能。所有部门的员工和管理人员都需要参加各种培训，包括“新兵训练营”、专业研讨会和证书课程，以学习与工作相关的大数据知识。还需要开设更多的基础性大学课程和其他短期培训来帮助将更多民众改造成为具备数据能力的公民。数据科学训练应该通过在线课程、公民科学项目与中小学教育覆盖到所有人。
战略7：创建和加强国家大数据创新生态系统的联系。应该建立持续的机制来提高联邦机构在大数据领域进行合作的能力。第一种可能的机制是建立跨机构“开发沙盒”或测试平台，它们可以帮助联邦机构合作开发新技术，并实现研发成果的产业化。第二种机制是制定政策，允许数据进行跨部门边界的快速和动态共享，以应对紧急优先事项，如国家灾害。第三种机制是建立大数据“基准中心”，专注于重大挑战的应用，并帮助确定必要的数据集、分析工具和互操作性要求，以此来实现关键的国家优先目标。第四，需要建立一个由各联邦机构从业者组成的强有力团体，以此来促进快速创新，为研究投资带来最大的回报。
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