Владимир Волохонский
Есть нюансы. Для того, чтобы быть DS очень высокого уровня, таким, который способен разрабатывать алгоритмы и внедрять их в программный код, действительно нужно такое образование, причём в нашей стране, думаю, можно по пальцам пересчитать кафедры, которые могут его дать.
А вот если речь идёт о прикладном специалисте, который решает задачи с использованием готовых алгоритмов, то от него требуется в первую очередь хорошее понимание основ теории вероятностей, статистики и общее представление о том, как работают алгоритмы ML. И, как сказано в статье, опыт. А вот такой комплект в свою очередь, очень даже часто встречается среди людей, обучавшихся социальным наукам - экономике, психологии, социологии. Потому что объём курсов по теорверу и статистике там раза в два больше, чем получает средний студент-математик. Ну и многие задачи требуют domain knowledge в этих областях.
Отказ от p-value вообще-то - одна из самых обсуждаемых тем десятилетия...