所属に関することは一切お話しできませんので、あくまで私個人のこれまでの経験に基づいた上での見解としてお話ししたいと思います。

・スキル

データサイエンスにおいて特にこれといってXXXの言語ができていれば良い、XXXという資格があれば良いということはありません。そういった個々の具体的なスキルは業務の中で素早くキャッチアップすれば良いと思いますので、事前に豪華絢爛に並び立てる必要性はないと思っています。

データサイエンスであれば、物事を検証するスキルがあることが最も重要です。そのためには、目標や課題を自ら設定し、手が動くレベルのアクションリストに落とし込む経験が必要です。例えば膨大な量のデータや課題を取り巻く背景情報などを一気に与えられた時に、その物量に対して途方に暮れないことが肝心です。膨大な情報を前にきちんと手を動かせるレベルのアクションに分解し、目標達成までのロードマップがある程度の具体性を持って描けることが重要です。そのスキルを身につけるための方法は様々ありますが、大学での研究をしっかりやり抜くことや、比較的大きなプログラムを自分で組んでみることなどが挙げられると思います。こういうのを2、３回やっていれば経験としては十分だと思います。このように、大きな目標を立てた上で、全体感と詳細なステップを行き来できるようになると様々な業務への対応力がつきます。（詳細なところ・手を動かすところしかできない人が多い印象があります）

・マインドセット

スキルや知識を駆使してビジネス的機会を広げることのできる人が重要で、逆に手持ちのスキル・知識に執着して機会を狭めるようなタイプだと活躍は難しいです（そういう人はスペシャリストというよりはこだわりの強い頑固者って感じです）。これは同じスキルを持っている人が2人いたとしてもかなり個人差が出る部分だと思っています。手段（how）を何するかではなく、何（what）を解決していくかを第一に考えることができる人が理想です。

また、データサイエンスに特に重要な能力としては「探究心」があると思います。マーケティングにしろ品質管理にしろ、データを駆使して現実に「何が起こっているのか」を理解することがデータ分析における最も中心的なステップになります。このステップを無視して表面上だけの成果だけを求めるようなマインドセットを持っている人だと、必ず「ズル」をして成果を誇張したり、問題点を誤魔化したりするようになります。データを通して現実を理解することがそのままビジネス的価値につながることをしっかりと意識できる人でないと、誠実なデータ分析はできず、長期的な視点で価値貢献ができません。

以上、あくまで個人的な見解ですがご参考になれば幸いです。