Datavisualisatie: 'full stack' data science

Samenvatting

Datavisualisatie krijgt een 'full stack' data science benadering die de verantwoordelijkheden in het ontwikkelproces uitbreidt.

Datavisualisatie: wat er gebeurt

Steeds meer functies in datavisualisatie vereisen volledige betrokkenheid bij de levenscyclus van data science, van training tot monitoring. Voorheen lag de focus op het trainen van modellen en het creëren van proof of concepts, maar nu verwachten bedrijven dat professionals ook verantwoordelijk zijn voor implementatie en opschaling. Dit leidt tot een verschuiving in vereisten voor banen in de sector.

Datavisualisatie: waarom dit belangrijk is

Deze trend duidt op een groeiende behoefte aan veelzijdigheid binnen data science-rollen. Bedrijven zoeken naar professionals die niet alleen technische vaardigheden bezitten, maar ook kennis van best practices in engineering. Dit kan de concurrentie verhitten, aangezien kleinere bedrijven vaak minder mogelijkheden hebben om vaardigheden in de volledige levenscyclus te ontwikkelen. De vraag naar veelzijdige data professionals biedt kansen voor opleiding en ontwikkeling in deze opkomende vaardigheden.

Datavisualisatie: concrete takeaway

BI-professionals moeten hun vaardigheden uitbreiden naar het volledige spectrum van data science, inclusief kennis van implementatie en monitoring. Het bijschaven van vaardigheden in deze ‘full stack’ benadering kan de kansen op de arbeidsmarkt aanzienlijk vergroten.