Entrevista: Cómo pasar de estudiar psicología a ser parte del equipo de Data Science

Al trabajar de becaria en Brandwatch he tenido la oportunidad de acercarme al equipo de data science.

Mi última entrevista ha sido con la doctora Katie Atwell, que trabaja en el equipo de ciencia de datos.

Le he preguntado sobre su trayectoria profesional, sus consejos para el desarrollo de proyectos complejos y lo que supone la cultura de Brandwatch para ella.

La vida antes de Brandwatch

Antes de Brandwatch, Katie desempeñó su carrera académica en la Psicología. Pasó cinco años haciendo su doctorado, en el que trabajó en una combinación de psicología social y experimental aplicada, utilizando análisis de datos cualitativos y cuantitativos.

A la vez, también enseñó métodos de investigación y estadística a estudiantes universitarios de Psicología. Sin duda sabe lo que hace cuando se trata de analizar datos.

Después de la universidad, comenzó a trabajar como analista de datos en Brandwatch, donde se familiarizó con el funcionamiento de los datos de redes sociales.

Cuando se creó el equipo de ciencia de datos asumió un nuevo papel como científica de datos y llevó toda su experiencia en Psicología y análisis de datos a un equipo tan diverso como lo es el de data science.

Katie lleva 5 años en Brandwatch, así que le pregunté si esos antecedentes continúan dándole una visión única al abordar los problemas.

Nos confirma que a veces su formación en Psicología puede inspirar una idea de proyecto, pero que principalmente le ayuda en la resolución de las complejidades propias del método científico.

“Brandwatch trata con datos de Internet, de humanos”, dice, por lo que su experiencia en la recopilación de datos ‘humanos’ es muy útil para el equipo.

“Tener experiencia en Psicología significa que has tenido que pensar mucho sobre la metodología de investigación y el ámbito experimental”.

Un día típico

Cuando le pregunto a Katie qué es un “día típico” para ella, me mira un poco raro.

“En caso de que haya un día típico”, matizo.

“Pues eso depende de lo que estés haciendo. Por ejemplo, hace poco terminé un par de proyectos, uno de los cuales fue construir un clasificador de sentimientos en Tagalog”.

Parece un tema interesante: desarrollar un algoritmo para identificar el sentimiento del texto en un idioma hablado casi exclusivamente en Filipinas. Impresionante.

Al preguntar cómo consigue que las ideas de un proyecto funcionen, me explica que la mayoría de las veces están inspiradas por el producto o la ingeniería.

Estas áreas, a menudo, pueden conducirla a explorar nuevos territorios.

El equipo es muy autónomo y siempre adoptan diferentes enfoques antes de llevar a cabo un proyecto. Esa es, a su modo de ver, la mejor manera de trabajar.

“Pueden llegar a nosotros con un problema, pero no nos presionan para adoptar una decisión en concreto”.

Me imagino que a menudo recibe solicitudes que simplemente no son factibles, especialmente de personas que no están tan familiarizadas con los datos.

Resulta que los problemas más grandes comienzan incluso antes de intentar responder una pregunta.

“Posiblemente una de las mayores luchas que mantenemos es definir el problema de forma sencilla. Se necesita mucha comunicación entre la ciencia de datos y el producto para trabajar en una respuesta adecuada.”

Seguir un proyecto desde que empieza hasta que acaba

Bien, entonces tenemos nuestra pregunta ya definida, ¿qué es lo que sigue?

Katie describe un punto de partida muy académico, que implica “leer si alguien ha abordado este problema antes y de qué manera se hizo”.

Luego, hay que encontrar los datos disponibles y trabajar con ellos. “Conocer los datos puede llevar algún tiempo y mucho de lo que hacemos es precisamente limpiar conjuntos de datos”, dice ella.

Por tedioso que pueda parecer, esta es una parte esencial del proceso, ya que garantiza los resultados más precisos.

“Luego comenzamos con un análisis exploratorio simple, antes de comenzar a abordar las cuestiones más complejas.”

Sabiendo que soy un poco perfeccionista, le pregunté a Katie cuándo siente ella que un proyecto está terminado o si es algo que se puede transformar y modificar todo el rato. Una vez más, dice ella, “depende del proyecto”.

“Hay temas que se mantienen en cualquier proyecto”, explica, pero otras preguntas o cuestiones van a estar continuamente evaluándose.

Cultura de empresa

“El ambiente tan relajado que hay promueve la comunicación. No existe una gran estructura jerárquica dentro de la empresa, por lo que puedes acercarte a las personas sin importar su nivel o rango.”

Esto ayuda a cerrar las brechas.

“Llegas a conocer muy bien a tus colegas. Es posible que tengas una discusión con un ingeniero que está trabajando en tu proyecto y que se le ocurra una muy buena idea para abordar el problema mano a mano.”

Junto con su equipo, Katie maneja grandes cantidades de datos y proporciona información para resolver temas comerciales.

“Estás aprendiendo continuamente, y eso puede ser muy emocionante si eres un experto en datos como yo”.

Somos personas con antecedentes científicos, así que a Katie y a mi nos une un interés compartido por la investigación.

Ella dice que la sensación de emoción cuando haces un hallazgo significativo es una de las principales razones por las que quiere dedicarse a la investigación.

“Estoy aprendiendo algo nuevo la mayoría de los días, algo increíble para alguien adicto al aprendizaje como yo”.