Şu yazıyı okuyorsunuz: Röportaj: Dr. Katie Atwell, Brandwatch’ta psikoloji doktorasından veri bilimciliğine geçiş hakkında
Brandwatch’ta bir yaz stajyeri olarak veri bilimi ekibi hakkında bilgi edinmek için çok zaman harcadım.
Kısa süre önce veri bilimci Katie Atwell ile kariyer yolu, karmaşık projeler üzerinde çalışma yaklaşımı ve açık şirket kültürünün onun için ne anlama geldiği hakkında sohbet etmek için buluştum.
Brandwatch’tan önceki hayat
Brandwatch’tan önce Katie’nin Psikoloji alanında uzun bir akademik kariyeri vardı. Beş yıl boyunca uygulamalı deneysel ve sosyal psikolojiyi bir arada kullanarak, hem niteliksel hem de niceliksel veri analizi kullanarak doktorasını yaptı. Bunu tamamlarken psikoloji öğrencilerine araştırma yöntemleri ve istatistik dersleri de verdi. Veri analizi ve araştırma söz konusu olduğunda işini biliyor.
Akademiden sonra Brandwatch’ta teknik veri analisti olarak göreve başladı ve burada verilerin arkasındaki işleyiş hakkında bilgi sahibi oldu. Veri bilimi ekibi kurulduğunda veri bilimcisi olarak yeni bir rol üstlendi ve psikoloji ve veri analitiği alanındaki uzmanlığını bilişsel açıdan çeşitliliğe sahip bir ekibe aktardı.
Katie’nin Brandwatch’ta çalışmasının üzerinden beş yıl geçtikten sonra ona, konu sorunların üstesinden gelme konusunda bu deneyimin ona hala benzersiz bir bakış açısı kazandırıp sunmadığını sordum.
Katie, bazen psikolojideki geçmişinin bir proje fikrine ilham verebileceğini, ancak asıl yardımcı olanın problem çözme ve bilimsel yönteme aşina olmak olduğunu söyledi. “Brandwatch internetten, insanlardan gelen verilerle ilgileniyor” diyor ve bu nedenle insan verilerini elde etme konusundaki deneyiminin ekip için gerçekten faydalı olduğunu söylüyor.
“Psikoloji geçmişine sahip olmak, araştırma metodolojisi ve deneysel tasarım hakkında çok fazla düşünmeniz gerektiği anlamına gelir.”
Normal bir gün
Katie’ye ilk kez onun için “sıradan bir günün” nasıl olduğunu sorduğumda bana çok endişeli baktı. “Evet bir tane var?” Diye sordum.
Kate, “Dürüst olmak gerekirse çok büyük bir çeşitlilik var; ne yaptığınıza bağlı” diye açıkladı. “Örneğin şu anda birkaç projeyi bitirdim; bunlardan biri Tagalog dilinde bir duygu sınıflandırıcı oluşturmaktı.”
Şimdi bu ilginç bir konu gibi görünüyor. – neredeyse yalnızca Filipinler’de konuşulan bir dildeki metnin duygusunu belirlemek için bir algoritma geliştirmek. Bu benim için oldukça etkileyici.
Katie’nin proje fikirlerini nasıl hayata geçirdiği hakkında daha fazla bilgi edinmek istedim ve bana çoğu zaman üründen veya mühendislikten ilham aldıklarını söyledi. Bunlar çoğu zaman onu yeni alanlara da götürebilir. “Üzerinde çalıştığınız diğer şeylerden ilham almak ve bunu farklı bir yöne taşımak istiyorsunuz” diyor.
Katie, ekibin özerkliğinin büyük kısmının, bir projeyi gerçekleştirirken benimsedikleri yaklaşımlardan kaynaklandığını ve kendisinin bunu çalışmanın harika bir yolu olarak gördüğünü açıkladı. “Bize bir sorunla gelebilirler ama çözüm olarak ne yapmamız gerektiği konusunda bize gelmiyorlar” diyor.
Katie’nin sıklıkla mümkün olmayan talepler aldığını düşünüyorum, özellikle de verilere pek aşina olmayan kişilerden. En büyük sorunların, siz daha bir soruyu yanıtlamaya çalışmadan önce başladığı ortaya çıktı.
“Muhtemelen yaşadığımız en büyük zorluklardan biri, sorunu gerçekten yanıt verebileceğimiz bir şekilde tanımlamaktır. Bunu oluşturmak için veri bilimi ile ürün arasında çok fazla iletişim olması gerekiyor.”
Bir projeyi başından sonuna kadar izlemek
Evet, artık sorumuzu tanımladık, sırada ne var?
Katie oldukça akademik bir başlangıç noktasını anlatıyor; bu nokta “bu sorunu daha önce kimsenin çözüp çözmediğini ve nasıl çözdüklerini okumayı” içeriyor.
Daha sonra mevcut verileri bulursunuz ve onunla çalışmaya başlarsınız. “Verileri gerçekten tanımak biraz zaman alabilir ve yaptığımız işin büyük bir kısmı temiz veri kümeleridir” diyor. Her ne kadar sıkıcı görünse de bu, en doğru sonuçları sağladığından sürecin önemli bir parçasıdır. “Sonra, sorunları çözmeye başlamadan önce basit bir keşifsel analizle başlıyoruz, önce en basit yaklaşımla başlayıp daha sonra daha karmaşık olana doğru ilerliyoruz.”
Biraz mükemmeliyetçi olduğumu bildiğim için Katie’ye bir projenin gerçekten bitmiş gibi hissedip hissetmediğini veya projede her zaman ince ayar yapıp yapmadığını veya değiştirip değiştirmediğini sordum. Yine projeye bağlı diyor.
Kendisi şöyle açıklıyor: “Her projede belli miktarda bakım yapılması gerekir; dolayısıyla yıllar sonra hâlâ soruları yanıtlıyor veya bazı şeyleri değerlendiriyor olabilirsiniz.”
şirket kültürü
Veri bilimine olan ilgimi gösterme fırsatı bulan bir pazarlama stajyeri olarak Brandwatch’ın erişilebilir ortamının faydalarını ilk elden biliyorum. Katie diyor ki:
“Rahat atmosfer iletişime yardımcı oluyor, şirket içinde aslında büyük bir hiyerarşik yapı yok, bu nedenle hangi seviyede olurlarsa olsunlar insanlara daha yakın olabilirsiniz.”
Boşlukların kapatılmasına yardımcı olur.
“Takım arkadaşlarınızı çok iyi tanıyorsunuz. Projeniz üzerinde çalışan bir mühendisle konuşabilir ve sorunu birlikte çözmek için gerçekten iyi bir fikir ortaya koyabilirsiniz.”
Katie, ekibiyle birlikte büyük miktarda veriyi yönetiyor ve etkileyici iş sorunlarını çözmeye yönelik içgörüler sağlıyor. Kendisi şöyle diyor: “Sürekli olarak öğreniyorsunuz ve benim gibi bir veri meraklısıysanız bu heyecan verici olabilir.”
Her ikisi de bilimsel geçmişe sahip olan Katie ve ben, ortak bir araştırma aşkıyla birbirimize bağlandık. Önemli bir bulguya ulaştığında hissettiği heyecanı, araştırmada kalmasının temel nedenlerinden biri olarak nitelendiriyor.
“Çoğu gün yeni bir şeyler öğreniyorum; bu benim gibi öğrenmeye bağımlı biri için harika bir şey.”
