Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Interview: Dr. Katie Atwell über den Weg von der Psychologie-Doktorandin zur Datenwissenschaftlerin bei Brandwatch
Als Sommerpraktikant hier bei Brandwatch habe ich viel Zeit damit verbracht, etwas über das Data-Science-Team zu lernen.
Kürzlich gelang es mir, die Datenwissenschaftlerin Katie Atwell für ein Gespräch über ihren Karriereweg, ihre Herangehensweise an die Arbeit an kniffligen Projekten und die Bedeutung einer offenen Unternehmenskultur für sie zu gewinnen.
Leben vor Brandwatch
Vor Brandwatch hatte Katie eine lange akademische Karriere in der Psychologie. Fünf Jahre lang promovierte sie in einer Kombination aus angewandter Sozial- und experimenteller Psychologie, wobei sie sowohl qualitative als auch quantitative Datenanalysen nutzte. Während ihres Studiums unterrichtete sie auch Psychologiestudenten im Grundstudium in Forschungsmethoden und Statistik. Sie kennt sich aus, wenn es um Datenanalyse und Recherche geht.
Nach ihrem Studium wechselte sie in eine Stelle als technische Datenanalystin bei Brandwatch, wo sie sich mit den Funktionsweisen hinter den Daten vertraut machte. Als das Data-Science-Team gegründet wurde, übernahm sie eine neue Rolle als Datenwissenschaftlerin und bringt ihre Erfahrung in Psychologie und Datenanalyse in ein kognitiv vielfältiges Team ein.
Nach fünf Jahren bei Brandwatch fragte ich Katie, ob dieser Hintergrund ihr weiterhin eine einzigartige Sichtweise bei der Lösung von Problemen verschafft.
Katie sagte, dass manchmal ihr Hintergrund in der Psychologie eine Projektidee inspiriert, aber vor allem ihre Vertrautheit mit Problemlösungen und wissenschaftlichen Methoden hilft wirklich. „Brandwatch beschäftigt sich mit Daten, die online von Menschen stammen“, sagt sie. Daher ist ihr Hintergrundwissen in der Aufschlüsselung menschlicher Daten für das Team wirklich hilfreich.
„Wenn man einen psychologischen Hintergrund hat, muss man sich wirklich intensiv Gedanken über Forschungsmethodik und experimentelles Design machen.“
Ein typischer Tag
Als ich Katie zum ersten Mal fragte, was für sie ein „typischer Tag“ sei, warf sie mir einen sehr besorgten Blick zu. “Wenn es einen gibt?” Ich fragte.
„Um ehrlich zu sein, gibt es eine große Vielfalt – es hängt davon ab, was ich mache“, erklärte Kate. „Im Moment habe ich zum Beispiel kürzlich einige Projekte abgeschlossen, darunter den Aufbau eines Sentiment-Klassifikators in Tagalog.“
Das scheint ein interessantes Thema zu sein. – Entwicklung eines Algorithmus zur Identifizierung der Stimmung von Texten in einer Sprache, die fast ausschließlich auf den Philippinen gesprochen wird. Das ist ziemlich beeindruckend für mich.
Ich wollte mehr darüber erfahren, wie Katie vorgeht, wenn es darum geht, Projektideen in die Tat umzusetzen, und sie erklärte mir, dass sie meistens entweder vom Produkt oder von der Technik inspiriert sind. Diese können sie oft auch in Neuland führen. „Es geht darum, sich von anderen Dingen, an denen man gerade arbeitet, inspirieren zu lassen und es in eine andere Richtung zu lenken“, sagt sie.
Katie erklärte, dass der größte Teil der Autonomie des Teams auf der Herangehensweise bei der Durchführung eines Projekts beruht, was ihrer Meinung nach eine wirklich großartige Arbeitsweise ist. „Sie kommen vielleicht mit einem Problem zu uns, aber sie kommen nicht mit einer Lösung, die wir tun sollten“, sagt sie.
Ich kann mir vorstellen, dass Katie oft Anfragen erhält, die einfach nicht realisierbar sind, insbesondere von Leuten, die mit den Daten nicht so vertraut sind. Wie sich herausstellt, beginnen die größten Probleme, bevor überhaupt versucht wird, eine Frage zu beantworten.
„Möglicherweise besteht eine unserer größten Schwierigkeiten darin, das Problem so zu definieren, dass wir es tatsächlich beantworten können. Um dies festzustellen, muss viel Kommunikation zwischen Datenwissenschaft und Produkt stattfinden.“
Ein Projekt von Anfang bis Ende verfolgen
Richtig, also haben wir unsere Frage definiert: Was kommt als nächstes?
Katie beschreibt einen sehr akademischen Ausgangspunkt, bei dem es darum geht, „nachzulesen, ob jemand dieses Problem schon einmal angegangen ist und wie er es angegangen ist“.
Anschließend findet sie die verfügbaren Daten und beginnt damit zu arbeiten. „Das wirkliche Kennenlernen der Daten kann einige Zeit in Anspruch nehmen, und wir bereinigen größtenteils Datensätze“, sagt sie. So mühsam es auch klingen mag, dies ist ein wesentlicher Teil des Prozesses, da es die genauesten Ergebnisse gewährleistet. „Wir beginnen dann mit einer einfachen explorativen Analyse, bevor wir versuchen, die Dinge in Angriff zu nehmen, beginnend mit dem einfachsten Ansatz und iterieren dann zu komplizierteren.“
Da ich wusste, dass ich eine gewisse Perfektionistin bin, fragte ich Katie, ob sich ein Projekt überhaupt jemals abgeschlossen anfühlt oder ob sie ständig daran feilt oder verändert. Auch hier, sagt sie, kommt es auf das Projekt an.
„Mit jedem Projekt ist ein gewisser Wartungsaufwand verbunden“, erklärt sie, „so dass es sein kann, dass man auch Jahre später noch Fragen beantwortet oder Dinge bewertet.“
Unternehmenskultur
Als Marketing-Praktikantin, die die Gelegenheit hatte, mein Interesse an Datenwissenschaft zu verwirklichen, weiß ich aus erster Hand, welche Vorteile die offene Atmosphäre bei Brandwatch mit sich bringt. Katie sagt:
„Die entspannte Atmosphäre fördert die Kommunikation, es gibt keine wirklich große hierarchische Struktur innerhalb des Unternehmens, so dass man auf die Leute zugehen kann, egal auf welcher Ebene sie sich befinden.“
Es hilft, Lücken zu schließen.
„Man lernt seine Kollegen sehr gut kennen. Möglicherweise führen Sie ein Gespräch mit einem Ingenieur, der an Ihrem Projekt arbeitet, und kommen auf eine wirklich gute Idee, das Problem gemeinsam anzugehen.“
Zusammen mit ihrem Team verarbeitet Katie riesige Datenmengen und liefert Erkenntnisse zur Lösung faszinierender Geschäftsprobleme. „Man lernt ständig dazu“, sagt sie, „und das kann spannend sein, wenn man ein Datenfreak wie ich ist.“
Da wir beide einen naturwissenschaftlichen Hintergrund haben, verbindet Katie und mich die gemeinsame Liebe zur Forschung. Sie führt das Gefühl der Aufregung, wenn man einen bedeutsamen Befund erhält, als einen der Hauptgründe an, warum sie in der Forschung geblieben ist.
„An den meisten Tagen lerne ich etwas Neues, was für jemanden, der wie ich süchtig nach Lernen ist, unglaublich ist.“
