De líder en Marketing a Científica de Datos
Una nota personal sobre mi actualización de habilidades
Este año, he reunido más de 800 horas aprendiendo, escribiendo y leyendo código con un solo propósito: quiero poder resolver problemas de manera eficiente usando código y datos. No, no ha sido fácil, pero ha valido la pena.
Sufrí de FOMO professional (miedo de perderme algo)
No soy completamente nueva en programación.
Programé en C ++ cuando era adolescente, más tarde dominé la web trifecta (HTML, CSS y JS), lideré el desarrollo de aplicaciones móviles e incluso creé un bot para redes sociales, pero todo ha sido como respuesta a las necesidades de los proyectos de marketing / comunicaciones que he liderado y la falta de miembros técnicos en mi equipo. Nunca antes tuve intención de ganarme la vida codeando.
Este año mi propósito fue diferente: Quiero poder resolver problemas principalmente con mi código y algoritmos, y quiero que esto sea mi principal fuente de ingresos.
He sido líder de marketing y comunicaciones durante los últimos 8 años en una variedad de empresas, proyectos y países. Estoy obsesionada con ayudar a iterar, innovar, hacer eficiente y crecer. Todos estos años he podido ver cómo Facebook, Google y Amazon han cambiado la forma de hacer marketing y cómo esto se transforma, literalmente, todos los días.
¿Has notado que, en los últimos 6 años, los mejores equipos de marketing están contratando estadísticos, matemáticos y programadores? ¿Por qué? ¿No era marketing sobre creatividad y sentimiento?
No. Tal vez lo fue, pero ya no. Ahora más que nunca tenemos millones de datos de nuestros usuarios. Solo en los últimos dos años, se generó el 90 por ciento de los datos en el mundo. Los datos nunca duermen, y eso crea muchas oportunidades para cualquier industria, pero, desafortunadamente, no todos pueden traducir los datos en soluciones porque es difícil. Se necesitan muchas habilidades duras y blandas para crear una solución eficiente.
Sufrí de ese FOMO cuando no pude crear esa solución eficiente y con las últimas herramientas disponibles y por eso decidí que 2019 será el año de mi transición a la Ciencia de Datos. Comencé con la idea de hacer Ciencia de Datos para mercadotecnia, pero esta idea cambia cada día que estoy inmersa aprendiendo más sobre las posibilidades ilimitadas de ciencia de datos.
Haciéndolo real
Con un equipo de 4 personas, la semana pasada terminé un proyecto cuyo propósito es ayudar a la Agencia Federal Estadounidense de Manejo de Emergencias (FEMA) en la optimización de su respuesta a desastres y evaluación de daños en negocios que son parte de las líneas de vida en el Condado de San Diego. Esta fue la primera vez que trabajé con las nuevas APIs de Mapas de Google y con Yelp, además de codear y configurar una aplicación web en GIS (Sistema de Información Geográfica) para medir el impacto en tiempo real. Fue la primera vez que desarrollé en GIS y me gustó más de lo que esperaba.
Antes de eso, hice web scraping a más de 700,000 publicaciones de 2 subreddits con el objetivo de, a través de Procesamiento del
Lenguaje Natural (NPL), predecir si una publicación es del subreddit /r/bitcoin o /r/personalfinance. Aparte de que cree una metodología para manejar y probar varios modelos en los 700k datos, mi model de Machine Learning que resultó en un puntaje de precisión del 97%. Y también me encantó.
En este momento, estoy trabajando en otro proyecto que identifica el uso de imágenes aéreas para clasificar el material del techo de edificios en países en desarrollo con GeoJSON. (pista, se usan redes neuronales artificiales muy complejas). No me encanta en este momento porque es más difícil de lo que esperaba y me ha costado ya varias desveladas pero estoy segura de que me encantará.
¿Motivación?
Desde que dediqué mi tiempo a esta actualización de habilidades, he tenido días de 17 horas respirando Python, estadísticas, álgebra, matemáticas, aprendizaje automático, SQL, algoritmos, pronósticos, entre tantos temas. Aprender, desaprender y mejorar. Resolver casos de estudio y comenzar el día con un problema de codewars. Hay tantos días que ya no quiero continuar porque seamos realistas: aprender duele. Es frustrante cuando no entiendes nada aun después de todas las horas experimentando, pero el secreto es no detenerse.
La motivación está sobrevalorada. He logrado más cuando hago que las cosas sucedan incluso en los días en que no tengo ganas. Me diagnosticaron depresión de alto funcionamiento hace poco, pero seguir trabajando, incluso sin motivación (clínica), ha valido la pena. Hay un punto donde los “puntos de conocimiento” se conectan y crean la red neuronal más hermosa, y el código corre sin errores. La clave es continuar aprendiendo.
Me pregunto dónde me llevará el camino de la ciencia de datos e Inteligencia Artificial. Desearía haber comenzado este camino antes y no en mis 30´s, pero hoy es mejor que nunca.
Esto se trata de ti
Todo este texto “yo y yo” es para darle un contexto de donde vengo, pero no se trata de mí. Esto será sobre ti. Tú, la y él que también quiere mejorar tus habilidades, y cómo yo puedo ayudarte.
En los próximos blogs, hablaré sobre un par de atajos que estoy aprendiendo en este viaje y que, con suerte, también te ayudarán.
- Trataré de simplificar los conceptos para aquellos con antecedentes no técnicos como yo.
- Crearé algunas guías para personas con antecedentes técnicos pero que carecen de habilidades blandas y de liderazgo.
- Compartiré mi código y los pasos de los proyectos que he realizado y los explicaré de la manera que desearía que alguien me lo explicara.
- Voy a entrevistar a otras personas que también están actualizando sus habilidades.
Y todo lo compartiré aquí.
Hasta la próxima.
¿Estás conmigo? ¿También eres un “mejorador de habilidades empedernido” ? ¡Cuéntame tu historia en los comentarios! Me encantaría saber de dónde vienes.
¿Ya lo lograste y tienes algún consejo para nosotros? Compártelo también en los comentarios. Lo necesitamos.
