CNT - Traineeblog Eva

29 mei 2018 ... min. Luister

100% data science

Ik móet keuzes maken als ik echt iets wil bereiken

Recent hebben we een grote, belangrijke mijlpaal voor ons team bereikt. Tijdens een demo hebben ons hele project-tot-nu-toe aan zo’n 30 stakeholders gepresenteerd, met de volledige context en alle stappen die we tot nu toe hebben gezet. Onder de aanwezigen waren ook mensen voor wie dit hele project nieuw is, en die nog niet vertrouwd zijn met data science. Het was dus extra belangrijk om ons hele verhaal helder neer te zetten. En dat ging enorm goed. Alle teamleden hebben een deel vanuit hun eigen expertise gepresenteerd; ik dus vanuit data science. Er kwamen heel veel vragen over dit onderwerp van de aanwezigen, wat leidde tot erg leuke en nuttige interactie. Ik heb geleerd dat het uitleggen van het principe van het algoritme niet genoeg is bij zo’n gemixte groep als dit. Ik moet juist het nut en de mogelijke toepassingen van data science binnen de business laten zien op een heel begrijpelijke, laagdrempelige manier.

In ons project ligt de focus intussen steeds meer op data science. Ad hoc data-analyse gebeurt al veel, wij willen juist toe naar het bouwen van een product dat collega’s op de lange duur kunnen gebruiken. Die ambitie hebben we met ons team uitgesproken. Voor mij als data scientist is dit natuurlijk helemaal in mijn straatje. Voor ons team geeft het een mooie richtlijn en extra bestaansrecht binnen Wholesale Banking Advanced Analytics voor de toekomst.

Mijn nieuwe team lead heeft een grote rol in de aangescherpte koers van ons team. Zij heeft net als ik een achtergrond in data science. Ik ben erg blij dat ik met haar kan sparren, maar vond het in het begin best uitdagend om te zien wat nu precies mijn rol zou zijn binnen data science en wat die van haar. Door dit uit te spreken weet ik nu juist goed waar zij mij kan helpen bij mijn ontwikkeling. Sinds onze rolverdeling duidelijk is zit ik weer helemaal lekker op mijn plek. Ik krijg er ook steeds meer vrede mee dat ik mijn werk voor business development heb laten vallen. De combinatie van deze twee rollen was in de praktijk niet te doen. Qua carrière was het een belangrijk leermoment: ik móet keuzes maken als ik echt iets wil bereiken. En ik weet ook dat dit geen keuze voor altijd is. Komend jaar focus ik me helemaal op de data science, maar dat betekent echt niet dat ik de rest van mijn werkende leven met mijn neus in de code zit. Dat ik deze keuze heb gemaakt is een opluchting, anderzijds voelt het ook een beetje als opgeven. Ik wilde dit zo graag combineren. Het is mijn gebruikelijke valkuil, ik vind dat ik altijd alles naast elkaar kan en moet doen, ook om het interessant voor mezelf te houden. Langzaam leer ik dat dit niet altijd de meeste optimale ambitie is.

Voorlopig is mijn data science werk meer dan uitdagend genoeg, omdat er nog zo ontzettend veel in te ontwikkelen is. We werken alweer toe naar een volgende grote demo, voor ons eigen team. We willen graag een volgend ijkpunt voor onszelf zetten.  De demo is een goede check om te zien waar we staan en waar we heen gaan.

Over Eva

Eva deed een bachelor Kunstmatige Intelligentie en een master Artificial Intelligence aan de UvA. Ze woont samen met haar vriend in Haarlem, waar ze een paar jaar geleden een huis kochten. Eva komt uit een ondernemersgezin, rijdt al sinds haar zevende paard, sinds kort ook bij een carrouselgroep (“het schoonzwemmen onder de paardendressuur”) en zit zolang ze zich kan herinneren al bij de Scouting. Ze geeft leiding aan een Welpengroep en krijgt daar erg veel energie van. “Elke zaterdagochtend probeer ik een groep van enthousiaste, stuiterde kinderen in toom te houden, haha...!”

Terug naar boven