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Por qué los psicólogos pueden ser grandes científicos de datos

Por qué los psicólogos pueden ser grandes científicos de datos

La intersección de la psicología y la ciencia de datos

Maarten Grootendorst

18 de septiembre de 2020·10 min de lectura

En uno de mis artículos anteriores, hablé sobre la transición de psicología (o cualquier ciencia social) para Ciencia de los datos. La atención se centró principalmente en las habilidades que uno necesitaba adquirir para convertirse en un científico de datos de pleno derecho.

5 consejos para hacer la transición de psicólogo a científico de datos

Y cómo puedes hacer ambas cosas.

haciadatascience.com

Sin embargo, ¿y si ya hubiera realizado la transición? ¿Qué podría hacer para aprovechar su conocimiento psicológico existente como profesional basado en datos? ¡Sería una lástima desperdiciar años de estudio e ignorar todo lo que ha aprendido!

Realmente creo que psy¡Los cólogos tienen habilidades específicas que pueden usarse para convertirse en grandes científicos de datos! Claro, como psicólogo soy parcial, pero ignoremos eso por un momento 😉 *

Este artículo se centrará en identificar qué habilidades psicológicas se pueden utilizar y cómo en su trabajo como profesional basado en datos.

Esto no será tan evidente como un tutorial. El propósito aquí es inspirarte a buscar formas creativas ser psicólogo y científico de datos en su trabajo. Espero lograrlo proporcionándoles algunos ejemplos claros que podrían desencadenar que aplique los viejos métodos psicológicos de una manera nueva.

*NOTA: Las habilidades en este artículo no son exclusivas de psicólogos o personas con antecedentes sociales. El enfoque es como tal, ya que es probable que un psicólogo sea mejor comunicador que un ingeniero de software.

1. Habilidades psicológicas

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Foto de Markus Winkler

Comencemos por el principio, ¿por qué pensaría que un psicólogo podría ser un gran científico de datos? Seguramente, no es porque sean grandes programadores o porque tengan una amplia experiencia con git, ¿verdad? ¡No! Se debe principalmente a dos habilidades generales que normalmente han adquirido:

  • Habilidades de comunicación 💬
  • Habilidades de investigación 🔍

Ahora podría pensar que esto no parece mucho, y al observar estas dos habilidades, me inclinaría a estar de acuerdo con usted. No parece muy impresionante… Sin embargo, dominar estas habilidades requiere un esfuerzo significativo y el impacto de usarlas puede ser mayor de lo que piensas.

Ambas habilidades son conceptos generales y, como tales, contienen varias sub-habilidades que cada una contribuye a su manera a los campos de la psicología y la ciencia de datos.

A continuación, analizaré brevemente algunas de estas habilidades para darle una idea de por qué las habilidades de comunicación e investigación son más importantes para la ciencia de datos de lo que podría darse cuenta.

ELI5 💬

miexplicarlo like I soy 5 (ELI5) se utiliza a menudo para pedir una explicación simple de un tema complejo. Si puede explicárselo a un niño de 5 años, realmente comprende el tema y demuestra que puede comunicar los conceptos en todos los niveles de conocimiento.

Como psicólogo, ya está capacitado para hacerlo. Es vital que sus pacientes comprendan los métodos complejos, como la terapia cognitivo-conductual, ya que sería difícil aplicar el tratamiento si no es así.

Gestión de grupos de interés 💬

Es importante darse cuenta de que las empresas son organizaciones sociales a través de reuniones, conferencias telefónicas, almuerzos, etc. Poder comunicarse a un nivel avanzado es una gran ventaja.

Especialmente cuando se trata de la gestión de las partes interesadas, comprender verdaderamente sus problemas y, por lo tanto, las soluciones que prefieren, requiere que tenga una idea de quiénes son como profesional. ¿Por qué esta persona solicita esta función? ¿Qué es lo que están tratando de lograr?

Toma de decisiones éticas 💬

Un psicólogo debe saber sobre ética independientemente de su especialización. En el contexto de la ciencia de datos, esto implica la confidencialidad del paciente, la privacidad, la toma de decisiones, etc. Comprender y tener que trabajar en entornos éticos complejos ayuda a prevenir sesgos como el sesgo de selección, el sesgo de confirmación o el sesgo de respuesta.

Cómo detectar sesgos en IA

Detectar sesgos (cognitivos) comunes en sus datos

haciadatascience.com

Conocimiento experimental 🔍

Ahora, aquellos con antecedentes sociales han aprendido un poco más que solo habilidades de comunicación. En la mayoría de los programas, una gran parte de los cursos está orientada a la comprensión de configuraciones experimentales que involucran humanos.

El rigor en el diseño experimental, la interpretación matizada de los resultados, la curiosidad intelectual, son habilidades propias de un buen psicólogo.

Estadísticas 🔍

Curiosamente, la mayoría de los programas de psicología son mucho más estadísticos de lo que cabría esperar. En mi programa, una cuarta parte de todos los cursos eran algún tipo de estadística. Esto varió desde pruebas estadísticas y cuestionarios de validación, hasta pruebas A / B y

Aquellos que estudian ciencias sociales tienden a tener un conocimiento más profundo sobre diseño experimental y estadística que la mayoría de los otros programas. Dado que gran parte del aprendizaje automático se deriva de las estadísticas, esta es una habilidad increíble.

Asunto 🔍

Al analizar el comportamiento humano, como diseñar experimentos para pruebas A / B o interpretar datos geográficos de individuos, definitivamente sería útil tener una buena comprensión de las cosas que impulsan a los humanos.

Los psicólogos pueden ser de gran ayuda al analizar datos relacionados con el comportamiento humano.

2. Tipo de profesionales de datos

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Foto de Markus Winkler

Aunque las habilidades anteriores son importantes, pueden ser menos o más importantes dependiendo del trabajo que realmente haga. Hasta ahora, he estado buscando la perspectiva de un científico de datos. En la práctica, el trabajo entre científicos de datos puede diferir mucho ya que las profesiones dentro del dominio de datos aún están mal definidas.

Profesiones de datos

Para comprender cómo la psicología puede contribuir a un profesional basado en datos, es importante que defina qué tipo de profesional quiere ser.

En mi experiencia, hay aproximadamente 7 tipos de profesionales basados ​​en datos *:

  • Gerente (administrando un equipo de profesionales basados ​​en datos)
  • Consultor de Business Intelligence
  • Analista de datos
  • Científico de datos
  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • Ingeniero de datos
  • Investigador de IA

Estos roles difieren significativamente en la necesidad de habilidades tanto técnicas como psicológicas. Un gerente, por ejemplo, normalmente no necesitaría tanto conocimiento técnico como un investigador de inteligencia artificial, pero definitivamente debería tener más inclinaciones psicológicas para administrar adecuadamente a su equipo.

La profesión de datos que más le convenga se puede resumir en una simple pregunta:

¿Qué equilibrio desea entre las habilidades psicológicas y técnicas en su trabajo?

Responder esta pregunta podría ayudarlo a comprender qué tipo de profesional desea ser. Si la respuesta a esa pregunta es que no está buscando trabajo técnico, entonces la mayoría de las profesiones de psicología le convienen (es decir, psicología clínica, psicólogo social, psicólogo I / O, etc.).

Sin embargo, la pregunta se vuelve más difícil si hay una cantidad definida de habilidades tanto psicológicas como técnicas que le gustaría. La respuesta … un cuadrante!

3. El cuadrante de la psicología en los datos

La medida en que sus habilidades psicológicas sean realmente útiles depende en gran medida del tipo de trabajo que realice. Si trabaja como ingeniero de datos y se centra principalmente en la creación de canalizaciones de datos, entonces es menos útil y necesario tener estas habilidades.

A continuación, he creado un cuadrante que indica el necesidad de habilidades psicológicas versus el necesidad de habilidades técnicas en el que se ubican varias profesiones. Aunque es una simplificación de la realidad (quién realmente quiere ver un gráfico de 4 dimensiones 😅), con suerte, esto te ayudará a decidir la profesión que más te conviene.

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