Annemarie behaalde haar diploma Toegepaste Wiskunde aan de Hogeschool van Amsterdam, waar ze ook een minor Data Science volgde. De nieuwe lichting studenten begeleidt ze vanuit haar rol al student-assistente, waar ze door de HvA voor benaderd is.

In september start haar premaster Business Analytics aan de VU Amsterdam, in de tussentijd is ze alvast twee dagen in de week bij Awareways actief in ‘het veld’ – wat ze naast de nieuwe opleiding ook zal blijven doen.

“Wiskunde koos ik vanuit persoonlijke interesse; ik ben dol op puzzels maken, dingen oplossen, de juiste routes vinden in een complex systeem.” Financiële wiskunde was in dat traject een optie, maar dan kom je al snel op het pad van banken en geldstromen. “Liever ga ik met datasets aan de slag, om te kijken waar de verbeterpunten zitten. Data Science en Machine Learning met behulp van de programmeertalen R en Python.”

“Vanuit de minor Data Science ontdekte ik namelijk een tweede passie: programmeren. Eigenlijk heel logisch, want dat ligt in het verlengde van dat oplossen. Creatieve routes vinden van A naar B om processen te stroomlijnen. Er zijn oneindige mogelijkheden, maar veel routes lopen ook vast – en dat is natuurlijk ook een vorm van creatief puzzelen.”

“Nu werk ik vooral in R, voor analyses van de programma’s die we voor onze opdrachtgevers opleveren. Processen analyseren, omzetten in rapportages, en een werkwijze ontwikkelen waarin dat sneller en zelfs geautomatiseerd kan. We zijn daarom bezig met een dashboard, en dat vind ik zelf erg boeiend.” ‘We’ is in deze context het team met Jan-Willem, onze data scientist en research & development analyst gespecialiseerd in (de preventie van) phishing, en Daniël – die we nét aan je voorgesteld hebben.

“We hebben bijvoorbeeld tal van rapportages voor klanten, van de Awareways culture scan tot de phishing modules. Dat willen we in een overzichtelijk dashboard plaatsen, waar je op verschillende niveaus rapportages uit kan halen. De gegevens komen als rauwe data binnen, we analyseren een Excel-file in R, zetten het om in HTML en maken vervolgens een vertaling naar Word – wat dan in PDF wordt opgeslagen. Met het dashboard willen we die stappen reduceren. Zodoende wordt het ook toegankelijk voor de programmamanagers: zij kunnen er direct toegankelijke, bruikbare informatie halen om samen met de opdrachtgevers de vorderingen te analyseren, en waar nodig de interventies nog scherper in te zetten.”

Daarnaast is ook een continue kwaliteitscontrole onderdeel van data-analyse. Zijn de resultaten betrouwbaar? Is alles bruikbaar voor de volgende fase? “Een phishing simulatie levert bijvoorbeeld onvermijdelijk ook clicks op die niet bruikbaar zijn voor de rapportages. Die kunnen we eruit halen, zodat je een correcte weerspiegeling van het gedrag krijgt. Vervolgens zien we in die data verschillende groepen ontstaan. Het is aan ons om dieper in de mogelijke verbanden te duiken. Deelnemers die al veel weten over een bepaald onderwerp, kun je vervolgens gerichter een andere route geven in de volgende interventie.”