Datawetenskap is 'n vinnig groeiende veld, maar dit groei nie ewe veel nie. Wat as ek vir jou sê dat die persentasie vroue in Rekenaarwetenskap oor die afgelope 30 jaar aansienlik afgeneem het? Van 1984 tot 2016 het die persentasie rekenaarwetenskapgegradueerdes wat vroue was van [37% tot 18%] gedaal (https://wpassets.ncwit.org/wp-content/uploads/2021/05/13193304/ncwit_women-in- it_2016-full-report_final-web06012016.pdf). Kortom, namate Rekenaarwetenskap al hoe meer in aanvraag geword het, het dit eintlik minder oop geword vir vroue.
Natuurlik stel baie vroue belang in Data Science en die vele opwindende loopbaangeleenthede in data. Ons moet dus oorweeg wat die statistiek van geslag in Data Science ons vertel. Wat kan ons doen om vroue aan te moedig om loopbane as datawetenskaplikes te volg? En wat kan huidige leiers in die veld doen om vroue in hul organisasies te ondersteun? Om vroulike datawetenskaplikes te verloor beteken immers om 'n groot deel van hierdie bedryf se potensiële innoveerders en leiers te verloor.
Wat is die datawetenskaplike geslagsverhouding?
Die geslagstatistieke binne Data Science vertel 'n ongelyke verhaal. Volgens 'n Harnham-verslag, net in 2 data van 20%20. en Analytics is deur vroue gehou. Die gemiddelde is effens skeefgetrek deur die groter aantal vroue in Analytics en Insight en in Life Science Analytics. Die geslagsverhouding is laer in Data Science self: slegs 20% van datawetenskaplikes was vroue. Daar was vanaf 2020 vier keer soveel mans as vroue binne die Data Science-veld. Vroue verdien ook minder as mans. Op die gebied van Data en Analytics as geheel verdien mans 17% meer as hul vroulike eweknieë. Sommige van hierdie teenstrydigheid kan verantwoord word deur 'n vlaag nuwe vroulike datawetenskaplikes wat by die veld aansluit in intreevlakrolle. Maar die patroon is betekenisvol: Mans verdien hul vroulike kollegas met 'n aansienlike marge.
Waarom word minder vroue datawetenskaplikes?
Alhoewel selflaaikampe en grade in Datawetenskap toeneem, vorm vroue 'n lae persentasie studente in hierdie groepe, wat beteken dat minder vroulike gegradueerdes na Data Science-werk soek. Die onderverteenwoordiging van vroue in tegnologiese velde begin op 'n jong ouderdom. Tot die ouderdom van ongeveer 11 tot 12, is meisies geneig om belangstelling in STEM-velde ewe veel as seuns te toon. Teen die tyd dat hulle 16 bereik het, het hul gerapporteerde belangstelling drasties gedaal. Hierdie patroon spruit voort uit 'n breë geslagsprobleem in ons kultuur en oor onderwysstelsels heen. Tienermeisies is minder geneig as hul manlike maats om STEM-velde as 'n plek vir hulle te sien. Hulle is minder geneig om deur onderwysers aangemoedig te word, selfs wanneer hulle goed in klasse presteer. Hulle kan ook ontmoedig word deur 'n gebrek aan vroulike rolmodelle in STEM-loopbane.
Waarom verlaat vroue datawetenskap-loopbane?
Volgens Better Buys is vroue twee keer so geneig as mans om 'n pos in 'n tegnologiepos te bedank. Soos in baie velde, is vroue meer geneig as mans om op te hou of tyd af te neem om vir kinders of bejaarde familielede te sorg. Selfs al kom hulle terug na die arbeidsmag, kan hulle benadeel word omdat hulle beskou word as dat hulle tyd gemis het. Maatskappye kan hierdie kwessie direk aanpak deur gelyke betaalde ouerskapsverlof aan beide mans en vroue te bied. Meer maatskappye regoor die wêreld skep gelyke verlofbeleide. Dit versprei die werk van kindersorg meer eweredig en, met verloop van tyd, lyk dit of dit die kulturele stigma teen die neem van verlof vir kindersorg geleidelik verskuif.
Maar sommige van hierdie kwessie is spesifiek vir Data Science. Die gebrek aan vroue in die veld kan selfbestendig word; vroue sien nie ander vroue in leiersrolle nie en verwag om minder geleenthede vir bevordering te vind. En 'n gebrek aan vroue in tegnologiespanne kan lei tot 'n potensieel giftige omgewing. In 'n onderhoud met Master in Data Science, het Jana Eggers opgemerk dat "sommige seksisme- en vooroordeelprobleme" 'n rede is waarom vroue nie t altyd in die bedryf bly. In dieselfde onderhoud, het Lillian Pierson opgemerk dat "vroue voortdurend geslagsdiskriminasie in die gesig staar op grond van hoe ons lyk en wat ons dra." Organisatoriese leiers moet kwessies van seksistiese kultuur reguit uitdaag. As vroue nie gerespekteer word nie, het hulle geen rede om te bly nie.
Hulpbronne en netwerke vir vroue in datawetenskap
Selfs al is die ongelyke geslagsverhouding van Data Science 'n uitdagende probleem om op te los, is dit een waaraan datawetenskaplikes en opvoeders jare lank gewerk het. Die positiewe resultaat van al hierdie werk is dat daar 'n aantal professionele netwerke en hulpbronne is om vroue in tegnologiese velde te ondersteun: Van die onderrig van meisies tot kode tot die verskaffing van professionele mentors aan vroue wat Data Science betree. Daar is baie nuttige hulpbronne daar buite. As jy 'n vrou in Data Science is, of op soek is na 'n jong vrou in jou lewe, kyk na die volgende programme.
Programme vir meisies en jong vroue:
Hulpbronne vir vroue in datawetenskap en tegnologie:
Die veld van Datawetenskap is ryp met geleenthede vir beide mans en vroue. Dit is aan mense wat reeds in die veld is om te verseker dat hul organisasies nie net verwelkomend is nie, maar ook aktief ondersteun vir werknemers van alle geslagte en rasse. Deur vroue in Data Science te ondersteun, bevoordeel ons nie net vroue in die veld nie, maar die toekomstige innovasies van Data Science as geheel.
