Məlumat elmi sürətlə inkişaf edən bir sahədir, lakin eyni dərəcədə inkişaf etmir. Əgər sizə desəm ki, son 30 ildə kompüter elmində qadınların nisbəti əhəmiyyətli dərəcədə azalıb? 1984-cü ildən 2016-cı ilə qədər kompüter elmləri məzunlarının qadın olan faizi [37%-dən] azalıb. 18%](https://wpassets.ncwit.org/wp-content/uploads/2021/05/13193304/ncwit_women-in-it_2016-full-report_final-web06012016.pdf). Bir sözlə, Kompüter Elmləri getdikcə daha çox tələb olunduğundan, əslində qadınlar üçün daha az açıq oldu.
Əlbəttə ki, bir çox qadın Data Science və data sahəsində bir çox maraqlı karyera imkanları ilə maraqlanır. Beləliklə, Data Elmində gender statistikasının bizə nə dediyini nəzərə almalıyıq. Qadınları data alimi kimi karyera qurmağa təşviq etmək üçün nə edə bilərik? Və bu sahədə mövcud liderlər təşkilatlarında qadınları dəstəkləmək üçün nə edə bilərlər? Axı, qadın məlumat alimlərini itirmək bu sənayenin potensial yenilikçilərinin və liderlərinin böyük bir hissəsini itirmək deməkdir.
Data Scientist Cins nisbəti nədir?
Data Science daxilində gender statistikası qeyri-bərabər bir nağıl danışır. Harnham hesabatına görə, yalnız 2% rolu olan Data və Analitika qadınlar tərəfindən aparılırdı. Bu ortalama Analytics and Insight və Life Science Analytics-də qadınların sayının daha çox olması ilə bir qədər əyridir. Data Science-ın özündə gender nisbəti daha aşağıdır: data alimlərinin yalnız 20%-i qadınlar idi. 2020-ci ilə qədər Data Science sahəsində kişilər qadınlardan dörd dəfə çox idi. Qadınlar da kişilərdən az qazanır. Bütövlükdə Data və Analitika sahəsində kişilər qadın həmkarlarından 17% daha çox qazanırlar. Bu uyğunsuzluğun bəziləri sahəyə giriş səviyyəli rollarda qoşulan yeni qadın məlumat alimlərinin dalğası ilə izah oluna bilər. Lakin nümunə əhəmiyyətlidir: Kişilər qadın həmkarlarından əhəmiyyətli fərqlə qazanırlar.
Niyə daha az qadın məlumat alimi olur?
Data Science üzrə təlim düşərgələri və dərəcələrin çoxalmasına baxmayaraq, qadınlar bu qruplarda tələbələrin aşağı faizini təşkil edir, bu da Data Elmləri üzrə iş axtaran qadın məzunların daha az olması deməkdir. Texnologiya sahələrində qadınların az təmsil olunması gənc yaşda başlayır. Təxminən 11-12 yaşa qədər qızlar oğlanlarla bərabər STEM sahələrinə maraq göstərirlər. 16 yaşına çatdıqda, onların maraqları kəskin şəkildə azaldı. Bu nümunə mədəniyyətimizdə və təhsil sistemlərində geniş gender problemindən irəli gəlir. Yeniyetmə qızlar kişi yaşıdlarına nisbətən STEM sahələrini onlar üçün bir yer kimi görmək ehtimalı daha azdır. Onlar dərslərdə yaxşı çıxış etsələr belə, müəllimlər tərəfindən həvəsləndirilmək ehtimalı azdır. STEM karyeralarında qadın rol modellərinin olmaması da onları ruhdan sala bilər.
Niyə Qadınlar Data Elmi Karyerasını tərk edirlər?
Better Buys görə, qadınların texnoloji işdə vəzifəni tərk etmə ehtimalı kişilərdən iki dəfə çoxdur. Bir çox sahələrdə olduğu kimi, qadınlar kişilərə nisbətən uşaqlara və ya yaşlı ailə üzvlərinə qulluq etmək üçün işdən çıxmaq və ya vaxt ayırmaq ehtimalı daha çoxdur. İşçi qüvvəsinə qayıtsalar belə, vaxt itirmiş kimi qəbul olunduğu üçün əlverişsiz vəziyyətdə ola bilərlər. Şirkətlər həm kişilərə, həm də qadınlara bərabər ödənişli valideyn məzuniyyəti təklif etməklə bu problemi birbaşa həll edə bilərlər. Dünyada daha çox şirkət [bərabər məzuniyyət siyasəti] yaradır (https://www.inc.com/principal/and-equal-leave-for-all.html). Bu, uşaq baxımı işini daha bərabər paylayır və zaman keçdikcə mədəni stiqmanı tədricən uşaq baxımı üçün məzuniyyət götürməyə qarşı dəyişdirir.
Lakin bu məsələnin bəziləri Data Science üçün səciyyəvidir. Sahədə qadınların olmaması öz-özünə davam edə bilər; qadınlar digər qadınları liderlik rollarında görmürlər və irəliləyiş üçün daha az imkanlar tapacağını gözləyirlər. Və texnoloji qruplarda qadınların olmaması potensial zəhərli mühitə səbəb ola bilər. Master's in Data Science ilə müsahibədə Jana Eggers qeyd etdi ki, “bəzi cinsiyyətçilik və qərəzlilik problemləri” qadınların zəlil olmasının səbəbidir”. t həmişə sənayedə qalmaq. Eyni müsahibə Lillian Pierson şərh etdi ki, “qadınlar bizim necə görünməyimizə və nə geyindiyimizə görə daim gender ayrı-seçkiliyi ilə üzləşirlər”. Təşkilat liderləri cinsiyyətçilik mədəniyyəti məsələlərinə qarşı durmalıdırlar. Əgər qadınlara hörmət edilmirsə, onların qalmaq üçün heç bir səbəbi yoxdur.
Məlumat Elmində Qadınlar üçün Resurslar və Şəbəkə
Data Elminin qeyri-bərabər gender nisbəti həlli çətin bir problem olsa da, bu, data alimləri və müəllimlərin illərdir üzərində işlədiyi problemdir. Bütün bu işlərin müsbət nəticəsi odur ki, texnologiya sahələrində qadınları dəstəkləmək üçün bir sıra peşəkar şəbəkələr və resurslar mövcuddur: Qızlara kodu öyrətməkdən tutmuş Data Elminə daxil olan qadınlara peşəkar mentorlar təqdim etməyə qədər. Orada çoxlu faydalı resurs var. Əgər siz Data Science sahəsində bir qadınsınızsa və ya həyatınızda bir gənc qadına dəstək olmaq istəyirsinizsə, aşağıdakı proqramlara baxın.
Qızlar və gənc qadınlar üçün proqramlar:
Data Science və texnologiya sahəsində qadınlar üçün resurslar:
Data Science sahəsi həm kişilər, həm də qadınlar üçün imkanlarla yetişib. Təşkilatlarının bütün cins və irqlərdən olan işçiləri nəinki qonaqpərvər, həm də fəal şəkildə dəstəkləməsini təmin etmək artıq sahədə olan insanların üzərinə düşür. Data Science sahəsində qadınları dəstəkləməklə biz təkcə bu sahədəki qadınlara deyil, bütövlükdə Data Science-in gələcək innovasiyalarına da fayda veririk.
6 Ayda Məlumat Elmi və Süni İntellekt üzrə Ekspert olun! Code Labs Academy-ın Data Science and AI Bootcamp və Sənaye Liderləri ilə Master Skills proqramına qoşulun.
