Серыял ## Жанчыны ў тэхналогіях: навука аб дадзеных
У тэхналагічным сектары жанчыны гістарычна былі недастаткова прадстаўлены. Тым не менш, расце імкненне заахвочваць больш жанчын працаваць у тэхналогіях і квітнець ў іх. У цяперашні час існуе мноства клубаў і праектаў, якія падтрымліваюць жанчын у тэхналогіях, такіх як сеткавыя групы, праграмы настаўніцтва і стыпендыі.
Недастатковая прадстаўленасць жанчын у ІТ-індустрыі тлумачыцца рознымі прычынамі, уключаючы забабоны і прадузятасці, недахоп настаўнікаў і ўзораў для пераймання і структурныя перашкоды. Павышэнне разнастайнасці ў тэхналагічным сектары не толькі справядліва, але і даказана, што яно дае лепшыя вынікі, у тым ліку павышэнне крэатыўнасці і інавацый.
Каб заахвоціць больш жанчын выйсці на сферу дзейнасці, вельмі важна паменшыць інстытуцыйныя і культурныя перашкоды, якія перашкаджаюць выхаду і прасоўванню ў тэхналагічным сектары. Гэта цягне за сабой падтрымку роўнай аплаты працы, адаптыўныя графікі працы і інклюзіўную культуру на працоўным месцы ў дадатак да заахвочвання адукацыі STEM для маладых дзяўчат і жанчын. Мы можам гарантаваць, што жанчыны будуць належным чынам прадстаўлены і ацэнены ў тэхналагічным сектары, прыняўшы гэтыя меры.
У гэтай серыі блогаў мы адзначаем жанчын, якія зрабілі ўплыў у розных галінах тэхналогій, пачынаючы з навукі аб даных.
Жанчыны ў галіне навукі аб дадзеных таксама гістарычна былі недастаткова прадстаўлены. Аднак шматлікія праграмы і арганізацыі спрабуюць гэта змяніць.
Апісанне выявы: тры жанчыны працуюць над сталом.
Навука аб даных прадугледжвае выкарыстанне статыстычных метадаў, а таксама вылічальных метадаў для атрымання разумення з вялікіх аб'ёмаў даных. Паколькі навука аб дадзеных становіцца ўсё больш важнай у многіх галінах прамысловасці, расце попыт на кваліфікаваных навукоўцаў.
Аднак, нягледзячы на патрэбу ў іх, жанчыны ўсё яшчэ недастаткова прадстаўлены ў галіне навукі аб дадзеных.
Некалькі намаганняў і арганізацый прасоўваюць жанчын у галіне навукі аб дадзеных, каб ліквідаваць гендэрны разрыў. Напрыклад, Women in Data Science (WiDS) - гэта глабальная арганізацыя, якая забяспечвае настаўніцтва, сеткавыя магчымасці і адукацыйныя рэсурсы для жанчын, якія працуюць у гэтай галіне. Падобным чынам, Women in Machine Learning (WiML) - гэта група жанчын-навукоўцаў і аматараў машыннага навучання, якая аказвае падтрымку гэтай суполцы.
Іншыя ініцыятывы ўключаюць стыпендыі і навучальныя курсы, спецыяльна прызначаныя для жанчын у галіне навукі аб дадзеных. Напрыклад, Інстытут Аніты Борг дапамагае жанчынам, якія жадаюць атрымаць ступень у галіне вылічальнай тэхнікі і тэхналогій, прадастаўляючы стыпендыі і іншыя формы дапамогі.
Дыверсіфікацыя матэрыяльнай дысцыпліны запатрабуе ўзгодненых намаганняў асобных асоб, арганізацый і ўважлівасці. Мы можам дапамагчы гарантаваць, што навука аб дадзеных атрымае карысць ад поўнага спектру талентаў і перспектыў, калі мы разбурым бар'еры, якія перашкаджаюць жанчынам увайсці і дасягнуць поспеху ў гэтай галіне.
Прызнанне ўплыву самых вядомых жанчын у навуцы дадзеных
Нягледзячы на недастатковую прадстаўленасць жанчын у навуцы дадзеных, было некалькі важных жанчын, якія аказалі значны ўплыў на галіну, свет і наша (паўсядзённае) жыццё. Важна належным чынам прызнаваць і адзначаць дасягненні тых, хто праклаў шлях для іншых жанчын. Нягледзячы на тое, што навука аб дадзеных можа здацца некалькі новым тэрмінам, яе гісторыя ўзыходзіць да пачатку 1960-х гадоў, Другой сусветнай вайны і нават да перыяду каралевы Вікторыі.
Апісанне выявы: інфарматык Маргарэт Гамільтан пазіруе з праграмай навядзення Apollo, якую яна і яе каманда распрацавалі ў MIT. Аўтар: Музей MIT
Адной з найбольш прыкметных работ Маргарэт Гамільтан стаў яе ўклад у праект паўаўтаматычнага наземнага асяроддзя (SAGE) і місіі "Апалон". Яна працавала над праектам SAGE ў Масачусецкім тэхналагічным інстытуце ў 1960-х гадах, дзе пісала праграмнае забеспячэнне для ідэнтыфікацыі варожых самалётаў.
У канцы 1960-х і пачатку 1970-х гадоў яна дапамагала ў кадзіраванні сістэм навядзення і кіравання місіі "Апалон" у НАСА, дзе яна закадзіравала тэрмін "праграмная інжынерыя", каб апісаць працу, якую яна і яе каманда выконвалі.
У 2003 годзе яна атрымала ўзнагароду НАСА за выключны касмічны акт, а ў 2016 годзе прэзідэнт Барак Абама ўручыў ёй Прэзідэнцкі медаль свабоды.
2. Кэтрын Джонсан
Апісанне выявы: партрэт Кэтрын Джонсан. Аўтары: NASA
Яшчэ адна ўплывовая жанчына-навукоўца дадзеных з 1960-х гадоў - Кэтрын Джонсан, чый найбольш прыкметны ўклад уключае аналіз дадзеных для місіі Freedom 7 у Злучаных Штатах і разлікі для місіі Friendship 7.
Ёй прыпісваюць выкарыстанне дадзеных для разліку ідэальнай арбітальнай траекторыі для Freedom 7. Яна таксама ўдзельнічала ў місіі, якая адправіла першы самалёт на арбіту Зямлі, і ў місіі "Апалон-11", якая адправіла першага чалавека на Месяц.
Да працы ў NASA яна ўжо пракладвала шлях для слабапрадстаўленых груп, бо была адной з трох першых чарнаскурых студэнтаў, якія паступілі на інтэграваную аспірантуру Універсітэта Заходняй Вірджыніі.
Яе ўклад таксама быў адзначаны прэзідэнтам Баракам Абамам прэзідэнцкім медалём Свабоды ў 2015 годзе.
3. Флорэнс Найтынгейл
Апісанне выявы: партрэт Флорэнс Найтынгейл. Аўтары: Perry Pictures/Бібліятэка Кангрэса, Вашынгтон, акруга Калумбія (LC-USZ62-5877)
Флорэнс Найтынгейл, заснавальніца сучаснага сястрынскага догляду, таксама была навукоўцам дадзеных. Яна прызнала важнасць добрага вядзення дакументацыі ў шпіталях і арганізавала Каралеўскую камісію пры падтрымцы каралевы Вікторыі для аналізу дадзеных аб смяротнасці ў войску.
Іх аналіз дапамог вызначыць, што большасць смерцяў салдат былі выкліканыя хваробамі, якія можна было прадухіліць. Зрабіўшы свой уплыў яшчэ большым, Салавей стварыла дыяграму, цяпер вядомую як «Дыяграма Салаўінай ружы», каб прадставіць дадзеныя, якія дэманструюць зніжэнне ўзроўню смяротнасці пасля ўкаранення практыкі Санітарнай камісіі. Прадстаўленне дадзеных у даступным выглядзе дапамагло прапагандаваць новыя стандарты санітарыі.
4. Фэй-Фэй Лі
Апісанне выявы: партрэт доктара Фэй-Фэй Лі перад дошкай. Аўтары: Філіп Мантгомеры
Доктар Фэй-Фэй Лі - вядомы амерыканскі інфарматык, які зрабіў значны ўклад у галіне штучнага інтэлекту.
Яе вядомая праца ўключае ў сябе працу ў якасці галоўнага навуковага супрацоўніка па ІІ у Google у 2017 г., вынаходніцтва ImageNet і ImageNet Challenge, а таксама з'яўленне вядучага абаронцы разнастайнасці ў галіне STEM і ІІ.
Яна стала сузаснавальніцай некамерцыйнай арганізацыі AI4ALL, якая засяроджваецца на прасоўванні разнастайнасці і даступнасці штучнага інтэлекту. Доктар Лі шырока лічыцца піянерам штучнага інтэлекту, які робіць моцны акцэнт на важнасці чалавечых каштоўнасцей у развіцці машыннага навучання.
5. Доктар Жанет Уінг
Апісанне выявы: партрэт доктара Жанетт Вінг. Аўтары: Microsoft
Доктар Жанет Уінг, прафесар інфарматыкі з Калумбійскага Інстытута навукі аб дадзеных, у 2006 годзе напісала эсэ пад назвай «Вылічальнае мысленне», у якім адстойвала важнасць вылічальнага мыслення як каштоўнага навыку для ўсіх. Яна таксама займала пасаду карпаратыўнага віцэ-прэзідэнта Microsoft Research, дзе яна стварыла праграму для прагназавання таго, як тэхналогіі будуць уплываць на грамадства на працягу наступнага дзесяцігоддзя.
Уклад доктара Вінг у інфарматыку заслужыў яе шматлікія ўзнагароды, і яна з'яўляецца паважаным членам некалькіх паважаных арганізацый, такіх як Амерыканская асацыяцыя садзейнічання развіццю навукі, Амерыканская акадэмія мастацтваў і навук і Інстытут інжынераў па электратэхніцы і электронніцы. (IEEE), а таксама Асацыяцыя вылічальнай тэхнікі (ACM).
6. Дафна Коллер
Апісанне выявы: партрэт доктара Дафны Колер. Аўтары: Pillar
Дафна Коллер - інфарматык і прадпрымальнік, які ўнёс значны ўклад у сферу машыннага навучання, асабліва ў галіне імавернасных мадэляў і байесовских сетак. Яна атрымала ступень доктара філасофіі ў Стэнфардскім універсітэце ў 1993 годзе і стала прафесарам інфарматыкі ў Стэнфардскім універсітэце, дзе ў 2011 годзе выкладала першы онлайн-курс ва ўніверсітэце, які прыцягнуў больш за 100 000 студэнтаў.
Яна заснавала некалькі паспяховых стартапаў у галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання, у тым ліку Insitro, кампанію, якая выкарыстоўвае машыннае навучанне для распрацоўкі новых лекаў і метадаў лячэння. Яна атрымала шмат узнагарод за сваю працу ў галіне інфарматыкі.
Нацыянальная інжынерная акадэмія, Амерыканская акадэмія мастацтваў і навук і Міжнароднае таварыства вылічальнай біялогіі - некаторыя з прэстыжных арганізацый, членам якіх з'яўляецца Коллер. Яна з'яўляецца вядучым голасам у галіне машыннага навучання і адной з самых уплывовых сучасных жанчын у галіне тэхналогій.
Жанчыны і Code Labs Academy
Жанчыны як у тэхналогіях, так і ў навуцы аб даных гістарычна былі недастаткова прадстаўлены, аднак на працягу многіх гадоў ёсць выдатныя прыклады жанчын-навукоўцаў апрацоўкі дадзеных. Мы ў Code Labs Academy лічым, што адукацыя павінна быць даступная ўсім, у тым ліку, асабліва жанчынам.
У нашай серыі онлайн-мерапрыемстваў «Жанчыны ў тэхналогіях», якія мы праводзілі ў 2022 годзе, мы імкнуліся даць жанчынам платформу для абмену вопытам у гэтай галіне. Акрамя таго, адным з нашых карпаратыўных прынцыпаў з'яўляецца разнастайнасць і інтэграцыя, што таксама адлюстроўваецца на гендэрных суадносінах членаў нашай каманды: у цяперашні час 52% нашай кампаніі складаюць жанчыны, а 4% - небінарныя. Мы хочам забяспечыць роўны доступ да адукацыі для мужчын, жанчын, дзіўных і небінарных людзей.
У дадатак да нашых класных курсаў у Берліне мы таксама прапануем онлайн-курсы праграмавання па кібербяспецы, навуцы дадзеных, UX/UI дызайну і вэб-распрацоўцы. Такім чынам, любы чалавек ва ўсім свеце, незалежна ад полу, паходжання і г.д., можа дасягнуць сваёй мэты і пачаць сваю першую працу ў сферы тэхналогій.
Даведайцеся больш
Калі вы хочаце даведацца больш аб нашых навучальных лагерах або калі ў вас ёсць якія-небудзь пытанні адносна нашых прынцыпаў або каштоўнасцей, звяжыцеся з намі па электроннай пошце або патэлефануйце нам.
Сачыце наEventbrite за нашымі асабістымі майстар-класамі і мерапрыемствамі ў Берліне, а таксама за цалкам дыстанцыйнымі мерапрыемствамі.
Калі вы хочаце навучыцца кадзіраваць, будзьце ўпэўненыя, вы атрымаеце такую ж магчымасць, як і любы іншы, калі будзеце вучыцца ў Code Labs Academy.
Крыніцы:
-
https://www.collibra.com/us/en/blog/celebrating-four-female-data-scientists-who-changed-the-world#:~:text=Katherine%20Johnson%20is%20one%20of, жаночыя%20дадзеныя%20навукоўцы%20на%20дата.
-
https://odetta.ai/blogs/5-female-data-scientists-that-are-paving-the-way-in-2022-1
-
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/03/women-leaders-in-data-science-top-influentials-from-the-industry/
-
https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li
-
https://www.history.com/topics/womens-history/florence-nightingale-1
-
https://www.nasa.gov/content/katherine-johnson-biography
-
https://www.britannica.com/biography/Margaret-Hamilton-American-computer-scientist
