Навука аб даных - гэта сфера, якая хутка развіваецца, але не аднолькава. Што, калі я скажу вам, што за апошнія 30 гадоў доля жанчын у інфарматыцы значна зменшылася? З 1984 па 2016 год доля выпускнікоў інфарматыкі, якія былі жанчынамі, знізілася з 37% да 18%. Карацей кажучы, інфарматыка становіцца ўсё больш запатрабаванай, яна становіцца менш адкрытай для жанчын.
Безумоўна, многіх жанчын цікавіць Data Science і мноства захапляльных кар'ерных магчымасцей у галіне дадзеных. Такім чынам, нам трэба разгледзець, што кажа нам гендэрная статыстыка ў Data Science. Што мы можам зрабіць, каб заахвоціць жанчын займацца кар'ерай навукоўцаў па дадзеных? І што цяперашнія лідэры ў гэтай галіне могуць зрабіць, каб падтрымаць жанчын у сваіх арганізацыях? У рэшце рэшт, страта жанчын-навукоўцаў азначае страту велізарнай часткі патэнцыйных наватараў і лідэраў гэтай галіны.
Што такое гендэрнае суадносіны Data Scientist?
Гендэрная статыстыка ў Data Science расказвае нераўнамерную гісторыю. Паводле справаздачы Харнхэма, у 2020 г. толькі 27% роляў у Data і Аналітыку праводзілі жанчыны. Гэта сярэдняе значэнне крыху скажона з-за большай колькасці жанчын у Analytics і Insight і Life Science Analytics. Гендэрныя суадносіны ніжэй у самой Data Science: толькі 20% навукоўцаў па дадзеных складалі жанчыны. Па стане на 2020 год у галіне Data Science было ў чатыры разы больш мужчын, чым жанчын. Жанчыны таксама зарабляюць менш, чым мужчыны. У цэлым у галіне даных і аналітыкі мужчыны зарабляюць на 17% больш, чым іх калегі-жанчыны. Частка гэтага разыходжання можа быць абумоўлена хваляй новых жанчын-навукоўцаў, якія далучаюцца да гэтай сферы на пасадах пачатковага ўзроўню. Але заканамернасць істотная: мужчыны значна апярэджваюць сваіх калегаў.
Чаму ўсё менш жанчын становяцца навукоўцамі дадзеных?
Нягледзячы на тое, што навучальныя лагеры і ступені ў галіне Data Science павялічваюцца, жанчыны складаюць нізкі працэнт студэнтаў у гэтых групах, што азначае, што менш выпускніц жаночага полу шукаюць працу ў Data Science. Недастатковая прадстаўленасць жанчын у тэхналагічных галінах пачынаецца ў маладым узросце. Прыкладна да 11-12 гадоў дзяўчынкі, як правіла, праяўляюць цікавасць да галін STEM нароўні з хлопчыкамі. Калі ім споўнілася 16 гадоў, іх цікавасць рэзка ўпала. Гэтая мадэль узнікае з шырокай гендэрнай праблемы ў нашай культуры і ва ўсіх сістэмах адукацыі. Дзяўчынкі-падлеткі радзей, чым іх аднагодкі-мужчыны, лічаць сферу STEM месцам для сябе. Іх радзей заахвочваюць настаўнікі, нават калі яны добра працуюць на занятках. Іх таксама можа збянтэжыць адсутнасць жаночых узораў для пераймання ў кар'еры STEM.
Чаму жанчыны пакідаюць кар'еру ў галіне навукі аб дадзеных?
Па дадзеных Better Buys, жанчыны ўдвая часцей, чым мужчыны, звольняцца з працы ў тэхналогіях. Як і ў многіх сферах, жанчыны часцей, чым мужчыны, звальняюцца або бяруць адпачынак, каб даглядаць за дзецьмі або пажылымі членамі сям'і. Нават калі яны вернуцца да працоўнай сілы, яны могуць апынуцца ў нявыгадным становішчы з-за таго, што будуць успрымацца як страчаныя час. Кампаніі могуць непасрэдна вырашыць гэтую праблему, прапанаваўшы мужчынам і жанчынам аднолькавы аплачваемы водпуск па догляду за дзіцем. Больш кампаній па ўсім свеце ствараюць палітыку роўнага водпуску. Гэта больш раўнамерна размяркоўвае працу па доглядзе за дзіцем і, здаецца, з цягам часу паступова змяняе культурную стыгму супраць водпуску па доглядзе за дзіцем.
Але частка гэтай праблемы характэрная для Data Science. Адсутнасць жанчын у вобласці можа стаць самазахаваннем; жанчыны не бачаць іншых жанчын на кіруючых пасадах і чакаюць, што знойдуць менш магчымасцей для прасоўвання. А недахоп жанчын у тэхнічных камандах можа прывесці да патэнцыйна таксічнага асяроддзя. У інтэрв'ю магістарскай праграме Data Science Яна Эгерс адзначыла, што «некаторыя праблемы сэксізму і прадузятасці» былі прычынай таго, што жанчыны т заўсёды заставацца ў галіны. У тым жа інтэрв'ю Ліліян Пірсан пракаментавала, што «жанчыны пастаянна сутыкаюцца з гендэрнай дыскрымінацыяй у залежнасці ад таго, як мы выглядаем і што мы носім». Лідэры арганізацый павінны непасрэдна вырашаць праблемы сэксісцкай культуры. Калі жанчын не паважаюць, у іх няма прычын заставацца.
Рэсурсы і сеткі для жанчын у навуцы дадзеных
Нягледзячы на тое, што няроўнае гендэрнае суадносіны Data Science з'яўляецца складанай праблемай для вырашэння, навукоўцы і выкладчыкі апрацоўкі дадзеных працуюць над гэтым гадамі. Станоўчым вынікам усёй гэтай працы з'яўляецца тое, што існуе шэраг прафесійных сетак і рэсурсаў для падтрымкі жанчын у тэхналагічных галінах: ад навучання дзяўчынак кодаванню да прадастаўлення прафесійных настаўнікаў жанчынам, якія паступаюць у Data Science. Ёсць шмат карысных рэсурсаў. Калі вы жанчына ў Data Science або хочаце падтрымаць маладую жанчыну ў сваім жыцці, азнаёмцеся з наступнымі праграмамі.
Праграмы для дзяўчат і маладых жанчын:
Рэсурсы для жанчын у галіне навукі аб даных і тэхналогій:
Поле навукі аб дадзеных саспела з магчымасцямі як для мужчын, так і для жанчын. Ад людзей, якія ўжо працуюць, залежыць, каб іх арганізацыі не толькі віталі, але і актыўна падтрымлівалі супрацоўнікаў любога полу і расы. Падтрымліваючы жанчын у Data Science, мы прыносім карысць не толькі жанчынам у гэтай галіне, але і будучым інавацыям Data Science ў цэлым.
