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Anerkennung von 6 einflussreichen Datenwissenschaftlerinnen

6/24/2023

6 einflussreiche weibliche Datenwissenschaftlerinnen cover image

Women in Tech-Reihe: Datenwissenschaft

Im Technologiesektor sind Frauen traditionell unterrepräsentiert. Dennoch gibt es immer mehr Bestrebungen, mehr Frauen dazu zu ermutigen, in der Technologie zu arbeiten und darin erfolgreich zu sein. Heutzutage gibt es viele Clubs und Projekte, die Frauen in der Technologiebranche unterstützen, etwa Netzwerkgruppen, Mentoring-Programme und Stipendien.

Die Unterrepräsentation von Frauen in der IT-Branche hat verschiedene Ursachen, darunter Vorurteile und Vorurteile, fehlende Mentoren und Vorbilder sowie strukturelle Hürden. Die Förderung der Vielfalt im Technologiesektor ist nicht nur fair, sondern führt auch nachweislich zu besseren Ergebnissen, einschließlich mehr Kreativität und Innovation.

Um mehr Frauen zum Einstieg in das Berufsfeld zu ermutigen, ist es von entscheidender Bedeutung, die institutionellen und kulturellen Hürden abzubauen, die den Einstieg und Aufstieg im Technologiesektor verhindern. Dazu gehört die Unterstützung gleicher Vergütung, anpassungsfähiger Arbeitspläne und integrativer Arbeitsplatzkulturen sowie die Förderung der MINT-Ausbildung für junge Mädchen und Frauen. Mit diesen Schritten können wir sicherstellen, dass Frauen im Tech-Bereich angemessen vertreten und wertgeschätzt werden.

In dieser Blogreihe würdigen wir Frauen, die in verschiedenen Technologiebereichen, angefangen bei der Datenwissenschaft, etwas bewirkt haben.

Auch Frauen im Bereich Data Science sind historisch gesehen unterrepräsentiert. Zahlreiche Programme und Organisationen versuchen jedoch, dies zu ändern.

Bildbeschreibung: Drei Frauen arbeiten an einem Schreibtisch.

Bei der Datenwissenschaft werden sowohl statistische als auch rechnerische Methoden eingesetzt, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Da die Datenwissenschaft in vielen Branchen immer wichtiger wird, besteht ein wachsender Bedarf an qualifizierten Wissenschaftlern. Doch trotz ihres Bedarfs sind Frauen im Bereich der Datenwissenschaft immer noch unterrepräsentiert.

Mehrere Initiativen und Organisationen fördern Frauen in der Datenwissenschaft, um die Kluft zwischen den Geschlechtern zu schließen. Beispielsweise ist Women in Data Science (WiDS) eine globale Organisation, die Frauen, die in diesem Bereich arbeiten, Mentoring, Networking-Möglichkeiten und Bildungsressourcen bietet. In ähnlicher Weise ist Women in Machine Learning (WiML) eine Gruppe weiblicher Datenwissenschaftlerinnen und Enthusiasten des maschinellen Lernens, die diese Community unterstützt.

Zu den weiteren Initiativen gehören Stipendien und Schulungen, die speziell auf Frauen in der Datenwissenschaft zugeschnitten sind. Beispielsweise unterstützt das Anita Borg Institute Frauen, die einen Abschluss in Informatik und Technologie anstreben, durch die Bereitstellung von Stipendien und anderen Formen der Unterstützung.

Die Diversifizierung der Materialdisziplin erfordert konzertierte Anstrengungen von Einzelpersonen, Organisationen und Unterstützung. Wir können dazu beitragen, dass die Datenwissenschaft von der gesamten Bandbreite an Talenten und Perspektiven profitiert, wenn wir die Barrieren abbauen, die Frauen daran hindern, in diesem Bereich Fuß zu fassen und dort erfolgreich zu sein.

Den Einfluss der berühmtesten Frauen in der Datenwissenschaft anerkennen

Trotz der Unterrepräsentation von Frauen in der Datenwissenschaft gab es mehrere wichtige weibliche Persönlichkeiten, die einen erheblichen Einfluss auf die Branche, die Welt und unser (alltägliches) Leben hatten. Es ist wichtig, die Leistungen derjenigen, die anderen Frauen den Weg geebnet haben, gebührend anzuerkennen und zu feiern. Obwohl Data Science wie ein etwas neuer Begriff erscheint, reicht seine Geschichte bis in die frühen 1960er Jahre, den Zweiten Weltkrieg und sogar bis in die Zeit von Königin Victoria zurück.

1.###Margaret Hamilton

Bildbeschreibung: Die Informatikerin Margaret Hamilton posiert mit der Apollo-Leitsoftware, die sie und ihr Team am MIT entwickelt haben. Bildnachweis: Mit freundlicher Genehmigung des MIT Museum

Zu den bemerkenswertesten Arbeiten von Margaret Hamilton gehörten ihre Beiträge zum Semi-Automatic Ground Environment (SAGE)-Projekt und den Apollo-Missionen. In den 1960er Jahren arbeitete sie am SAGE-Projekt am MIT, wo sie Software zur Identifizierung feindlicher Flugzeuge schrieb.

In den späten 1960er und frühen 1970er Jahren half sie bei der Codierung der Leit- und Kontrollsysteme der Apollo-Mission bei der NASA, wo sie den Begriff „Software Engineering“ codierte, um die Arbeit zu beschreiben, die sie und ihr Team leisteten.

Sie erhielt 2003 den Exceptional Space Act Award der NASA und 2016 wurde ihr von Präsident Barack Obama die Presidential Medal of Freedom überreicht.

2. Katherine Johnson

Bildbeschreibung: Porträt von Katherine Johnson. Bildnachweis: NASA

Eine weitere einflussreiche Datenwissenschaftlerin aus den 1960er Jahren ist Katherine Johnson, zu deren bemerkenswertesten Beiträgen die Datenanalyse für die United States Freedom 7-Mission und Berechnungen für die Friendship 7-Mission gehören.

Ihr wird die Verwendung von Daten zugeschrieben, um eine perfekte Umlaufbahn für Freedom 7 zu berechnen. Sie trug auch zu der Mission bei, die das erste Flugzeug in die Erdumlaufbahn schickte, und zur Apollo 11-Mission, die den ersten Menschen zum Mond schickte.

Vor ihrer Arbeit bei der NASA ebnete sie bereits den Weg für unterrepräsentierte Gruppen, da sie eine der ersten drei schwarzen Studenten war, die sich für ein integriertes Graduiertenprogramm an der West Virginia University einschrieben.

Ihre Beiträge wurden 2015 auch von Präsident Barack Obama mit der Presidential Medal of Freedom gewürdigt.

3. Florence Nightingale

Bildbeschreibung: Porträt von Florence Nightingale. Bildnachweis: Perry Pictures/Library of Congress, Washington, D.C. (LC-USZ62-5877)

Florence Nightingale, die Begründerin der modernen Krankenpflege, war ebenfalls Datenwissenschaftlerin. Sie erkannte die Bedeutung einer guten Aufzeichnung in Krankenhäusern und organisierte mit Unterstützung von Königin Victoria eine königliche Kommission, um die Sterblichkeitsdaten der Armee zu analysieren.

Ihre Analyse trug zu der Feststellung bei, dass die Mehrzahl der Todesfälle von Soldaten durch vermeidbare Krankheiten verursacht wurden. Um ihre Wirkung noch zu verstärken, erstellte Nightingale ein Diagramm, das heute als „Nightingale-Rose-Diagramm“ bekannt ist, um die Daten zu präsentieren, die den Rückgang der Sterblichkeitsraten nach der Umsetzung der Praktiken der Sanitation Commission belegen. Die zugängliche Darstellung der Daten trug dazu bei, sich für neue Hygienestandards einzusetzen.

4. Fei-Fei Lee

Bildbeschreibung: Porträt von Dr. Fei-Fei Lee vor einem Whiteboard. Bildnachweis: Philip Montgomery

Dr. Fei-Fei Li ist ein bekannter amerikanischer Informatiker, der bedeutende Beiträge auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz geleistet hat.

Zu ihren bemerkenswerten Arbeiten zählen ihre Tätigkeit als Chefwissenschaftlerin für KI bei Google im Jahr 2017, ihre Tätigkeit als Erfinderin von ImageNet und der ImageNet Challenge sowie ihre Tätigkeit als führende Verfechterin des Eintretens für Vielfalt in MINT und KI.

Sie ist Mitbegründerin der gemeinnützigen Organisation AI4ALL, die sich auf die Förderung der Vielfalt und Zugänglichkeit von KI konzentriert. Dr. Li gilt weithin als KI-Pionier, der bei der Entwicklung des maschinellen Lernens großen Wert auf die Bedeutung menschlicher Werte legt.

5. Dr. Jeannette Wing

Bildbeschreibung: Porträt von Dr. Jeanette Wing. Bildnachweis: Microsoft

Dr. Jeannette Wing, Informatikprofessorin am Columbia Data Science Institute, verfasste 2006 einen Aufsatz mit dem Titel „Computational Thinking“, in dem sie sich für die Bedeutung des rechnerischen Denkens als wertvolle Fähigkeit für jeden einsetzte. Sie war außerdem Corporate Vice President von Microsoft Research, wo sie ein Programm ins Leben rief, um vorherzusagen, wie sich Technologie im nächsten Jahrzehnt auf die Gesellschaft auswirken würde.

Dr. Wings Beiträge zur Informatik haben ihr zahlreiche Auszeichnungen eingebracht und sie ist ein angesehenes Mitglied mehrerer angesehener Organisationen, wie der American Association for the Advancement of Science, der American Academy of Arts and Sciences und des Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) sowie der Association for Computing Machinery (ACM).

6. Daphne Koller

Bildbeschreibung: Porträt von Dr. Daphne Koller. Credits: Säule

Daphne Koller ist eine Informatikerin und Unternehmerin, die bedeutende Beiträge zum Bereich des maschinellen Lernens geleistet hat, insbesondere im Bereich probabilistischer Modelle und Bayesianischer Netzwerke. Sie promovierte 1993 an der Stanford University und wurde später Professorin für Informatik an der Stanford University, wo sie 2011 den ersten Online-Kurs der Universität mitleitete, der über 100.000 Studenten anzog.

Sie hat mehrere erfolgreiche Startups im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gegründet, darunter Insitro, ein Unternehmen, das maschinelles Lernen zur Entwicklung neuer Medikamente und Therapien nutzt. Für ihre Arbeit im Bereich Informatik erhielt sie zahlreiche Auszeichnungen.

Die National Academy of Engineering, die American Academy of Arts and Sciences und die International Society for Computational Biology sind einige der renommierten Organisationen, denen Koller angehört. Sie ist eine führende Stimme auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und eine der einflussreichsten Frauen der Gegenwart im Technologiebereich.

Akademie für Frauen und Code Labs

Sowohl in der Technik als auch in der Datenwissenschaft waren Frauen historisch unterrepräsentiert, doch im Laufe der Jahre gab es herausragende Beispiele für weibliche Datenwissenschaftler. Wir von der Code Labs Academy glauben, dass Bildung für alle zugänglich sein sollte, insbesondere für Frauen.

Mit unserer Online-Veranstaltungsreihe „Women in Tech“, die wir 2022 veranstalteten, wollten wir Frauen eine Plattform bieten, auf der sie ihre Erfahrungen in der Branche teilen können. Darüber hinaus gehört Diversität und Inklusion zu unseren Unternehmensgrundsätzen, was sich auch im Geschlechterverhältnis unserer Teammitglieder widerspiegelt: Derzeit sind 52 % unseres Unternehmens weiblich und 4 % nicht-binär. Wir möchten sicherstellen, dass wir Männern, Frauen, queeren und nicht-binären Menschen den gleichen Zugang zu Bildung ermöglichen.

Zusätzlich zu unseren Präsenzkursen in Berlin bieten wir auch Online-Programmierkurse in Cyber Security, Data Science, UX/UI Design und Web Development an. So kann jeder auf der ganzen Welt, unabhängig von Geschlecht, Hintergrund usw., sein Ziel verfolgen und seinen ersten Job im Technologiebereich beginnen.

Erfahren Sie mehr

Wenn Sie mehr über unsere Bootcamps erfahren möchten oder Fragen zu unseren Prinzipien oder Werten haben, kontaktieren Sie uns [per E-Mail] (hello@codelabsacademy.com) oder rufen Sie uns an.

Halten Sie Ausschau nach Eventbrite für unsere Workshops und Veranstaltungen vor Ort in Berlin sowie komplett remote.

Wenn Sie das Programmieren lernen möchten, können Sie sicher sein, dass Sie die gleichen Chancen haben wie alle anderen, wenn Sie an der Code Labs Academy studieren.

Quellen:
  • https://www.collibra.com/us/en/blog/celebrating-four-female-data-scientists-who-changed-the-world#:~:text=Katherine%20Johnson%20is%20one%20of, weiblich%20Daten%20Wissenschaftler%20bis%20Datum.
  • 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

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