Serie Mujeres en la tecnología: ciencia de datos
Históricamente, en el sector tecnológico, las mujeres han estado subrepresentadas. No obstante, existe un impulso creciente para alentar a más mujeres a trabajar en tecnología y prosperar en ella. Hoy en día, hay muchos clubes y proyectos que apoyan a las mujeres en la tecnología, como grupos de trabajo en red, programas de tutoría y becas.
La subrepresentación de las mujeres en la industria de TI tiene sus raíces en una variedad de razones, incluidos los prejuicios y las ideas preconcebidas, la falta de mentores y modelos a seguir y los obstáculos estructurales. Impulsar la diversidad en el sector tecnológico no solo es justo, sino que se ha demostrado que produce mejores resultados, incluida una mayor creatividad e innovación.
Para alentar a más mujeres a ingresar al campo, es fundamental reducir los obstáculos institucionales y culturales que impiden la entrada y la promoción en el sector tecnológico. Esto implica apoyar la igualdad de remuneración, los horarios de trabajo adaptables y las culturas laborales inclusivas, además de fomentar la educación STEM para niñas y mujeres jóvenes. Podemos asegurarnos de que las mujeres estén adecuadamente representadas y valoradas en el sector tecnológico al adoptar estos pasos.
En esta serie de blogs, reconocemos a las mujeres que han tenido un impacto en diferentes campos de la tecnología, comenzando con la ciencia de datos.
Las mujeres en el campo de la ciencia de datos también han estado históricamente subrepresentadas. Sin embargo, numerosos programas y organizaciones están tratando de cambiar esto.
Descripción de la imagen: Tres mujeres trabajando sobre un escritorio.
La ciencia de datos implica el uso de métodos estadísticos y métodos computacionales para extraer información de grandes cantidades de datos. A medida que la ciencia de datos se vuelve cada vez más importante en muchas industrias, existe una demanda creciente de científicos capacitados. Sin embargo, a pesar de que los necesitan, las mujeres todavía están subrepresentadas en el campo de la ciencia de datos.
Varios esfuerzos y organizaciones promueven a las mujeres en la ciencia de datos en un esfuerzo por cerrar la brecha de género. Por ejemplo, Women in Data Science (WiDS) es una organización global que brinda tutoría, oportunidades de creación de redes y recursos educativos para mujeres que trabajan en el campo. De manera similar, Women in Machine Learning (WiML) es un grupo de científicas de datos y entusiastas del aprendizaje automático que brinda apoyo a esta comunidad.
Otras iniciativas incluyen becas y cursos de capacitación diseñados especialmente para mujeres en ciencia de datos. Por ejemplo, el Instituto Anita Borg ayuda a las mujeres que buscan títulos en computación y tecnología mediante becas y otras formas de asistencia.
La diversificación en la disciplina de materiales requerirá esfuerzos concertados de individuos, organizaciones y asiduidad. Podemos ayudar a garantizar que la ciencia de datos se beneficie de la gama completa de talentos y perspectivas si derribamos las barreras que impiden que las mujeres ingresen y tengan éxito en el campo.
Reconocer el impacto de las mujeres más famosas en la ciencia de datos
A pesar de la subrepresentación de las mujeres en la ciencia de datos, ha habido múltiples figuras femeninas importantes que han tenido un impacto significativo en la industria, el mundo y nuestra vida (día a día). Es importante reconocer y celebrar adecuadamente los logros de aquellas que allanaron el camino para que otras mujeres lo siguieran. Aunque la ciencia de datos puede parecer un término algo nuevo, su historia se remonta a principios de la década de 1960, la Segunda Guerra Mundial e incluso al período de la reina Victoria.
Descripción de la imagen: La científica informática Margaret Hamilton posa con el software de guía Apollo que ella y su equipo desarrollaron en el MIT. Crédito: Cortesía del Museo del MIT
Algunos de los trabajos más notables de Margaret Hamilton fueron sus contribuciones al proyecto Semi-Automatic Ground Environment (SAGE) y las misiones Apolo. Trabajó en el proyecto SAGE en el MIT en la década de 1960, donde escribió software para identificar aviones enemigos.
A fines de la década de 1960 y principios de la de 1970, ayudó a codificar los sistemas de guía y control de la misión Apolo en la NASA, que es donde codificó el término "ingeniería de software" para describir el trabajo que estaban haciendo ella y su equipo.
Recibió el Premio de la Ley Espacial Excepcional de la NASA en 2003, y en 2016, el presidente Barack Obama le otorgó la Medalla Presidencial de la Libertad.
2. Catalina Johnson
Descripción de la imagen: Retrato de Katherine Johnson. Créditos: NASA
Otra científica de datos influyente de la década de 1960 es Katherine Johnson, cuyas contribuciones más notables incluyen el análisis de datos para la misión Freedom 7 de los Estados Unidos y los cálculos para la misión Friendship 7.
Se le atribuye el uso de datos para calcular una trayectoria orbital perfecta para Freedom 7. También contribuyó a la misión que envió el primer avión a la órbita de la Tierra y la misión Apolo 11 que envió al primer hombre a la Luna.
Antes de su trabajo en la NASA, ya estaba allanando el camino para grupos subrepresentados, ya que fue una de los primeros tres estudiantes negros en inscribirse en un programa de posgrado integrado en la Universidad de West Virginia.
Sus contribuciones también fueron reconocidas por el presidente Barack Obama con la Medalla Presidencial de la Libertad en 2015.
3. Florencia Ruiseñor
Descripción de la imagen: Retrato de Florence Nightingale. Créditos: Perry Pictures/Biblioteca del Congreso, Washington, D.C. (LC-USZ62-5877)
Florence Nightingale, la fundadora de la enfermería moderna, también fue científica de datos. Reconoció la importancia de un buen mantenimiento de registros en los hospitales y organizó una Comisión Real, con el apoyo de la Reina Victoria, para analizar los datos de mortalidad del ejército.
Su análisis ayudó a determinar que la mayoría de las muertes de soldados fueron causadas por enfermedades prevenibles. Haciendo su impacto aún mayor, Nightingale creó un diagrama, ahora conocido como el "Diagrama de Nightingale Rose", para presentar los datos que demuestran la disminución en las tasas de mortalidad después de implementar las prácticas de la Comisión de Saneamiento. Presentar los datos de manera accesible ayudó a abogar por nuevos estándares de saneamiento.
4. Fei-Fei Lee
Descripción de la imagen: Retrato del Dr. Fei-Fei Lee frente a una pizarra. Créditos: Philip Montgomery
La Dra. Fei-Fei Li es una destacada científica informática estadounidense que ha realizado importantes contribuciones al campo de la inteligencia artificial.
Su trabajo notable incluye su desempeño como directora científica de IA en Google en 2017, ser la inventora de ImageNet y ImageNet Challenge, y ser una de las principales defensoras de la diversidad en STEM e IA.
Fue cofundadora de la organización sin fines de lucro AI4ALL, que se enfoca en promover la diversidad y accesibilidad de la IA. El Dr. Li es ampliamente considerado como un pionero de la IA que pone un fuerte énfasis en la importancia de los valores humanos en el desarrollo del aprendizaje automático.
5. Dra. Jeannette Wing
Descripción de la imagen: Retrato de la Dra. Jeanette Wing. Créditos: Microsoft
La Dra. Jeannette Wing, profesora de ciencias de la computación en el Instituto de ciencia de datos de Columbia, escribió un ensayo en 2006 llamado "Pensamiento computacional", defendiendo la importancia del pensamiento computacional como una habilidad valiosa para todos. También ocupó el cargo de vicepresidenta corporativa de Microsoft Research, donde estableció un programa para predecir cómo la tecnología influiría en la sociedad en la próxima década.
Las contribuciones de la Dra. Wing a la informática le han valido numerosos premios y es miembro distinguido de varias organizaciones prestigiosas, como la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia, la Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias y el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), así como la Asociación de Maquinaria Informática (ACM).
6. Dafne Koller
Descripción de la imagen: Retrato de la Dra. Daphne Koller. Créditos: Pilar
Daphne Koller es una científica informática y emprendedora que ha realizado contribuciones significativas al campo del aprendizaje automático, particularmente en el área de modelos probabilísticos y redes bayesianas. Recibió su doctorado de la Universidad de Stanford en 1993 y luego se convirtió en profesora de informática en Stanford, donde co-enseñó el primer curso en línea de la universidad en 2011, que atrajo a más de 100 000 estudiantes.
Ha fundado varias empresas emergentes exitosas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, incluida Insitro, una empresa que utiliza el aprendizaje automático para desarrollar nuevos medicamentos y terapias. Ha recibido numerosos premios por su trabajo en el campo de la informática.
La Academia Nacional de Ingeniería, la Academia Estadounidense de Artes y Ciencias y la Sociedad Internacional de Biología Computacional son algunas de las prestigiosas organizaciones de las que Koller es miembro. Es una voz líder en el campo del aprendizaje automático y una de las mujeres más influyentes en tecnología de la actualidad.
Academia de Mujeres y Code Labs
Históricamente, las mujeres en tecnología y en ciencia de datos han estado subrepresentadas; sin embargo, existen ejemplos destacados de mujeres científicas de datos a lo largo de los años. En Code Labs Academy creemos que la educación debe estar al alcance de todos, entre otros, especialmente de las mujeres.
En nuestra serie de eventos en línea "Mujeres en tecnología" que organizamos en 2022, nuestro objetivo era brindarles a las mujeres una plataforma para compartir su experiencia dentro de la industria. Además, uno de nuestros principios corporativos es la diversidad y la inclusión, lo que también se refleja en la proporción de género de nuestro equipo miembros: Actualmente, el 52 % de nuestra empresa son mujeres y el 4 % no son binarios. Queremos asegurarnos de brindar igualdad de acceso a la educación a personas masculinas, femeninas, queer y no binarias.
Además de nuestros cursos presenciales en Berlín, también ofrecemos cursos de programación en línea en seguridad cibernética, ciencia de datos, diseño UX/UI y desarrollo web. Entonces, cualquier persona en todo el mundo, sin importar el género, los antecedentes, etc., puede perseguir su objetivo y comenzar su primer trabajo en tecnología.
Aprende más
Si desea obtener más información sobre nuestros bootcamps o si tiene alguna pregunta sobre nuestros principios o valores, comuníquese con nosotros [por correo electrónico] (hello@codelabsacademy.com) o llámenos.
Esté atento a Eventbrite para conocer nuestros talleres y eventos en persona en Berlín, así como eventos completamente remotos.
Si desea aprender a codificar, tenga la seguridad de que tendrá las mismas oportunidades que cualquier otra persona cuando estudie con Code Labs Academy.
Fuentes:
- https://www.collibra.com/us/en/blog/celebrating-four-female-data-scientists-who-changed-the-world#:~:text=Katherine%20Johnson%20is%20one%20of,female%20data%20scientists%20to%20date.
- 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
