La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento, pero no está creciendo por igual. ¿Qué pasaría si te dijera que en los últimos 30 años, la proporción de mujeres en Ciencias de la Computación ha disminuido significativamente? De 1984 a 2016, el porcentaje de mujeres graduadas en informática se redujo del 37 % al 18 %. En resumen, dado que la informática se ha vuelto cada vez más demandada, en realidad se ha vuelto menos abierta a las mujeres.
Por supuesto, muchas mujeres están interesadas en la ciencia de datos y en las muchas y emocionantes oportunidades profesionales en datos. Entonces, debemos considerar qué nos dicen las estadísticas de género en Data Science. ¿Qué podemos hacer para alentar a las mujeres a seguir carreras como científicas de datos? ¿Y qué pueden hacer los líderes actuales en el campo para apoyar a las mujeres en sus organizaciones? Después de todo, perder científicas de datos significa perder una gran parte de los innovadores y líderes potenciales de esta industria.
¿Cuál es la proporción de género de los científicos de datos?
Las estadísticas de género dentro de Data Science cuentan una historia desigual. Según un informe de Harnham, en 2020 solo el 27 % de los puestos en datos y análisis estaban ocupados por mujeres. Ese promedio está ligeramente sesgado por el mayor número de mujeres en Analytics and Insight y en Life Science Analytics. La proporción de género es menor en la propia ciencia de datos: solo el 20% de los científicos de datos eran mujeres. Había, a partir de 2020, cuatro veces más hombres que mujeres en el campo de la ciencia de datos. Las mujeres también ganan menos que los hombres. En el campo de Datos y Análisis en general, los hombres ganan un 17% más que sus contrapartes femeninas. Parte de esta discrepancia puede explicarse por una ola de nuevas científicas de datos que se unen al campo en roles de nivel de entrada. Pero el patrón es significativo: los hombres ganan más que sus colegas mujeres por un margen sustancial.
¿Por qué menos mujeres se están convirtiendo en científicas de datos?
Aunque los bootcamps y los títulos en Data Science están proliferando, las mujeres forman un bajo porcentaje de estudiantes en estos grupos, lo que significa que hay menos mujeres graduadas para buscar trabajos en Data Science. La subrepresentación de las mujeres en los campos tecnológicos comienza a una edad temprana. Hasta la edad de 11 a 12 años, las niñas tienden a mostrar interés en los campos STEM al igual que los niños. Para cuando llegan a los 16, su interés informado ha disminuido drásticamente. Este patrón surge de un amplio problema de género en nuestra cultura y en todos los sistemas educativos. Las adolescentes tienen menos probabilidades que sus compañeros varones de ver los campos STEM como un lugar para ellas. Es menos probable que los maestros los alienten, incluso cuando se desempeñan bien en las clases. También pueden sentirse desalentados por la falta de modelos femeninos a seguir en las carreras de STEM.
¿Por qué las mujeres abandonan las carreras de ciencia de datos?
Según Better Buys, las mujeres tienen el doble de probabilidades que los hombres de renunciar a un puesto en un trabajo tecnológico. Como en muchos campos, las mujeres son más propensas que los hombres a renunciar o tomarse un tiempo libre para cuidar a los niños oa los miembros mayores de la familia. Incluso si regresan a la fuerza laboral, pueden estar en desventaja debido a que se percibe que han perdido tiempo. Las empresas pueden abordar directamente este problema ofreciendo licencias parentales igualitarias tanto a hombres como a mujeres. Más empresas de todo el mundo están creando políticas de licencia equitativa. Esto distribuye el trabajo del cuidado de los niños de manera más uniforme y, con el tiempo, parece estar cambiando gradualmente el estigma cultural en contra de tomar una licencia para el cuidado de los niños.
Pero parte de este problema es específico de la ciencia de datos. La falta de mujeres en el campo puede perpetuarse a sí misma; las mujeres no ven a otras mujeres en roles de liderazgo y esperan encontrar menos oportunidades para avanzar. Y la falta de mujeres en los equipos de tecnología puede generar un entorno potencialmente tóxico. En una entrevista con Master’s in Data Science, Jana Eggers señaló que “algunos problemas de sexismo y prejuicios” eran una de las razones por las que las mujeres no siempre permanecen en la industria. En la misma entrevista, Lillian Pierson comentó que “las mujeres constantemente enfrentan discriminación de género basada en cómo nos vemos y qué vestimos”. Los líderes organizacionales deben desafiar los problemas de la cultura sexista de frente. Si las mujeres no son respetadas, no tienen por qué quedarse.
Recursos y redes para mujeres en ciencia de datos
Aunque la proporción de género desigual de la ciencia de datos es un problema difícil de resolver, los científicos de datos y los educadores han estado trabajando durante años. El resultado positivo de todo este trabajo es que hay una serie de redes profesionales y recursos para apoyar a las mujeres en los campos tecnológicos: desde enseñar a las niñas a codificar hasta brindar mentores profesionales a las mujeres que ingresan a la ciencia de datos. Hay muchos recursos útiles por ahí. Si eres una mujer en ciencia de datos o buscas apoyar a una mujer joven en tu vida, consulta los siguientes programas.
Programas para niñas y mujeres jóvenes:
Recursos para mujeres en ciencia y tecnología de datos:
El campo de la ciencia de datos está lleno de oportunidades tanto para hombres como para mujeres. Depende de las personas que ya están en el campo asegurarse de que sus organizaciones no solo sean acogedoras, sino que apoyen activamente a los empleados de todos los géneros y razas. Al apoyar a las mujeres en la ciencia de datos, beneficiamos no solo a las mujeres en el campo, sino también a las futuras innovaciones de la ciencia de datos en su conjunto.
