Datuen zientzia azkar hazten ari den arloa da, baina ez da berdin hazten. Zer esango banu azken 30 urteotan Informatikan emakumeen proportzioa nabarmen murriztu dela? 1984tik 2016ra, emakumezkoen informatika lizentziadunen ehunekoa [%37tik %18ra] jaitsi zen (https://wpassets.ncwit.org/wp-content/uploads/2021/05/13193304/ncwit_women-in-). it_2016-full-report_final-web06012016.pdf). Laburbilduz, Informatikak gero eta eskaera handiagoa izan duen heinean, egia esan, emakumeenganako irekiera txikiagoa izan da.
Jakina, emakume asko interesatzen dira Datuen Zientzian eta datuen lanbide-aukera zirraragarrietan. Beraz, kontuan hartu behar dugu zer esaten diguten Generoaren estatistikak Data Science-n. Zer egin dezakegu emakumeak datu-zientzialari gisa karrerak egitera bultzatzeko? Eta zer egin dezakete egungo arloko liderrak euren erakundeetan emakumeei laguntzeko? Azken finean, emakumezko datu-zientzialariak galtzeak industria honen berritzaile eta lider potentzialen zati handi bat galtzea esan nahi du.
Zein da Data Scientist Genero Ratioa?
Data Science barruko genero estatistikek istorio irregularra kontatzen dute. Harnham txostena 27020 roletan soilik. eta Analytics emakumeek zuten. Batez besteko hori zertxobait okertuta dago Analytics and Insight-en eta Life Science Analytics-en emakumeen kopuru handiagoak. Genero-ratioa txikiagoa da Data Sciencen bertan: datu-zientzialarien %20 baino ez ziren emakumeak. 2020tik aurrera, lau aldiz gizon gehiago zeuden Datu Zientzien eremuan. Emakumeek ere gizonek baino gutxiago irabazten dute. Datuen eta Analitikoen arloan, oro har, gizonezkoek emakumezkoek baino %17 gehiago irabazten dute. Desadostasun horren zati bat sarrera-mailako roletan eremuan sartzen diren emakumezko datu-zientzialari berrien olatu batek eragin dezake. Baina eredua esanguratsua da: gizonek beren lankideek emakumezkoek gainditzen dituzte alde handiz.
Zergatik bihurtzen ari dira emakume gutxiago datu-zientzialari?
Bootcamp-ak eta Datu Zientzietako graduak ugaritzen ari diren arren, emakumeek talde horietako ikasleen ehuneko txikia osatzen dute, hau da, emakume lizentziadun gutxiago Datu Zientzietako lanpostuak bilatzeko. Teknologiaren esparruan emakumeen azpiordezkapena gaztetan hasten da. 11 eta 12 urte inguru arte, neskek STEM arloetan interesa erakutsi ohi dute mutilek bezala. 16 urtera iritsi direnean, jakinarazi duten interesa nabarmen jaitsi da. Eredu hau gure kulturan eta hezkuntza sistemetan genero-arazo zabal batetik sortzen da. Neska nerabeek gizonezkoek baino probabilitate gutxiago dute STEM eremuak beraientzako leku gisa ikusteko. Irakasleek gutxiago animatzen dituzte, nahiz eta klaseetan ondo aritu. Baliteke STEM karreran emakumezkoen eredurik ez izateak gomendagarria izatea.
Zergatik uzten dituzte emakumeek Datu Zientzietako karrerak?
Better Buys-ren arabera, emakumeek gizonek baino bi aldiz probabilitate handiagoa dute teknologia lan batean lanpostu bat uzteko. Alor askotan bezala, emakumeek gizonezkoek baino probabilitate handiagoa dute uzteko edo atseden hartzeko haurrak edo adineko senitartekoek zaintzeko. Lanera itzultzen badira ere, desabantailan egon daitezke denbora galdu dutela antzematen dutelako. Enpresek zuzenean aurre egin diezaiokete arazo honi, ordaindutako guraso-baimen berdina eskainiz gizonei zein emakumeei. Mundu osoko enpresa gehiago ari dira sortzen equal leave policies. Honek umeak zaintzeko lana modu orekatuagoan banatzen du eta, denboraren poderioz, badirudi pixkanaka-pixkanaka haurrak zaintzeko eszedentzia hartzearen aurkako estigma kulturala aldatzen ari dela.
Baina gai hauetako batzuk Datu Zientzien espezifikoak dira. Arloko emakumeen gabezia bere burua iraun dezake; emakumeek ez dituzte beste emakume batzuk ikusten lidergo roletan eta aurrera egiteko aukera gutxiago aurkitzea espero dute. Eta teknologia taldeetan emakumerik ez egoteak ingurune potentzial toxikoa sor dezake. [Datu Zientziako Masterra]-ri egindako elkarrizketa batean (https://www.mastersindatascience.org/resources/women-in-data-science/), Jana Eggersek adierazi zuen "sexismo eta alborapen-arazo batzuk" emakumeak ez izateko arrazoi bat zirela. t beti industrian geratzen. [Elkarrizketa] berean (https://www.mastersindatascience.org/resources/women-in-data-science/), Lillian Piersonek komentatu zuen "emakumeek etengabe jasaten dutela genero-diskriminazioari nola itxura eta janzten dugunaren arabera". Erakundeetako buruzagiek aurrez aurre jarri behar dituzte aurre kultura sexistaren gaiak. Emakumeak errespetatzen ez badira, ez dute geratzeko arrazoirik.
Emakumeentzako baliabideak eta sareak Datu Zientzian
Nahiz eta Data Science-ren genero-ratio desberdina konpontzeko arazo zaila den, datu-zientzialariek eta hezitzaileek urteak daramatzate lanean. Lan honen guztiaren emaitza positiboa da sare eta baliabide profesional batzuk daudela emakumeei teknologia-eremuetan laguntzeko: Neskei irakaskuntzatik kodera arte, datuen zientzian sartzen diren emakumeei tutore profesionalak eskaintzera. Baliabide lagungarri asko daude hor. Datu Zientzietan emakumea bazara edo zure bizitzan emakume gazte bati laguntzeko nahi baduzu, begiratu programa hauek.
Neska eta emakume gazteentzako programak:
Datuen zientzian eta teknologian emakumeentzako baliabideak:
Datuen Zientziaren eremua gizonentzat eta emakumeentzat aukerak ditu. Dagoeneko eremuan dauden pertsonei dagokie beren erakundeak genero eta arraza guztietako langileei ongietorria ez ezik, aktiboki onartzen dietela ziurtatzea. Datu-zientzian emakumeei lagunduz, arloko emakumeei ez ezik, datu-zientziaren etorkizuneko berrikuntzei ere mesede egiten diegu.
