Série sur les femmes dans la technologie : Science des données
Dans le secteur des technologies, les femmes ont toujours été sous-représentées. Néanmoins, les efforts se multiplient pour encourager davantage de femmes à travailler dans la technologie et à s'y épanouir. Aujourd'hui, il existe de nombreux clubs et projets soutenant les femmes dans la technologie, tels que des groupes de réseautage, des programmes de mentorat et des bourses d'études.
La sous-représentation des femmes dans le secteur des technologies de l'information s'explique par toute une série de raisons, notamment les préjugés et les idées reçues, le manque de mentors et de modèles, ainsi que les obstacles structurels. La promotion de la diversité dans le secteur technologique est non seulement juste, mais il a été prouvé qu'elle produisait de meilleurs résultats, notamment une créativité et une innovation accrues.
Afin d'encourager davantage de femmes à entrer dans ce domaine, il est essentiel de réduire les obstacles institutionnels et culturels qui empêchent l'entrée et la promotion dans le secteur technologique. Cela implique de soutenir l'égalité des rémunérations, des horaires de travail adaptables et des cultures d'entreprise inclusives, en plus d'encourager l'éducation aux STIM pour les jeunes filles et les femmes. Nous pouvons faire en sorte que les femmes soient correctement représentées et valorisées dans le secteur technologique en adoptant ces mesures.
Dans cette série de blogs, nous rendons hommage aux femmes qui ont eu un impact dans différents domaines de la technologie, à commencer par la science des données.
Les femmes dans le domaine de la science des données ont également été historiquement sous-représentées. Cependant, de nombreux programmes et organisations tentent de changer cette situation.
Description de l'image : Trois femmes travaillant sur un bureau.
La science des données consiste à utiliser des méthodes statistiques et informatiques pour extraire des informations à partir de grandes quantités de données. La science des données devenant de plus en plus importante dans de nombreux secteurs, la demande de scientifiques qualifiés ne cesse de croître.
Cependant, malgré leur besoin, les femmes sont encore sous-représentées dans le domaine de la science des données.
Plusieurs efforts et organisations promeuvent les femmes dans la science des données afin de combler le fossé entre les sexes. Par exemple, Women in Data Science (WiDS) est une organisation mondiale qui offre des services de mentorat, des possibilités de mise en réseau et des ressources éducatives aux femmes travaillant dans ce domaine. Dans le même ordre d'idées, Women in Machine Learning (WiML) est un groupe de femmes spécialistes de la science des données et de passionnées de l'apprentissage automatique qui apporte son soutien à cette communauté.
D'autres initiatives comprennent des bourses et des cours de formation spécialement conçus pour les femmes dans le domaine de la science des données. Par exemple, l'Institut Anita Borg aide les femmes à obtenir des diplômes en informatique et en technologie en leur offrant des bourses et d'autres formes d'assistance.
La diversification de la discipline des matériaux nécessitera des efforts concertés de la part des individus, des organisations et de l'assiduité. Nous pouvons faire en sorte que la science des données bénéficie de tout l'éventail des talents et des perspectives si nous éliminons les obstacles qui empêchent les femmes d'entrer dans ce domaine et d'y réussir.
Recognizing the Impact of the Most Famous Women in Data Science
Malgré la sous-représentation des femmes dans la science des données, de nombreuses figures féminines importantes ont eu un impact significatif sur l'industrie, le monde et nos vies (quotidiennes). Il est important de reconnaître et de célébrer comme il se doit les réalisations de celles qui ont ouvert la voie à d'autres femmes. Bien que la science des données puisse sembler être un terme relativement nouveau, son histoire remonte au début des années 1960, à la Seconde Guerre mondiale et même à l'époque de la reine Victoria.
Description de l'image : L'informaticienne Margaret Hamilton pose avec le logiciel de guidage Apollo qu'elle et son équipe ont développé au MIT. Crédit : Courtesy MIT Museum
Margaret Hamilton s'est notamment distinguée par sa contribution au projet SAGE (Semi-Automatic Ground Environment) et aux missions Apollo. Elle a travaillé sur le projet SAGE au MIT dans les années 1960, où elle a écrit un logiciel permettant d'identifier les avions ennemis.
À la fin des années 1960 et au début des années 1970, elle a participé au codage des systèmes de guidage et de contrôle de la mission Apollo à la NASA, et c'est là qu'elle a codé le terme "génie logiciel" pour décrire le travail qu'elle et son équipe effectuaient.
Elle a reçu le prix "Exceptional Space Act" de la NASA en 2003 et, en 2016, le président Barack Obama lui a remis la médaille présidentielle de la liberté.
2. Katherine Johnson
Description de l'image : Portrait de Katherine Johnson. Crédits : NASA
Katherine Johnson est une autre femme influente dans le domaine de la science des données depuis les années 1960. Ses contributions les plus remarquables comprennent l'analyse des données pour la mission américaine Freedom 7 et les calculs pour la mission Friendship 7.
Elle a également contribué à la mission qui a envoyé le premier avion en orbite autour de la Terre et à la mission Apollo 11 qui a envoyé le premier homme sur la Lune.
Avant son travail à la NASA, elle ouvrait déjà la voie aux groupes sous-représentés, puisqu'elle a été l'un des trois premiers étudiants noirs à s'inscrire à un programme d'études supérieures intégré à l'université de Virginie occidentale.
Ses contributions ont également été reconnues par le président Barack Obama qui lui a décerné la médaille présidentielle de la liberté en 2015.
3. Florence Nightingale
Description de l'image : Portrait de Florence Nightingale. Références : Perry Pictures/Bibliothèque du Congrès, Washington, D.C. (LC-USZ62-5877)
Florence Nightingale, la fondatrice des soins infirmiers modernes, était également une scientifique des données. Elle a reconnu l'importance d'une bonne tenue des dossiers dans les hôpitaux et a organisé une commission royale, avec le soutien de la reine Victoria, pour analyser les données de mortalité de l'armée.
Leur analyse a permis de déterminer que la majorité des décès de soldats étaient dus à des maladies évitables. Pour renforcer son impact, Nightingale a créé un diagramme, aujourd'hui connu sous le nom de "diagramme de la rose de Nightingale", afin de présenter les données démontrant la diminution des taux de mortalité après la mise en œuvre des pratiques de la commission d'assainissement. Le fait de présenter les données de manière accessible a permis de plaider en faveur de nouvelles normes d'assainissement.
4. Fei-Fei Lee
Description de l'image : Portrait du Dr Fei-Fei Lee devant un tableau blanc. Crédits : Philip Montgomery
Fei-Fei Li est un éminent informaticien américain qui a apporté d'importantes contributions au domaine de l'intelligence artificielle.
Elle a notamment occupé le poste de scientifique en chef de l'IA chez Google en 2017, a été l'inventrice d'ImageNet et de l'ImageNet Challenge, et a été l'une des principales avocates de la diversité dans les domaines des STIM et de l'IA.
Elle a cofondé l'organisation à but non lucratif AI4ALL, qui vise à promouvoir la diversité et l'accessibilité de l'IA. Mme Li est largement considérée comme une pionnière de l'IA qui met l'accent sur l'importance des valeurs humaines dans le développement de l'apprentissage automatique.
5. Dr Jeannette Wing
Description de l'image : Portrait du Dr Jeanette Wing. Crédits : Microsoft
Jeannette Wing, professeur d'informatique au Data Science Institute de Columbia, a écrit en 2006 un essai intitulé "Computational Thinking", dans lequel elle plaide pour l'importance de la pensée informatique en tant que compétence utile pour tous. Elle a également occupé le poste de vice-présidente de Microsoft Research, où elle a mis en place un programme visant à prédire l'influence de la technologie sur la société au cours de la prochaine décennie.
Les contributions du Dr Wing à l'informatique lui ont valu de nombreuses récompenses et elle est un membre éminent de plusieurs organisations réputées, telles que l'American Association for the Advancement of Science, l'American Academy of Arts and Sciences, l'Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) et l'Association for Computing Machinery (ACM).
6. Daphné Koller
Description de l'image : Portrait du Dr Daphne Koller. Crédits : Pilier
Daphne Koller est une informaticienne et une entrepreneuse qui a apporté d'importantes contributions au domaine de l'apprentissage automatique, en particulier dans le domaine des modèles probabilistes et des réseaux bayésiens. Elle a obtenu son doctorat à l'université de Stanford en 1993 et est devenue professeur d'informatique à Stanford, où elle a co-dirigé le premier cours en ligne de l'université en 2011, qui a attiré plus de 100 000 étudiants.
Elle a fondé plusieurs start-ups à succès dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, dont Insitro, une société qui utilise l'apprentissage automatique pour développer de nouveaux médicaments et de nouvelles thérapies. Elle a reçu de nombreux prix pour son travail dans le domaine de l'informatique.
La National Academy of Engineering, l'American Academy of Arts and Sciences et l'International Society for Computational Biology sont quelques-unes des organisations prestigieuses dont Mme Koller est membre. Elle est une voix de premier plan dans le domaine de l'apprentissage automatique et l'une des femmes les plus influentes dans le domaine de la technologie.
Académie "Women and Code Labs" (Les femmes et le code)
Les femmes dans la technologie ainsi que dans la science des données ont été historiquement sous-représentées, cependant, il y a des exemples remarquables de femmes scientifiques de données au fil des ans. À la Code Labs Academy, nous pensons que l'éducation devrait être accessible à tous, notamment aux femmes.
Dans la série d'événements en ligne "Women in Tech" que nous avons organisée en 2022, nous avons voulu donner aux femmes une plateforme pour partager leur expérience dans l'industrie. En outre, l'un des principes de notre entreprise est la diversité et l'inclusion, ce qui se reflète également dans le ratio hommes-femmes des membres de notre équipe : Actuellement, 52 % des membres de notre entreprise sont des femmes et 4 % sont des personnes non binaires. Nous voulons nous assurer que nous offrons un accès égal à l'éducation aux hommes, aux femmes, aux homosexuels et aux personnes non binaires.
En plus de nos cours en classe à Berlin, nous proposons également des cours de programmation en ligne en cybersécurité, science des données, conception UX/UI et développement Web. Ainsi, n'importe qui autour du globe, quel que soit son sexe, son parcours, etc. peut poursuivre son objectif et démarrer son premier emploi dans la tech.
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Si vous souhaitez en savoir plus sur nos bootcamps ou si vous avez des questions concernant nos principes ou nos valeurs, contactez-nous à l'adresse
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Si vous souhaitez apprendre à coder, sachez que vous aurez la même chance que n'importe qui d'autre en étudiant avec Code Labs Academy.
Sources :
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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.
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https://odetta.ai/blogs/5-female-data-scientists-that-are-paving-the-way-in-2022-1
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https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/03/women-leaders-in-data-science-top-influentials-from-the-industry/
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https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li
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https://www.history.com/topics/womens-history/florence-nightingale-1
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https://www.nasa.gov/content/katherine-johnson-biography
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https://www.britannica.com/biography/Margaret-Hamilton-American-computer-scientist
