Women in Tech Series: Data Science
A technológiai szektorban a nők történelmileg alulreprezentáltak. Mindazonáltal egyre nagyobb a törekvés arra, hogy több nőt ösztönözzenek arra, hogy a technológia területén dolgozzanak, és boldoguljanak benne. Manapság számos klub és projekt támogatja a nőket a technológia területén, például hálózatépítő csoportok, mentorprogramok és ösztöndíjak.
A nők alulreprezentáltsága az IT-iparban számos okból gyökerezik, beleértve az előítéleteket és az előítéleteket, a mentorok és példaképek hiányát, valamint a strukturális akadályokat. A sokszínűség növelése a technológiai szektorban nem csak tisztességes, de bebizonyosodott, hogy jobb eredményeket is hoz, beleértve a fokozott kreativitást és innovációt.
Annak érdekében, hogy minél több nő lépjen be a pályára, rendkívül fontos csökkenteni azokat az intézményi és kulturális akadályokat, amelyek megakadályozzák a technológiai szektorba való belépést és előléptetést. Ez magában foglalja az egyenlő bérezés, az alkalmazkodó munkabeosztások és a befogadó munkahelyi kultúrák támogatását, valamint a fiatal lányok és nők STEM oktatásának ösztönzését. Ezekkel a lépésekkel biztosíthatjuk, hogy a nők megfelelően képviselve legyenek és megbecsülve legyenek a technológiai szektorban.
Ebben a blogsorozatban azoknak a nőknek adunk elismerést, akik a technológia különböző területein tettek hatást, kezdve az adattudománytól.
A nők az adattudomány területén is történelmileg alulreprezentáltak. Ezen azonban számos program és szervezet próbál változtatni.
Kép leírása: Három nő dolgozik egy asztal fölött.
Az adattudomány magában foglalja a statisztikai módszereket, valamint a számítási módszereket, hogy betekintést nyerjenek nagy mennyiségű adatból. Ahogy az adattudomány egyre fontosabbá válik számos iparágban, egyre nagyobb az igény a képzett tudósok iránt.
A nők azonban annak ellenére, hogy szükségük van rájuk, még mindig alulreprezentáltak az adattudomány területén.
Számos erőfeszítés és szervezet támogatja a nőket az adattudományban a nemek közötti szakadék megszüntetése érdekében. Például a Women in Data Science (WiDS) egy globális szervezet, amely mentorálást, hálózatépítési lehetőségeket és oktatási forrásokat biztosít a területen dolgozó nők számára. Hasonló szellemben, a Women in Machine Learning (WiML) női adattudósokból és gépi tanulásrajongókból álló csoport, amely támogatást nyújt ennek a közösségnek.
Egyéb kezdeményezések közé tartoznak az ösztöndíjak és a kifejezetten a nők számára szabott képzések az adattudományban. Az Anita Borg Institute például ösztöndíjak és egyéb segítségnyújtás révén segíti a számítástechnikai és technológiai diplomát kereső nőket.
Az anyagokkal kapcsolatos fegyelem diverzifikációja összehangolt erőfeszítéseket tesz szükségessé az egyénektől, a szervezetektől és a kitartástól. Hozzájárulhatunk ahhoz, hogy az adattudomány a tehetségek és perspektívák teljes skálájából profitáljon, ha lebontjuk azokat a korlátokat, amelyek megakadályozzák a nőket abban, hogy belépjenek a pályára és sikeresek legyenek.
A leghíresebb nők hatásának felismerése az adattudományban
Annak ellenére, hogy a nők alulreprezentáltak az adattudományban, több fontos női alak is jelentős hatást gyakorolt az iparágra, a világra és (napról-napra) életünkre. Fontos, hogy megfelelően felismerjük és megünnepeljük azoknak az eredményeit, akik utat nyitottak más nők számára. Bár az adattudomány kissé új fogalomnak tűnhet, története az 1960-as évek elejére, a második világháborúra, sőt Viktória királynő idejére nyúlik vissza.
A kép leírása: Margaret Hamilton informatikus az Apollo útmutatási szoftverrel pózol, amelyet ő és csapata fejlesztett ki az MIT-n. Köszönet: az MIT Múzeum jóvoltából
Margaret Hamilton legfigyelemreméltóbb munkája a Semi-Automatic Ground Environment (SAGE) projektben és az Apollo-küldetésekben való közreműködése volt. Az 1960-as években a MIT SAGE projektjén dolgozott, ahol szoftvereket írt az ellenséges repülőgépek azonosítására.
Az 1960-as évek végén és az 1970-es évek elején segített a NASA Apollo-missziójának irányítási és vezérlőrendszereinek kódolásában, ahol a „szoftvertervezés” kifejezést kódolta az általa és csapatával végzett munka leírására.
2003-ban megkapta a NASA Exceptional Space Act Award díját, 2016-ban pedig Barack Obama elnök adományozta neki az Elnöki Szabadságérmet.
2. Katherine Johnson
A kép leírása: Katherine Johnson portréja. Köszönetnyilvánítás: NASA
Az 1960-as évek másik befolyásos női adattudósa Katherine Johnson, akinek legjelentősebb hozzájárulásai közé tartozik az Egyesült Államok Freedom 7 küldetésének adatelemzése és a Friendship 7 küldetés számításai.
Neki köszönhető, hogy adatokat használt a Freedom 7 tökéletes keringési pályájának kiszámításához. Közreműködött az első repülőgépet a Föld körüli pályára küldő küldetésben és az Apollo 11 küldetésben is, amely az első embert küldte a Holdra.
A NASA-nál végzett munkája előtt már előkészítette az utat az alulreprezentált csoportok számára, mivel egyike volt az első három fekete diáknak, akik beiratkoztak a Nyugat-Virginia Egyetem integrált posztgraduális programjába.
Hozzájárulását 2015-ben Barack Obama elnök is Elnöki Szabadságéremmel ismerte el.
3. Florence Nightingale
Kép leírása: Florence Nightingale portréja. Köszönetnyilvánítás: Perry Pictures/Congress of Congress, Washington, D.C. (LC-USZ62-5877)
Florence Nightingale, a modern ápolás alapítója szintén adattudós volt. Felismerte a jó nyilvántartás fontosságát a kórházakban, és Viktória királynő támogatásával királyi bizottságot szervezett a hadsereg halálozási adatainak elemzésére.
Elemzésük segített megállapítani, hogy a katonahalálok többségét megelőzhető betegségek okozták. Még nagyobb hatást kifejtve Nightingale készített egy diagramot, amelyet ma „Nightingale Rose Diagram” néven ismernek, hogy bemutassa azokat az adatokat, amelyek bemutatják a halálozási arányok csökkenését a közegészségügyi bizottság gyakorlatának végrehajtása után. Az adatok hozzáférhető bemutatása hozzájárult az új higiéniai szabványok kidolgozásához.
4. Fei-Fei Lee
A kép leírása: Dr. Fei-Fei Lee portréja egy tábla előtt. Készítette: Philip Montgomery
Dr. Fei-Fei Li kiemelkedő amerikai informatikus, aki jelentős mértékben hozzájárult a mesterséges intelligencia területéhez.
Figyelemre méltó munkája közé tartozik, hogy 2017-ben a Google mesterséges intelligenciával foglalkozó vezető tudósaként dolgozott, ő volt az ImageNet és az ImageNet Challenge feltalálója, valamint vezető szószólója a STEM és a mesterséges intelligencia sokszínűsége mellett.
Társalapítója az AI4ALL non-profit szervezetnek, amely az AI sokszínűségének és hozzáférhetőségének előmozdítására összpontosít. Dr Li-t széles körben a mesterséges intelligencia úttörőjeként tartják számon, aki nagy hangsúlyt fektet az emberi értékek fontosságára a gépi tanulás fejlesztésében.
5. Dr. Jeannette Wing
A kép leírása: Dr. Jeanette Wing portréja. Köszönetnyilvánítás: Microsoft
Dr. Jeannette Wing, a Columbia Data Science Institute számítástechnikai professzora 2006-ban „Computational Thinking” címmel esszét írt, amelyben a számítógépes gondolkodás, mint mindenki számára értékes készség fontosságát hirdeti. A Microsoft Research vállalati alelnöki posztját is betöltötte, ahol egy programot hozott létre annak előrejelzésére, hogy a technológia milyen hatással lesz a társadalomra a következő évtizedben.
Dr. Wing számítástechnikában végzett munkája számos díjat érdemelt ki, és számos elismert szervezet kitüntetett tagja, mint például az American Association for the Advancement of Science, az American Academy of Arts and Sciences és az Institute of Electrical and Electronic Engineers. (IEEE), valamint az Association for Computing Machinery (ACM).
6. Daphne Koller
A kép leírása: Dr. Daphne Koller portréja. Kredit: Pillér
Daphne Koller informatikus és vállalkozó, aki jelentős mértékben hozzájárult a gépi tanuláshoz, különösen a valószínűségi modellek és a Bayes-hálózatok területén. 1993-ban szerzett PhD fokozatot a Stanford Egyetemen, majd informatika professzor lett a Stanfordon, ahol 2011-ben az egyetem első online kurzusát tanította, amelyen több mint 100 000 hallgató vett részt.
Számos sikeres startupot alapított a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén, köztük az Insitro céget, amely gépi tanulást használ új gyógyszerek és terápiák fejlesztésére. Számtalan díjat kapott az informatika területén végzett munkájáért.
A National Academy of Engineering, az American Academy of Arts and Sciences, valamint a International Society for Computational Biology néhány olyan rangos szervezet, amelynek Koller tagja. Ő a gépi tanulás egyik vezető hangja, és napjaink egyik legbefolyásosabb nője a technológia terén.
Women and Code Labs Academy
A nők a tech és az adattudomány területén történelmileg alulreprezentáltak, azonban az évek során vannak kiemelkedő példák női adattudósokra. Mi, a Code Labs Academy úgy gondoljuk, hogy az oktatásnak mindenki számára elérhetőnek kell lennie, többek között a nők számára.
A 2022-ben megrendezett „Nők a technikában” online eseménysorozatunkban arra törekedtünk, hogy platformot biztosítsunk a nőknek az iparágon belüli tapasztalataik megosztására. Emellett egyik vállalati alapelvünk a sokszínűség és az inklúzió, ami megmutatkozik csapatunk tagjainak nemi arányában is: Jelenleg cégünk 52%-a nő, 4%-a nem bináris. Biztosítani akarjuk, hogy egyenlő hozzáférést biztosítsunk az oktatáshoz férfi, nő, queer és nem bináris egyének számára.
A berlini tantermi kurzusainkon kívül online programozási kurzusokat is kínálunk a kiberbiztonság, az adattudomány, az UX/UI tervezés és a webfejlesztés területén. Így a világon bárki, nemtől, származástól stb. való tekintet nélkül, elérheti célját, és megkezdheti első munkahelyét a műszaki területen.
Tudj meg többet
Ha többet szeretne megtudni bootcampjeinkről, vagy ha kérdése van alapelveinkkel vagy értékeinkkel kapcsolatban, forduljon hozzánk e-mailben, vagy hívjon minket.
Tartsa szemmel az Eventbrite berlini workshopjainkat és rendezvényeinket, valamint a teljesen távoli eseményeket.
Biztos lehet benne, hogy ha szeretné megtanulni a kódolást, ugyanolyan esélyt kap, mint bárki más, ha a Code Labs Academy-n tanul.
Források:
-
https://www.collibra.com/us/en/blog/celebrating-four-female-data-scientists-who-changed-the-world#:~:text=Katherine%20Johnson%20is%20one%20of, nő%20adatok%20tudósok%20to%20dátum.
-
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
