テクノロジー分野の女性シリーズ: データ サイエンス
テクノロジー業界では、女性は歴史的に過小評価されてきました。それにもかかわらず、より多くの女性がテクノロジー分野で働き、その分野で成功することを奨励する動きが強まっています。現在、ネットワーキング グループ、メンターシップ プログラム、奨学金など、テクノロジー業界の女性をサポートするクラブやプロジェクトが数多くあります。
IT 業界における女性の過小評価は、偏見や先入観、指導者やロールモデルの不足、構造的な障害など、さまざまな理由に根ざしています。テクノロジー分野で多様性を高めることは公平であるだけでなく、創造性やイノベーションの向上など、より良い結果を生み出すことが証明されています。
より多くの女性のこの分野への参入を奨励するには、テクノロジー分野への参入と昇進を妨げる制度的および文化的ハードルを軽減することが重要です。これには、若い女の子や女性に対する STEM 教育の奨励に加え、平等な報酬、適応可能な勤務スケジュール、包括的な職場文化のサポートが必要です。これらの措置を採用することで、テクノロジー分野で女性が適切に代表され、評価されるようにすることができます。
このブログ シリーズでは、データ サイエンスをはじめ、テクノロジーのさまざまな分野で影響を与えた女性を表彰します。
データサイエンスの分野における女性も歴史的に過小評価されてきました。しかし、多くのプログラムや組織がこれを変えようとしています。
画像の説明: 机の上で働く 3 人の女性。
データ サイエンスには、統計的手法と計算的手法を使用して、大量のデータから洞察を抽出することが含まれます。多くの業界でデータサイエンスの重要性が高まるにつれ、熟練した科学者の需要が高まっています。
しかし、データサイエンスの分野では、女性の必要性にもかかわらず、依然として女性の割合が過小評価されています。
ジェンダーギャップを埋めるために、データサイエンス分野で女性を奨励する取り組みや組織がいくつかあります。たとえば、Women in Data Science (WiDS) は、この分野で働く女性に指導、ネットワーキングの機会、教育リソースを提供する世界的な組織です。同様に、Women in Machine Learning (WiML) は、このコミュニティにサポートを提供する女性のデータ サイエンティストと機械学習愛好家のグループです。
その他の取り組みには、特にデータ サイエンス分野の女性向けに調整された奨学金やトレーニング コースなどがあります。たとえば、Anita Borg Institute は、奨学金やその他の形式の支援を提供することで、コンピューティングとテクノロジーの学位を求める女性を支援しています。
材料分野の多様化には、個人、組織、そして勤勉な努力が必要です。女性のこの分野への参入と成功を妨げる障壁を打ち破れば、データ サイエンスがあらゆる分野の人材や視点から恩恵を受けることができるようになります。
データ サイエンスにおける最も有名な女性の影響を認識する
データサイエンスの分野では女性の過小評価にもかかわらず、業界、世界、そして私たちの（日常の）生活に大きな影響を与えた重要な女性人物が複数います。他の女性がたどる道を切り開いた人々の功績を適切に認識し、称賛することが重要です。データ サイエンスはやや新しい用語のように見えるかもしれませんが、その歴史は 1960 年代初頭の第二次世界大戦、さらにはビクトリア女王の時代にまで遡ります。
画像の説明: コンピューター科学者のマーガレット ハミルトンは、彼女とそのチームが MIT で開発した Apollo ガイダンス ソフトウェアを手にポーズをとります。クレジット: MIT ミュージアム提供
マーガレット ハミルトンの最も注目すべき業績の一部は、半自動地上環境 (SAGE) プロジェクトとアポロ計画への貢献です。彼女は 1960 年代に MIT で SAGE プロジェクトに取り組み、敵の航空機を識別するソフトウェアを作成しました。
1960 年代後半から 1970 年代前半にかけて、彼女は NASA でアポロ計画の誘導および制御システムのコーディングを手伝い、そこで彼女と彼女のチームが行っていた仕事を説明するために「ソフトウェア エンジニアリング」という用語をコーディングしました。
彼女は 2003 年に NASA から例外宇宙法賞を受賞し、2016 年にはバラク・オバマ大統領から大統領自由勲章が授与されました。
2. キャサリン・ジョンソン
画像説明: キャサリン・ジョンソンの肖像画。クレジット: NASA
1960 年代のもう 1 人の影響力のある女性データ サイエンティストはキャサリン ジョンソンです。彼の最も注目すべき貢献には、米国のフリーダム 7 ミッションのデータ分析やフレンドシップ 7 ミッションの計算が含まれます。
彼女はデータを使用してフリーダム 7 の完璧な軌道軌道を計算したとされています。彼女はまた、最初の航空機を地球周回軌道に送り込んだミッションや、最初の人類を月に送ったアポロ 11 号のミッションにも貢献しました。
彼女は、ウェストバージニア大学の総合大学院プログラムに入学した最初の 3 人の黒人学生のうちの 1 人であり、NASA で働く前からすでに過小評価されているグループに道を切り開いていました。
彼女の貢献は、2015 年にバラク・オバマ大統領からも認められ、大統領自由勲章を授与されました。
3. フローレンス・ナイチンゲール
画像説明: フローレンス・ナイチンゲールの肖像画。クレジット: Perry Pictures/米国議会図書館、ワシントン D.C. (LC-USZ62-5877)
現代看護の創始者フローレンス・ナイチンゲールもデータサイエンティストでした。彼女は病院での適切な記録管理の重要性を認識し、ヴィクトリア女王の支援を受けて軍人の死亡率データを分析するための王立委員会を組織した。
彼らの分析は、兵士の死の大部分が予防可能な病気によって引き起こされたことを特定するのに役立ちました。彼女の影響力をさらに大きくするために、ナイチンゲールは現在「ナイチンゲール ローズ図」として知られる図を作成し、衛生委員会の実践後の死亡率の減少を実証するデータを提示しました。データをアクセスしやすく提示することは、新しい衛生基準の提唱に役立ちました。
4. フェイフェイ・リー
画像の説明: ホワイトボードの前に立つフェイフェイ・リー博士の肖像画。クレジット: フィリップ・モンゴメリー
フェイフェイ・リー博士は、人工知能の分野に多大な貢献をしてきたアメリカの著名なコンピューター科学者です。
彼女の注目すべき業績には、2017 年に Google で AI の主任科学者を務めたこと、ImageNet と ImageNet Challenge の発明者、STEM と AI における多様性の提唱の主導者であることが含まれます。
彼女は、AI の多様性とアクセシビリティの促進に焦点を当てた非営利団体 AI4ALL を共同設立しました。リー博士は、機械学習の開発における人間の価値観の重要性を重視する AI の先駆者として広く知られています。
5. ジャネット・ウィング博士
画像説明: ジャネット・ウィング博士の肖像。クレジット: マイクロソフト
コロンビア大学データサイエンス研究所のコンピューターサイエンス教授であるジャネット・ウィング博士は、2006 年に「計算論的思考」というエッセイを執筆し、すべての人にとって価値のあるスキルとして計算論的思考の重要性を提唱しました。彼女は Microsoft Research のコーポレート バイス プレジデントも務め、今後 10 年以内にテクノロジが社会にどのような影響を与えるかを予測するプログラムを確立しました。
ウィング博士のコンピュータ サイエンスへの貢献は数多くの賞を受賞しており、米国科学進歩協会、米国芸術科学アカデミー、電気電子学会など、いくつかの尊敬される組織の著名な会員でもあります。 (IEEE) およびコンピューティング機械協会 (ACM)。
6. ダフネ・コーラー
画像の説明: ダフネ・コーラー博士の肖像画。クレジット: ピラー
Daphne Koller はコンピューター科学者であり起業家であり、機械学習の分野、特に確率モデルとベイジアン ネットワークの分野に多大な貢献をしてきました。彼女は 1993 年にスタンフォード大学で博士号を取得し、スタンフォード大学のコンピュータ サイエンスの教授になり、2011 年には同大学初のオンライン コースを共同指導し、10 万人以上の学生を魅了しました。
彼女は、機械学習を使用して新薬や治療法を開発する会社である Insitro など、人工知能と機械学習の分野で成功を収めているスタートアップ企業をいくつか設立してきました。彼女はコンピューター サイエンスの分野での研究で多くの賞を受賞しています。
米国工学アカデミー、アメリカ芸術科学アカデミー、国際計算生物学学会は、コーラー氏が会員となっている権威ある組織の一部です。彼女は機械学習分野の第一人者であり、テクノロジー分野で今日最も影響力のある女性の 1 人です。
女性と Code Labs アカデミー
データサイエンスだけでなくテクノロジー業界でも女性は歴史的に過小評価されてきましたが、長年にわたり女性データサイエンティストの傑出した例が存在します。私たち Code Labs Academy は、教育はすべての人、とりわけ女性が受けられるべきだと信じています。
2022 年に開催したオンライン イベント シリーズ「Women in Tech」では、女性に業界内での経験を共有するプラットフォームを提供することを目的としていました。さらに、当社の企業原則の 1 つはダイバーシティとインクルージョンであり、これはチーム メンバーの男女比にも反映されています。現在、当社の 52% が女性で、4% がノンバイナリーです。私たちは、男性、女性、クィア、ノンバイナリーの人々に教育への平等なアクセスを提供したいと考えています。
ベルリンでの教室コースに加えて、サイバー セキュリティ、データ サイエンス、UX/UI デザイン、Web 開発のオンライン プログラミング コースも提供しています。そのため、性別や背景などに関係なく、世界中の誰もが自分の目標を追求し、テクノロジー業界で最初の仕事を始めることができます。
＃＃＃ もっと詳しく知る
弊社のブートキャンプについてさらに詳しく知りたい場合、または弊社の原則や価値観に関してご質問がある場合は、メールで にご連絡いただくか、お電話ください。
Eventbrite に注目して、ベルリンでの対面でのワークショップやイベント、および完全なリモート イベントに注目してください。
コーディングの方法を学びたい場合は、Code Labs Academy で学習すれば、他の人と同じチャンスが得られることをご安心ください。
出典:
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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、女性%20データ%20科学者%20to%20日付。
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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
