データ サイエンスは急速に成長している分野ですが、同じように成長しているわけではありません。過去 30 年間で、コンピューター サイエンスにおける女性の割合が大幅に減少したと言ったらどうなるでしょうか? 1984 年から 2016 年にかけて、コンピューター サイエンスの卒業生に占める女性の割合は 37% から 18% に。つまり、コンピューター サイエンスの需要が高まるにつれて、実際には女性に対してオープンではなくなってきています。
もちろん、多くの女性はデータ サイエンスや、データに関する多くのエキサイティングなキャリアの機会に興味を持っています。したがって、データサイエンスにおけるジェンダーの統計が何を物語っているのかを考える必要があります。女性がデータサイエンティストとしてのキャリアを追求することを奨励するにはどうすればよいでしょうか?そして、この分野の現在のリーダーは、組織内の女性をサポートするために何ができるでしょうか?結局のところ、女性のデータサイエンティストを失うということは、この業界の潜在的なイノベーターやリーダーの大部分を失うことを意味します。
データ サイエンティストの男女比は何ですか?
データ サイエンスにおけるジェンダー統計は、一様ではない物語を物語っています。 Harnham レポート によると、2020 年にはデータ部門の役割のわずか 27%アナリティクスは女性が担当しました。この平均は、アナリティクスとインサイトおよびライフ サイエンス アナリティクスの分野では女性の数が多いため、わずかに歪んでいます。データ サイエンス自体では男女比が低く、データ サイエンティストの女性はわずか 20% でした。 2020 年の時点で、データ サイエンス分野には男性が女性の 4 倍いました。女性は男性より収入も少ないです。データと分析の分野全体では、男性の方が女性よりも 17% 多く収入を得ています。この矛盾の一部は、この分野に初級レベルの役割で参入する新しい女性データサイエンティストの波によって説明される可能性があります。しかし、このパターンは重要です。男性の方が女性の同僚よりも大幅に収入が多いのです。
データサイエンティストになる女性が減っているのはなぜですか?
データ サイエンスのブートキャンプや学位は急増していますが、これらのグループの学生に占める女性の割合は低いため、データ サイエンスの仕事を探す女性卒業生が少なくなります。テクノロジー分野における女性の過小評価は、若い頃から始まります。 11 歳から 12 歳くらいまでは、女の子も男の子と同じように STEM 分野に興味を示す傾向があります。彼らが16歳になるまでに、彼らの関心は大幅に低下したと報告されています。このパターンは、私たちの文化や教育制度全体における広範なジェンダー問題から生じています。 10 代の少女は、同世代の男性に比べて、STEM 分野を自分たちの場所として認識する可能性が低くなります。たとえ授業で良い成績を収めたとしても、教師から励まされる可能性は低いです。また、STEM 分野のキャリアにおいて女性のロールモデルが不足していることにも落胆する可能性があります。
女性がデータ サイエンスのキャリアを辞めるのはなぜですか?
Better Buys によると、女性はテクノロジー関連の仕事を辞める可能性が男性の 2 倍です。多くの分野と同様に、女性は男性よりも子供や高齢の家族の世話をするために仕事を辞めたり休暇をとったりする可能性が高くなります。たとえ職場に復帰したとしても、時間を欠いているとみなされて不利な立場に置かれる可能性があります。企業は、男性と女性の両方に同等の有給育児休暇を提供することで、この問題に直接取り組むことができます。世界中でさらに多くの企業が均等休暇ポリシーを策定しています。これにより、育児の仕事がより均等に配分され、時間の経過とともに、育児休暇を取ることに対する文化的な偏見が徐々に変わりつつあるようです。
ただし、この問題の一部はデータ サイエンスに特有のものです。現場における女性の不足は永続化する可能性があります。女性は他の女性がリーダーシップの役割を担っているとは考えておらず、昇進の機会が少なくなると予想しています。また、技術チームに女性がいないと、潜在的に有害な環境が生じる可能性があります。 データ サイエンスの修士号 のインタビューで、ヤナ エガーズ氏は、「いくつかの性差別と偏見の問題」が女性がデータ サイエンスに関心を持たない理由であると述べました。常に業界に留まるわけではありません。同じインタビューの中で、リリアン・ピアソンは、「女性は、見た目や服装に基づく性差別に常に直面している」とコメントしました。組織のリーダーは性差別文化の問題に正面から取り組む必要があります。女性が尊重されなければ、女性が留まる理由はありません。
データ サイエンスにおける女性のためのリソースとネットワーキング
データ サイエンスにおける男女比の不平等は解決が難しい問題ですが、データ サイエンティストと教育者が長年取り組んできた問題です。これらすべての取り組みから得られた前向きな結果は、女子にコードを教えることから、データ サイエンスに参入する女性にプロのメンターを提供することまで、テクノロジー分野の女性をサポートするための専門的なネットワークやリソースが数多く存在することです。役立つリソースがたくさんあります。あなたがデータ サイエンスに携わる女性、または若い女性をサポートしたいと考えている場合は、次のプログラムをチェックしてください。
少女と若い女性向けのプログラム:
データ サイエンスとテクノロジーにおける女性向けのリソース:
・【R-Ladies】(https://rladies.org/)
- 【パイレディース】(https://pyladies.com/)
データ サイエンスの分野には、男性と女性の両方にとってチャンスが満ちています。組織があらゆる性別や人種の従業員を歓迎するだけでなく、積極的にサポートしているかどうかは、すでに現場で働いている人々の責任です。データ サイエンス分野の女性をサポートすることで、私たちはこの分野の女性だけでなく、データ サイエンス全体の将来のイノベーションにも利益をもたらします。