영향력 있는 여성 데이터 과학자 6인 표창

여성 기술 분야 시리즈: 데이터 과학

기술 부문에서 여성은 역사적으로 과소대표되어 왔습니다. 그럼에도 불구하고 더 많은 여성들이 기술 분야에서 일하고 성공할 수 있도록 장려하려는 노력이 커지고 있습니다. 요즘에는 네트워킹 그룹, 멘토십 프로그램, 장학금 등 기술 분야의 여성을 지원하는 많은 클럽과 프로젝트가 있습니다.

IT 업계에서 여성이 과소 대표되는 현상은 편견과 선입견, 멘토와 역할 모델의 부족, 구조적 장애물 등 다양한 이유에 뿌리를 두고 있습니다. 기술 부문의 다양성을 높이는 것은 공정할 뿐만 아니라 창의성과 혁신의 증가를 포함하여 더 나은 결과를 낳는다는 것이 입증되었습니다.

더 많은 여성의 현장 진출을 장려하려면 기술 부문의 진입과 승진을 방해하는 제도적, 문화적 장애물을 줄이는 것이 중요합니다. 여기에는 어린 소녀와 여성을 위한 STEM 교육을 장려하는 것 외에도 동등한 보상, 적응 가능한 근무 일정, 포용적인 직장 문화를 지원하는 것이 포함됩니다. 우리는 이러한 조치를 채택함으로써 기술 부문에서 여성이 적절하게 대표되고 가치있게 여겨지도록 할 수 있습니다.

이 블로그 시리즈에서는 데이터 과학을 시작으로 다양한 기술 분야에 영향력을 미친 여성들에게 감사를 표합니다.

데이터 과학 분야의 여성 역시 역사적으로 과소 대표되어 왔습니다. 그러나 수많은 프로그램과 조직에서 이를 바꾸려고 노력하고 있습니다.

이미지 설명: 세 명의 여성이 책상 위에서 일하고 있습니다.

데이터 과학에는 통계적 방법과 계산 방법을 사용하여 대량의 데이터에서 통찰력을 추출하는 작업이 포함됩니다. 많은 산업에서 데이터 과학이 점점 더 중요해짐에 따라 숙련된 과학자에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

그러나 여성의 필요성에도 불구하고 데이터 과학 분야에서 여성은 여전히 ​​과소 대표되고 있습니다.

성별 격차를 줄이기 위한 노력의 일환으로 데이터 과학 분야에서 여성을 장려하는 여러 노력과 조직이 있습니다. 예를 들어 WiDS(Women in Data Science)는 해당 분야에서 일하는 여성들에게 멘토링, 네트워킹 기회 및 교육 리소스를 제공하는 글로벌 조직입니다. 비슷한 맥락에서 WiML(Women in Machine Learning)은 이 커뮤니티에 지원을 제공하는 여성 데이터 과학자 및 기계 학습 애호가 그룹입니다.

기타 계획에는 특히 데이터 과학 분야의 여성을 위해 맞춤화된 장학금 및 교육 과정이 포함됩니다. 예를 들어, Anita Borg Institute는 장학금 및 기타 형태의 지원을 제공하여 컴퓨팅 및 기술 분야의 학위를 취득하려는 여성을 돕습니다.

재료 분야의 다각화에는 개인, 조직 및 지원의 공동 노력이 필요합니다. 여성이 해당 분야에 진입하고 성공하는 것을 막는 장벽을 허물면 데이터 과학이 다양한 재능과 관점으로부터 혜택을 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.

데이터 과학 분야에서 가장 유명한 여성의 영향력 인식

데이터 과학 분야에서 여성이 과소 대표됨에도 불구하고 업계, 세계 및 우리의 일상 생활에 중대한 영향을 미친 중요한 여성 인물이 여러 명 있습니다. 다른 여성들이 따를 수 있는 길을 닦은 사람들의 업적을 제대로 인식하고 축하하는 것이 중요합니다. 데이터 과학이 다소 새로운 용어처럼 보일 수도 있지만, 그 역사는 1960년대 초, 제2차 세계대전, 심지어 빅토리아 여왕 시대까지 거슬러 올라갑니다.

1. 마가렛 해밀턴

이미지 설명: 컴퓨터 과학자인 마가렛 해밀턴(Margaret Hamilton)이 그녀와 그녀의 팀이 MIT에서 개발한 Apollo 안내 소프트웨어를 들고 포즈를 취하고 있습니다. 신용: MIT 박물관 제공

마가렛 해밀턴의 가장 주목할만한 작업 중 일부는 반자동 지상 환경(SAGE) 프로젝트와 아폴로 임무에 대한 기여였습니다. 그녀는 1960년대 MIT에서 SAGE 프로젝트에 참여하여 적 항공기를 식별하는 소프트웨어를 작성했습니다.

1960년대 후반과 1970년대 초반에 그녀는 NASA에서 아폴로 임무의 안내 및 제어 시스템을 코딩하는 데 도움을 주었습니다. 그곳에서 그녀와 그녀의 팀이 수행하는 작업을 설명하기 위해 "소프트웨어 엔지니어링"이라는 용어를 코딩했습니다.

그녀는 2003년 NASA로부터 Exceptional Space Act Award를 수상했고, 2016년에는 버락 오바마 대통령으로부터 대통령 자유 메달을 수여 받았습니다.

2. 캐서린 존슨

이미지 설명: 캐서린 존슨의 초상화. 크레딧: NASA

1960년대의 또 다른 영향력 있는 여성 데이터 과학자로는 Katherine Johnson이 있는데, 그의 가장 주목할만한 공헌에는 United States Freedom 7 임무에 대한 데이터 분석과 Friendship 7 임무에 대한 계산이 포함됩니다.

그녀는 데이터를 사용하여 Freedom 7의 완벽한 궤도 경로를 계산한 것으로 알려져 있습니다. 그녀는 또한 최초의 항공기를 지구 궤도에 보내는 임무와 최초의 사람을 달에 보내는 Apollo 11 임무에 기여했습니다.

NASA에서 일하기 전에 그녀는 웨스트 버지니아 대학의 통합 대학원 프로그램에 등록한 최초의 흑인 학생 3명 중 한 명이었기 때문에 이미 소수 집단을 위한 길을 닦고 있었습니다.

그녀의 공헌은 2015년 버락 오바마 대통령으로부터 대통령 자유 메달로 인정되었습니다.

3. 플로렌스 나이팅게일

이미지 설명: 플로렌스 나이팅게일의 초상화. 출처: 페리 픽처스/미국 의회 도서관, 워싱턴 D.C.(LC-USZ62-5877)

현대 간호학의 창시자인 플로렌스 나이팅게일도 데이터 과학자였습니다. 그녀는 병원에서 좋은 기록 관리의 중요성을 인식하고 빅토리아 여왕의 지원을 받아 군대 사망률 데이터를 분석하는 왕립 위원회를 조직했습니다.

그들의 분석은 군인 사망의 대부분이 예방 가능한 질병으로 인해 발생했다는 사실을 확인하는 데 도움이 되었습니다. 나이팅게일은 자신의 영향력을 더욱 크게 만들어 현재 "나이팅게일 장미 다이어그램"으로 알려진 다이어그램을 만들어 위생 위원회의 관행을 구현한 후 사망률 감소를 보여주는 데이터를 제시했습니다. 데이터를 접근 가능하게 제시하는 것은 새로운 위생 표준을 옹호하는 데 도움이 되었습니다.

4. 이페이페이

이미지 설명: 화이트보드 앞에 있는 페이페이 박사의 초상화. 크레딧: 필립 몽고메리

Fei-Fei Li 박사는 인공지능 분야에 지대한 공헌을 한 미국의 저명한 컴퓨터 과학자입니다.

그녀의 주목할만한 업적으로는 2017년 Google에서 AI 수석 과학자로 근무하고, ImageNet 및 ImageNet Challenge를 창안했으며, STEM 및 AI의 다양성을 옹호하는 선도적인 옹호자로 활동하는 것 등이 있습니다.

그녀는 AI의 다양성과 접근성을 높이는 데 초점을 맞춘 비영리 단체인 AI4ALL을 공동 창립했습니다. Li 박사는 기계 학습 개발에서 인간 가치의 중요성을 강조하는 AI 선구자로 널리 알려져 있습니다.

5. 자네트 윙 박사

이미지 설명: Jeanette Wing 박사의 초상화. 크레딧: 마이크로소프트

컬럼비아 데이터 과학 연구소의 컴퓨터 과학 교수인 Jeannette Wing 박사는 2006년에 "컴퓨팅 사고"라는 에세이를 작성하여 모든 사람을 위한 귀중한 기술로서 컴퓨팅 사고의 중요성을 옹호했습니다. 그녀는 또한 Microsoft Research의 기업 부사장직을 맡아 향후 10년 내에 기술이 사회에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 프로그램을 구축했습니다.

컴퓨터 과학에 대한 Wing 박사의 공헌으로 그녀는 수많은 상을 받았으며, 그녀는 미국 과학 진흥 협회, 미국 예술 과학 아카데미, 전기 및 전자 엔지니어 협회 등 여러 존경받는 조직의 저명한 회원입니다. (IEEE) 및 컴퓨터 기계 협회 (ACM).

6. 다프네 콜러

이미지 설명: 다프네 콜러 박사의 초상화. 크레딧 : 기둥

Daphne Koller는 기계 학습 분야, 특히 확률 모델과 베이지안 네트워크 분야에서 상당한 공헌을 한 컴퓨터 과학자이자 기업가입니다. 그녀는 1993년에 스탠포드 대학에서 박사 학위를 취득한 후 스탠포드에서 컴퓨터 과학 교수가 되었으며, 2011년에 대학 최초의 온라인 과정을 공동 강의하여 100,000명 이상의 학생이 참여했습니다.

그녀는 기계 학습을 사용하여 신약과 치료법을 개발하는 회사인 Insitro를 포함하여 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 여러 성공적인 스타트업을 설립했습니다. 그녀는 컴퓨터 과학 분야의 업적으로 많은 상을 받았습니다.

국립 공학 아카데미(National Academy of Engineering), 미국 예술 과학 아카데미(American Academy of Arts and Sciences), 국제 전산 생물학 협회(International Society for Computational Biology)는 Koller가 회원으로 있는 권위 있는 조직 중 일부입니다. 그녀는 기계 학습 분야의 선두주자이자 오늘날 기술 분야에서 가장 영향력 있는 여성 중 한 명입니다.

여성 및 코드 연구소 아카데미

기술 분야와 데이터 과학 분야의 여성은 역사적으로 과소 대표되었지만 수년 동안 여성 데이터 과학자의 뛰어난 사례가 있었습니다. Code Labs Academy는 모든 사람, 특히 여성에게 교육이 제공되어야 한다고 믿습니다.

우리는 2022년에 주최한 온라인 이벤트 시리즈 'Women in Tech'에서 여성들에게 업계 내 경험을 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 삼았습니다. 또한 당사의 기업 원칙 중 하나는 다양성과 포용성입니다. 이는 팀원의 성별 비율에도 반영됩니다. 현재 당사 회사의 52%는 여성이고 4%는 논바이너리입니다. 우리는 남성, 여성, 퀴어, 논바이너리 개인에게 교육에 대한 동등한 접근권을 제공하고자 합니다.

베를린의 강의실 과정 외에도 사이버 보안, 데이터 과학, UX/UI 디자인 및 웹 개발 분야의 온라인 프로그래밍 과정도 제공합니다. 따라서 성별, 배경 등에 관계없이 전 세계 누구든지 자신의 목표를 추구하고 기술 분야에서 첫 직장을 시작할 수 있습니다.

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부트캠프에 대해 더 자세히 알고 싶거나 원칙이나 가치에 대해 질문이 있는 경우 이메일을 통해 연락하거나 전화해 주세요.

Eventbrite에서 베를린에서 열리는 워크숍과 이벤트는 물론 원격 이벤트도 놓치지 마세요.

코딩 방법을 배우고 싶다면 Code Labs Academy에서 공부하면 다른 누구와도 같은 기회를 얻게 될 것입니다.

출처:

• https://www.collibra.com/us/en/blog/celebating-four-female-data-scientists-who-changed-the-world#:~:text=Katherine%20Johnson%20is%20one%20of, 여성%20데이터%20과학자%20to%20날짜.

• https://odetta.ai/blogs/5-female-data-scientists-that-are-paving-the-way-in-2022-1 See More

• 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