Duomenų mokslas yra sparčiai auganti sritis, tačiau ji auga nevienodai. O jeigu aš jums pasakyčiau, kad per pastaruosius 30 metų moterų dalis kompiuterių moksle labai sumažėjo? Nuo 1984 iki 2016 m. informatikos mokslus baigusių moterų procentas sumažėjo nuo 37% iki 18%. Trumpai tariant, kadangi kompiuterių mokslas tampa vis paklausesnis, jis iš tikrųjų tapo mažiau atviras moterims.
Žinoma, daugelis moterų domisi duomenų mokslu ir daugybe įdomių karjeros galimybių duomenų srityje. Taigi turime apsvarstyti, ką mums sako duomenų mokslo lyčių statistika. Ką galime padaryti, kad paskatintume moteris siekti duomenų mokslininkės karjeros? O ką dabartiniai šios srities lyderiai gali padaryti, kad palaikytų moteris savo organizacijose? Galų gale, prarasti moterų duomenų mokslininkus reiškia prarasti didžiulę dalį potencialių šios pramonės novatorių ir lyderių.
Koks yra duomenų mokslininko lyčių santykis?
„Data Science“ lyčių statistika pasakoja nevienodą istoriją. Remiantis Harnham ataskaita 7 %0 vaidmens. ir „Analytics“ laikė moterys. Šį vidurkį šiek tiek iškraipo didesnis moterų skaičius sistemoje „Analytics and Insight“ ir „Life Science Analytics“. Pačiame duomenų moksle lyčių santykis yra mažesnis: tik 20 % duomenų mokslininkų buvo moterys. 2020 m. duomenų mokslo srityje vyrų buvo keturis kartus daugiau nei moterų. Moterys taip pat uždirba mažiau nei vyrai. Duomenų ir analizės srityje vyrai uždirba 17 % daugiau nei jų kolegos moterys. Dalį šio neatitikimo gali lemti naujų moterų duomenų mokslininkių, prisijungusių prie šios srities pradinio lygio vaidmenų, banga. Tačiau modelis yra reikšmingas: vyrai gerokai pranoksta savo koleges.
Kodėl mažiau moterų tampa duomenų mokslininkėmis?
Nors duomenų mokslų srityje daugėja studijų ir diplomų, moterys sudaro mažą procentą studentų šiose grupėse, o tai reiškia, kad vis mažiau absolventų moterų ieško duomenų mokslo darbo. Moterų nepakankamas atstovavimas technologijų srityse prasideda nuo jauno amžiaus. Iki maždaug 11–12 metų mergaitės taip pat domisi STEM sritimis kaip ir berniukai. Kai jiems sukanka 16 metų, jų susidomėjimas smarkiai sumažėjo. Šis modelis atsiranda dėl plačios lyčių problemos mūsų kultūroje ir visose švietimo sistemose. Paauglės mažiau nei jų bendraamžiai vyrai laiko STEM laukus joms skirta vieta. Mažiau tikėtina, kad mokytojai juos padrąsins, net jei jie gerai atlieka pamokas. Juos taip pat gali atgrasyti moterų pavyzdžių trūkumas STEM karjeroje.
Kodėl moterys palieka duomenų mokslo karjerą?
Remiantis Better Buys, moterys dvigubai dažniau nei vyrai pasitraukia iš darbo technologijų srityje. Kaip ir daugelyje kitų sričių, moterys dažniau nei vyrai meta rūkyti arba atostogauja, kad galėtų prižiūrėti vaikus ar pagyvenusius šeimos narius. Net jei jie grįš į darbo jėgą, jie gali atsidurti nepalankioje padėtyje, nes manoma, kad jie praleido laiką. Įmonės gali tiesiogiai spręsti šią problemą siūlydamos vienodai apmokamas vaiko priežiūros atostogas tiek vyrams, tiek moterims. Vis daugiau įmonių visame pasaulyje kuria lygių atostogų politiką. Taip tolygiau paskirstomas vaiko priežiūros darbas ir laikui bėgant, atrodo, pamažu keičiasi kultūrinė stigma prieš vaiko priežiūros atostogas.
Tačiau dalis šios problemos yra būdingos duomenų mokslui. Moterų trūkumas šioje srityje gali įsitvirtinti; moterys nemato kitų moterų vadovaujančiose pareigose ir tikisi rasti mažiau galimybių tobulėti. Moterų trūkumas technologijų komandose gali sukelti potencialiai toksišką aplinką. Interviu Master's in Data Science Jana Eggers pažymėjo, kad „tam tikros seksizmo ir šališkumo problemos“ buvo priežastis, dėl kurios moterys nesilaiko. t visada lieka pramonėje. Tame pačiame interviu Lillian Pierson pakomentavo, kad „moterys nuolat susiduria su diskriminacija dėl lyties dėl to, kaip atrodome ir ką dėvime“. Organizacijų lyderiai turi spręsti seksistinės kultūros problemas. Jei moterys nėra gerbiamos, jos neturi priežasties likti.
Ištekliai ir tinklai moterims duomenų mokslo srityje
Nors duomenų mokslo nevienodas lyčių santykis yra sudėtinga problema, kurią reikia išspręsti, duomenų mokslininkai ir pedagogai dirba daugelį metų. Teigiamas viso šio darbo rezultatas yra tai, kad yra daugybė profesionalių tinklų ir išteklių, padedančių moterims technologijų srityse: nuo mergaičių mokymo programuoti kodą iki profesionalių mentorių teikimo moterims, pradedančioms duomenų mokslą. Yra daug naudingų išteklių. Jei esate duomenų mokslų moteris arba norite palaikyti jauną moterį savo gyvenime, peržiūrėkite šias programas.
Programos mergaitėms ir jaunoms moterims:
Ištekliai moterims duomenų mokslo ir technologijų srityse:
– Moterys technologijų srityje
– R-Ladies
Duomenų mokslo sritis yra subrendusi ir turi galimybių tiek vyrams, tiek moterims. Šioje srityje jau dirbantys žmonės turi užtikrinti, kad jų organizacijos ne tik sveikintų, bet ir aktyviai palaikytų visų lyčių ir rasių darbuotojus. Remdami moteris duomenų moksle, gauname naudos ne tik šios srities moterims, bet ir būsimoms duomenų mokslo naujovėms.
