Reconhecendo 6 mulheres cientistas de dados impactantes

Série Mulheres na Tecnologia: Ciência de Dados

No setor tecnológico, as mulheres têm sido historicamente sub-representadas. No entanto, há um impulso crescente para incentivar mais mulheres a trabalhar na tecnologia e a prosperar nela. Hoje em dia, existem muitos clubes e projetos que apoiam mulheres na tecnologia, como grupos de networking, programas de mentoria e bolsas de estudo.

A sub-representação das mulheres na indústria das TI está enraizada numa variedade de razões, incluindo preconceitos e preconceitos, falta de mentores e modelos a seguir, e obstáculos estruturais. Aumentar a diversidade no setor tecnológico não é apenas justo, mas está comprovado que produz melhores resultados, incluindo maior criatividade e inovação.

Para encorajar mais mulheres a entrar nesta área, é fundamental reduzir os obstáculos institucionais e culturais que impedem a entrada e a promoção no sector tecnológico. Isto implica apoiar a igualdade de remuneração, horários de trabalho adaptáveis ​​e culturas de local de trabalho inclusivas, além de incentivar a educação STEM para raparigas e mulheres. Podemos garantir que as mulheres sejam adequadamente representadas e valorizadas no setor tecnológico adotando estas medidas.

Nesta série de blogs, reconhecemos mulheres que causaram impacto em diferentes áreas da tecnologia, começando pela ciência de dados.

As mulheres no campo da ciência de dados também têm sido historicamente sub-representadas. No entanto, numerosos programas e organizações estão a tentar mudar esta situação.

Descrição da imagem: Três mulheres trabalhando em uma mesa.

A ciência de dados envolve o uso de métodos estatísticos, bem como métodos computacionais, para extrair insights de grandes quantidades de dados. À medida que a ciência de dados se torna cada vez mais importante em muitas indústrias, há uma procura crescente por cientistas qualificados.

No entanto, apesar da necessidade delas, as mulheres ainda estão sub-representadas no campo da ciência de dados.

Vários esforços e organizações promovem as mulheres na ciência de dados num esforço para colmatar a disparidade de género. Por exemplo, Women in Data Science (WiDS) é uma organização global que oferece orientação, oportunidades de networking e recursos educacionais para mulheres que trabalham na área. Na mesma linha, Women in Machine Learning (WiML) é um grupo de mulheres cientistas de dados e entusiastas de aprendizado de máquina que fornece suporte a esta comunidade.

Outras iniciativas incluem bolsas de estudo e cursos de formação adaptados especialmente para mulheres na área de ciência de dados. Por exemplo, o Instituto Anita Borg ajuda mulheres que buscam diplomas em computação e tecnologia, fornecendo bolsas de estudo e outras formas de assistência.

A diversificação na disciplina de materiais exigirá esforços concertados de indivíduos, organizações e assiduidade. Podemos ajudar a garantir que a ciência de dados beneficie de toda a gama de talentos e perspetivas se quebrarmos as barreiras que impedem as mulheres de entrar e ter sucesso nesta área.

Reconhecendo o impacto das mulheres mais famosas na ciência de dados

Apesar da sub-representação das mulheres na ciência de dados, houve várias figuras femininas importantes que tiveram um impacto significativo na indústria, no mundo e na nossa vida (quota-dia). É importante reconhecer e celebrar adequadamente as conquistas daquelas que abriram o caminho para outras mulheres seguirem. Embora ciência de dados possa parecer um termo um tanto novo, sua história remonta ao início da década de 1960, à Segunda Guerra Mundial e até ao período da Rainha Vitória.

1.###Margaret Hamilton

Descrição da imagem: A cientista da computação Margaret Hamilton posa com o software de orientação Apollo que ela e sua equipe desenvolveram no MIT. Crédito: Cortesia do Museu do MIT

Alguns dos trabalhos mais notáveis ​​de Margaret Hamilton foram suas contribuições para o projeto Semi-Automatic Ground Environment (SAGE) e as missões Apollo. Ela trabalhou no projeto SAGE no MIT na década de 1960, onde escreveu software para identificar aeronaves inimigas.

No final da década de 1960 e início da década de 1970, ela ajudou a codificar os sistemas de orientação e controle da missão Apollo na NASA, onde codificou o termo “engenharia de software” para descrever o trabalho que ela e sua equipe estavam realizando.

Ela recebeu o prêmio Exceptional Space Act da NASA em 2003 e, em 2016, foi agraciada com a Medalha Presidencial da Liberdade pelo presidente Barack Obama.

2. Katherine Johnson

Descrição da imagem: Retrato de Katherine Johnson. Créditos: NASA

Outra influente cientista de dados da década de 1960 é Katherine Johnson, cujas contribuições mais notáveis ​​incluem análise de dados para a missão Freedom 7 dos Estados Unidos e cálculos para a missão Friendship 7.

Ela é creditada por usar dados para calcular uma trajetória orbital perfeita para o Freedom 7. Ela também contribuiu para a missão que enviou a primeira aeronave à órbita da Terra e para a missão Apollo 11 que enviou o primeiro homem à Lua.

Antes de trabalhar na NASA, ela já estava abrindo caminho para grupos sub-representados, pois foi uma das três primeiras estudantes negras a se matricular em um programa integrado de pós-graduação na West Virginia University.

Suas contribuições também foram reconhecidas pelo presidente Barack Obama com a Medalha Presidencial da Liberdade em 2015.

###3.Florence Nightingale

Descrição da imagem: Retrato de Florence Nightingale. Créditos: Perry Pictures/Biblioteca do Congresso, Washington, DC (LC-USZ62-5877)

Florence Nightingale, a fundadora da enfermagem moderna, também era cientista de dados. Ela reconheceu a importância de uma boa manutenção de registos nos hospitais e organizou uma Comissão Real, com o apoio da Rainha Vitória, para analisar os dados de mortalidade do exército.

A sua análise ajudou a determinar que a maioria das mortes de soldados foi causada por doenças evitáveis. Para aumentar ainda mais o seu impacto, Nightingale criou um diagrama, hoje conhecido como “Diagrama Nightingale Rose”, para apresentar os dados que demonstram a diminuição das taxas de mortalidade após a implementação das práticas da Comissão de Saneamento. A apresentação dos dados de forma acessível ajudou a defender novos padrões de saneamento.

4. Fei-Fei Lee

Descrição da imagem: Retrato do Dr. Fei-Fei Lee em frente a um quadro branco. Créditos: Philip Montgomery

Dr. Fei-Fei Li é um proeminente cientista da computação americano que fez contribuições significativas ao campo da inteligência artificial.

Seu trabalho notável inclui atuar como cientista-chefe de IA no Google em 2017, ser o inventor do ImageNet e do ImageNet Challenge e ser um dos principais defensores da defesa da diversidade em STEM e IA.

Ela foi cofundadora da organização sem fins lucrativos AI4ALL, que se concentra na promoção da diversidade e acessibilidade da IA. O Dr. Li é amplamente considerado um pioneiro da IA ​​que coloca uma forte ênfase na importância dos valores humanos no desenvolvimento da aprendizagem automática.

5. Dra. Jeannette Wing

Descrição da imagem: Retrato da Dra. Jeanette Wing. Créditos: Microsoft

A Dra. Jeannette Wing, professora de ciência da computação no Data Science Institute de Columbia, escreveu um ensaio em 2006 chamado "Pensamento Computacional", defendendo a importância do pensamento computacional como uma habilidade valiosa para todos. Ela também ocupou o cargo de Vice-Presidente Corporativa de Pesquisa da Microsoft, onde estabeleceu um programa para prever como a tecnologia influenciaria a sociedade na próxima década.

As contribuições da Dra. Wing para a ciência da computação lhe renderam vários prêmios, e ela é um membro ilustre de várias organizações conceituadas, como a Associação Americana para o Avanço da Ciência, a Academia Americana de Artes e Ciências e o Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos. (IEEE), bem como a Association for Computing Machinery (ACM).

6. Daphne Koller

Descrição da imagem: Retrato da Dra. Daphne Koller. Créditos: Pilar

Daphne Koller é uma cientista da computação e empreendedora que fez contribuições significativas no campo do aprendizado de máquina, particularmente na área de modelos probabilísticos e redes bayesianas. Ela recebeu seu doutorado pela Universidade de Stanford em 1993 e tornou-se professora de ciência da computação em Stanford, onde co-ministrou o primeiro curso on-line da universidade em 2011, que atraiu mais de 100.000 alunos.

Ela fundou várias startups de sucesso na área de inteligência artificial e aprendizado de máquina, incluindo a Insitro, uma empresa que usa aprendizado de máquina para desenvolver novos medicamentos e terapias. Ela recebeu muitos prêmios por seu trabalho na área de ciência da computação.

A Academia Nacional de Engenharia, a Academia Americana de Artes e Ciências e a Sociedade Internacional de Biologia Computacional são algumas das organizações de prestígio das quais Koller é membro. Ela é uma voz importante na área de aprendizado de máquina e uma das mulheres mais influentes da atualidade em tecnologia.

Academia de Mulheres e Code Labs

As mulheres na tecnologia, bem como na ciência de dados, têm sido historicamente sub-representadas. No entanto, há exemplos notáveis ​​de mulheres cientistas de dados ao longo dos anos. Nós da Code Labs Academy acreditamos que a educação deve estar disponível para todos, entre outros, especialmente para as mulheres.

Em nossa série de eventos online “Women in Tech” que organizamos em 2022, nosso objetivo era oferecer às mulheres uma plataforma para compartilhar suas experiências no setor. Além disso, um dos nossos princípios corporativos é a diversidade e a inclusão, o que também se reflete na proporção de género dos membros da nossa equipa: Atualmente, 52% da nossa empresa é feminina e 4% não é binária. Queremos garantir que oferecemos acesso igual à educação para homens, mulheres, queer e indivíduos não binários.

Além de nossos cursos presenciais em Berlim, também oferecemos cursos de programação on-line em Segurança Cibernética, Ciência de Dados, Design UX/UI e Desenvolvimento Web. Assim, qualquer pessoa em todo o mundo, independentemente do sexo, origem, etc., pode perseguir o seu objetivo e iniciar o seu primeiro emprego em tecnologia.

Saber mais

Se você quiser saber mais sobre nossos bootcamps ou tiver alguma dúvida sobre nossos princípios ou valores, entre em contato conosco por email ou ligue para nós.

Fique de olho naEventbrite para nossos workshops e eventos presenciais em Berlim, bem como eventos totalmente remotos.

Se você quiser aprender a programar, tenha certeza de que terá a mesma chance que qualquer outra pessoa ao estudar na Code Labs Academy.

Fontes:

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

• 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