Serija Women in Tech: podatkovna znanost
V tehnološkem sektorju so bile ženske v preteklosti premalo zastopane. Kljub temu obstaja vse večja spodbuda za spodbujanje več žensk k delu v tehnologiji in v njej uspevajo. Dandanes obstaja veliko klubov in projektov, ki podpirajo ženske v tehnologiji, kot so skupine za mreženje, mentorski programi in štipendije.
Nezadostna zastopanost žensk v industriji IT izvira iz različnih razlogov, vključno s predsodki in predsodki, pomanjkanjem mentorjev in vzornikov ter strukturnimi ovirami. Spodbujanje raznolikosti v tehnološkem sektorju ni samo pošteno, ampak dokazano daje boljše rezultate, vključno s povečano ustvarjalnostjo in inovativnostjo.
Da bi več žensk spodbudili k vstopu na to področje, je ključnega pomena zmanjšati institucionalne in kulturne ovire, ki preprečujejo vstop in napredovanje v tehnološkem sektorju. To vključuje podpiranje enakega nadomestila, prilagodljivih urnikov dela in vključujoče kulture na delovnem mestu poleg spodbujanja izobraževanja STEM za mlada dekleta in ženske. S temi koraki lahko zagotovimo, da bodo ženske ustrezno zastopane in cenjene v tehnološkem sektorju.
V tej seriji blogov izrekamo priznanje ženskam, ki so vplivale na različna področja tehnologije, začenši s podatkovno znanostjo.
Tudi ženske na področju podatkovne znanosti so bile v preteklosti premalo zastopane. Vendar številni programi in organizacije poskušajo to spremeniti.
Opis slike: Tri ženske delajo za mizo.
Podatkovna znanost vključuje uporabo statističnih in računalniških metod za pridobivanje vpogledov iz velikih količin podatkov. Ker podatkovna znanost postaja vedno bolj pomembna v številnih panogah, narašča povpraševanje po usposobljenih znanstvenikih.
Kljub temu, da jih potrebujejo, so ženske še vedno premalo zastopane na področju podatkovne znanosti.
Več prizadevanj in organizacij spodbuja ženske v znanosti o podatkih, da bi zmanjšali razlike med spoloma. Na primer, Women in Data Science (WiDS) je globalna organizacija, ki ženskam, ki delajo na tem področju, zagotavlja mentorstvo, priložnosti za mreženje in izobraževalne vire. Na podoben način so ženske v strojnem učenju (WiML) skupina ženskih podatkovnih znanstvenic in navdušencev nad strojnim učenjem, ki nudi podporo tej skupnosti.
Druge pobude vključujejo štipendije in tečaje usposabljanja, prilagojene posebej ženskam v podatkovni znanosti. Inštitut Anita Borg na primer pomaga ženskam, ki iščejo diplomo iz računalništva in tehnologije, s štipendijami in drugimi oblikami pomoči.
Diverzifikacija materialne discipline bo zahtevala usklajena prizadevanja posameznikov, organizacij in vztrajnost. Pomagamo lahko zagotoviti, da podatkovna znanost izkoristi celoten nabor talentov in perspektiv, če podremo ovire, ki ženskam preprečujejo vstop in uspeh na tem področju.
Prepoznavanje vpliva najbolj znanih žensk v podatkovni znanosti
Kljub premajhni zastopanosti žensk v podatkovni znanosti je bilo več pomembnih ženskih osebnosti, ki so pomembno vplivale na industrijo, svet in naše (vsakdanje) življenje. Pomembno je pravilno prepoznati in slaviti dosežke tistih, ki so utrli pot, ki ji lahko sledijo druge ženske. Čeprav se morda zdi podatkovna znanost nekoliko nov izraz, sega njena zgodovina v zgodnja šestdeseta leta, drugo svetovno vojno in celo v obdobje kraljice Viktorije.
Opis slike: računalniška znanstvenica Margaret Hamilton pozira s programsko opremo za vodenje Apollo, ki jo je s svojo ekipo razvila na MIT. Zasluge: Z dovoljenjem muzeja MIT
Nekaj najpomembnejših del Margaret Hamilton so bili njeni prispevki k projektu Semi-Automatic Ground Environment (SAGE) in misijam Apollo. Delala je na projektu SAGE na MIT v šestdesetih letih prejšnjega stoletja, kjer je napisala programsko opremo za prepoznavanje sovražnih letal.
V poznih šestdesetih in zgodnjih sedemdesetih letih prejšnjega stoletja je pomagala pri kodiranju sistemov vodenja in nadzora misije Apollo pri Nasi, kjer je kodirala izraz »programski inženiring« za opis dela, ki so ga opravljali ona in njena ekipa.
Leta 2003 je od Nase prejela nagrado Exceptional Space Act Award, leta 2016 pa ji je predsednik Barack Obama podelil predsedniško medaljo svobode.
2. Katherine Johnson
Opis slike: Portret Katherine Johnson. Zasluge: NASA
Druga vplivna podatkovna znanstvenica iz šestdesetih let prejšnjega stoletja je Katherine Johnson, katere najpomembnejši prispevki vključujejo analizo podatkov za misijo Freedom 7 Združenih držav in izračune za misijo Friendship 7.
Pripisujejo ji zasluge za uporabo podatkov za izračun popolne orbitalne poti za Freedom 7. Prispevala je tudi k misiji, ki je poslala prvo letalo v orbito Zemlje, in misiji Apollo 11, ki je poslala prvega človeka na Luno.
Pred delom pri Nasi je že utirala pot premalo zastopanim skupinam, saj je bila ena od prvih treh temnopoltih študentov, ki so se vpisali v integrirani podiplomski program na Univerzi West Virginia.
Njene prispevke je leta 2015 priznal tudi predsednik Barack Obama s predsedniško medaljo svobode.
3. Florence Nightingale
Opis slike: Portret Florence Nightingale. Zasluge: Perry Pictures/Kongresna knjižnica, Washington, D.C. (LC-USZ62-5877)
Florence Nightingale, začetnica sodobne zdravstvene nege, je bila tudi podatkovna znanstvenica. Prepoznala je pomen dobrega vodenja evidenc v bolnišnicah in je s podporo kraljice Viktorije organizirala kraljevo komisijo za analizo podatkov o umrljivosti vojske.
Njihova analiza je pomagala ugotoviti, da so večino smrti vojakov povzročile bolezni, ki bi jih bilo mogoče preprečiti. Da bi svoj vpliv še povečala, je Nightingale ustvarila diagram, ki je zdaj znan kot "diagram vrtnice slavca", da bi predstavila podatke, ki dokazujejo zmanjšanje stopnje umrljivosti po izvajanju praks sanitarne komisije. Dostopna predstavitev podatkov je pomagala pri zagovarjanju novih sanitarnih standardov.
4. Fei-Fei Lee
Opis slike: Portret dr. Fei-Fei Leeja pred tablo. Zasluge: Philip Montgomery
Dr. Fei-Fei Li je ugleden ameriški računalniški znanstvenik, ki je pomembno prispeval na področju umetne inteligence.
Njeno pomembno delo vključuje službovanje kot glavna znanstvenica za AI pri Googlu leta 2017, izumiteljica ImageNet in ImageNet Challenge ter vodilna zagovornica zagovarjanja raznolikosti v STEM in AI.
Soustanovila je neprofitno organizacijo AI4ALL, ki se osredotoča na spodbujanje raznolikosti in dostopnosti umetne inteligence. Dr. Li na splošno velja za pionirja umetne inteligence, ki močno poudarja pomen človeških vrednot pri razvoju strojnega učenja.
5. Dr Jeannette Wing
Opis slike: Portret dr. Jeanette Wing. Zasluge: Microsoft
Jeannette Wing, profesorica računalništva na Columbia's Data Science Institute, je leta 2006 napisala esej z naslovom "Računalniško razmišljanje", v katerem zagovarja pomen računalniškega razmišljanja kot dragocene veščine za vse. Bila je tudi podpredsednica korporacije Microsoft Research, kjer je vzpostavila program za predvidevanje, kako bo tehnologija vplivala na družbo v naslednjem desetletju.
Prispevki dr. Wing k računalništvu so ji prislužili številne nagrade in je ugledna članica številnih cenjenih organizacij, kot so Ameriško združenje za napredek znanosti, Ameriška akademija znanosti in umetnosti ter Inštitut inženirjev elektrotehnike in elektronike. (IEEE) kot tudi Združenje za računalniške stroje (ACM).
6. Daphne Koller
Opis slike: Portret dr. Daphne Koller. Zasluge: Pillar
Daphne Koller je računalničarka in podjetnica, ki je pomembno prispevala na področju strojnega učenja, zlasti na področju verjetnostnih modelov in Bayesovih mrež. Leta 1993 je doktorirala na Univerzi Stanford in nato postala profesorica računalništva na Stanfordu, kjer je leta 2011 součila prvi spletni tečaj na univerzi, ki je pritegnil več kot 100.000 študentov.
Ustanovila je več uspešnih startupov na področju umetne inteligence in strojnega učenja, vključno z Insitro, podjetjem, ki uporablja strojno učenje za razvoj novih zdravil in terapij. Za svoje delo na področju računalništva je prejela številne nagrade.
Nacionalna inženirska akademija, Ameriška akademija umetnosti in znanosti ter Mednarodno združenje za računalniško biologijo so nekatere od prestižnih organizacij, katerih član je Koller. Je vodilni glas na področju strojnega učenja in ena najvplivnejših žensk v tehnologiji današnjega časa.
Ženske in akademija Code Labs
Ženske v tehnologiji in podatkovni znanosti so bile zgodovinsko premalo zastopane, vendar obstajajo izjemni primeri podatkovnih znanstvenic v preteklih letih. V Akademiji Code Labs verjamemo, da mora biti izobraževanje dostopno vsem, med drugim še posebej ženskam.
V naši seriji spletnih dogodkov »Ženske v tehnologiji«, ki smo jih gostili leta 2022, smo želeli ženskam dati platformo za izmenjavo izkušenj v industriji. Poleg tega je eno od naših korporativnih načel raznolikost in vključenost, kar se odraža tudi v razmerju spolov članov naše ekipe: trenutno je v našem podjetju 52 % žensk in 4 % nebinarnih. Želimo zagotoviti enak dostop do izobraževanja za moške, ženske, queer in nebinarne posameznike.
Poleg tečajev v učilnicah v Berlinu ponujamo tudi spletne tečaje programiranja na področju kibernetske varnosti, znanosti o podatkih, oblikovanja UX/UI in spletnega razvoja. Tako lahko kdorkoli po vsem svetu, ne glede na spol, ozadje itd., sledi svojemu cilju in začne svojo prvo službo v tehnologiji.
Nauči se več
Če želite izvedeti več o naših zagonskih kampih ali če imate kakršna koli vprašanja v zvezi z našimi načeli ali vrednotami, se obrnite na nas po e-pošti ali nas pokličite.
Bodite pozorni na Eventbrite za naše delavnice in dogodke osebno v Berlinu ter dogodke na popolnoma oddaljeni ravni.
Če se želite naučiti kodirati, bodite prepričani, da boste dobili enako priložnost kot kdorkoli drug, ko se boste učili na Code Labs Academy.
Viri:
-
https://www.collibra.com/us/en/blog/celebrating-four-female-data-scientists-who-changed-the-world#:~:text=Katherine%20Johnson%20is%20one%20of, ženski%20podatki%20znanstveniki%20za%20zmenek.
-
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
