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Ciencia de Datos

Data Science Women: La participación de la mujer en la ciencia de datos

12 nov. 2020

Autor(es): DSRP | Demuestra tu aprendizaje y comparte este artículo:

Data Science Women: La participación de la mujer en la ciencia de datos

Hoy en día hablar de empoderamiento femenino es hablar de mujeres que son capaces de todo ya sea desde estudiar, trabajar, cuidar a sus hijos (si es que lo tiene) y más. Hoy podemos ver grandes gerente de empresas, emprendedoras y CEO´s; pero estaríamos mintiendo si mencionamos que estamos en la misma proporción que los hombres y en mucho más énfasis en carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas).

Brecha de empleabilidad de las mujeres en la ciencia de datos:

Tal como lo muestra en el nota “What’s Keeping Women out of Data Science?”, la ciencia de datos está considerada como una de las disciplinas de menor impacto por el 50% de las mujeres STEM, es por ello una de las principales causas de esta brecha.

Cabe menciona lo que muestra el estudio de BCG GAMMA, que considera una muestra de 9.000 varones y mujeres STEM, aproximadamente 35% de mujeres cuentan con un título en carreras STEM, de las cuales el 25% trabaja en dicho sector y solo entre el 15% y el 22% se especializan en la ciencia de datos. Nos encontramos ante una gran población de mujeres que no se enfocan en la ciencia de datos ya sea por falta de conocimiento o falta de recursos.

La importancia de la mujer en la ciencia de datos:

Si bien la ciencia de datos es la disciplina que en base a los datos recopilados genera valor para la toma de decisiones, es importante tener muchas perspectivas ya sea de metodología, creencia, motivos, razonamientos y género; debido a que sin considerar dichas perspectivas tanto la hipótesis y el resultado del proyecto se vería sesgada no representando una solución útil que impacte en la sociedad.

Dada la valoración de la presencia de mujeres en hackatones y datatones ha sido valorada, aunque aún represente minoría, si un proyecto quiere ser resuelto debe contar con todas las perspectivas posibles y mucho más si el problema del proyecto tenga relación con el mercado femenino.

Eventos y programas en ciencia de datos femeninos:

Hoy en día la voz de las científicas de datos se escucha fuerte claro con ganas de brindar sus aportes a la sociedad y tener el crédito que tanto merecen. Actualmente existen eventos exclusivos para ellas tal como lo es “Woman in data scince” una iniciativa de la universidad de Stanford que, desde 2015, busca impulsar la Ciencia de Datos y visibilizar la contribución de las mujeres en este campo, conectando y potenciando la comunidad local de especialistas, docentes y estudiantes.

También tenemos empresas sociales como Laboratoria, que forman a las mujeres en las áreas de tecnología con los más altos estándares de calidad en educación para así lograr que más mujeres ocupen empleos en este rubro, impactando en el sesgo laboral entre hombres y mujeres.

Data Science Woman

Data Science Research Perú también noto la importancia de la mujer en la ciencia de datos, si somos una organización sin fines de lucros que promueve la descentralización y la democratización del conocimiento de la ciencia de datos y la inteligencia artificial debíamos hacer algo.

Es por ello que creamos un espacio netamente para las científicas de datos, Data Science Woman, la cual tienen la misma filosofía que__ Data Science Research Perú__, pero netamente enfocada a las científicas de datos o a cualquier mujer que esté interesada en la ciencia.

Data Science Woman se muestra como una organización sin fines de lucro que su principal objetivo es empoderar, educar e inspirar a más mujeres se unan a la ciencia de datos difundiendo contenido y educación de calidad mediante eventos, webiniars o workshop referentes ciencia de datos e inteligencia artificial.

Actualmente se están teniendo esfuerzos por homogenizar la oferta laboral, solo es cuestión de tiempo para ver una cantidad equitativa de hombres y mujeres ejerciendo su profesión como data scientist, participando en los hackatones y datatones.

Porque la ciencia de datos no para y las mujeres tampoco.

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