Mujeres en Data Science (WiDS) desde la Universidad de Stanford

 

 

Margot Gerritson dirige el ICME, Institute for Computational and Mathematical Engineering en la universidad de Stanford.

Además de ser experta en matemática aplicada a la producción de energía y análisis de fluidos, Margot tiene un PHD en Computational Mathematics

En la siguiente entrevista, reflexiona sobre los desafíos de la mujer el mundo de las Ciencias de Datos y los motivos para organizar una conferencia  como WiDS.

 

Sobre WiDS

“He estado en este campo de ingeniería en computación por más de 35 años y en general fui la única mujer. Esto no me incomoda, me divierto bastante, pero reconozco que a veces puede ser difícil.”

“WiDS empezó porque había una necesidad de incentivar a las mujeres a desarrollarse en el campo del data science, tanto en Ingeniería en Computación, en las ciencias de la computación o en estadística y matemática.”

“Por esto decidimos hacer una conferencia donde seamos todas mujeres y que ellas sean excelentes data scientists e ingenieras que inspiren a las generaciones más jóvenes para introducirse y mantenerse en el campo.”

Margot Gerritson, Judy Logan y Momi Peralta Ramos

 

¿Por qué es importante que haya más y más mujeres en data science?

“Porque cada vez más, las decisiones son tomadas en base a datos y quienes trabajan estos datos son mayormente hombres. La presencia de mujeres, además de su mirada, enriquece las preguntas que pueden hacerse a las bases.”  

“Esos equipos de data scientists son realmente influyentes. Y sin embargo, cuando uno observa la composición de esos equipos, la mayoría son hombres, blancos o asiáticos, hay muy poca diversidad.”

“Y se podría decir, ¿a quién le importa? Ellos son científicos, que observan los datos de forma analítica. La parcialidad (bias) no entra en juego. .. .Pero eso está mal. Los datos son muy maleables, uno puede ver en los datos aquello que busca. En otras palabras, la parcialidad puede entrometerse fácil y rápido.” 

“Y es muy evidente que los equipos con diversidad, hacen diferentes preguntas. Analizan los datos en distintas maneras, y llegan a múltiples conclusiones.”

“Entonces cuando imagino un mundo donde los data scientist tienen mucho impacto e influencia, me gustaría que esos equipos sean mucho más diversos  y que tengan una representación más alineada con lo que el mundo es. Y el 50% del mundo está compuesto por mujeres.”

“Entonces tener más mujeres es sólo una cuestión de lógica. Esa es una razón.”

“La otra razón es la del talento.”

“Entonces por qué como empresa, como nación, como institución académica ¿Por qué no recurrir a esos talentos? ”

 

WiDS en Buenos Aires.

En otro post comentaremos sobre el evento que se realizará en marzo, que apoyamos desde LA NACION Data y estaremos difundiendo en simultáneo y convocando al capítulo local junto con la Secretaría de Posgrado de Facultad de Ingeniería de la UBA.