Las mujeres siguen estando subrepresentadas en tecnología, con solo un pequeño porcentaje de ellas persiguiendo carreras en este campo. A pesar de que las mujeres constituyen la mitad de la fuerza laboral, todavía están subrepresentadas en muchos campos relacionados con la tecnología, incluyendo el análisis de datos.
En cada industria, las empresas utilizan datos para obtener información y tomar decisiones informadas usando análisis de datos. A medida que el campo continúa creciendo, también lo hace la demanda de profesionales capacitados para extraer información de conjuntos de datos complejos. A pesar del rápido crecimiento del análisis de datos, el campo históricamente dominado por hombres aún no logra atraer suficientes mujeres a la mesa. Según los últimos datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de los EE. UU., las mujeres ocuparon el 27% de los trabajos en ocupaciones de informática y matemáticas en los Estados Unidos en 2020.
Los datos influyen en cada aspecto de nuestras vidas, por lo que es crucial que tanto hombres como mujeres participen en la interpretación y aplicación de esta información. Las mujeres que persiguen carreras en ciencia de datos no solo contribuyen a dar forma al mundo basado en datos, sino que también obtienen beneficios personales, como acceder a un campo en rápida expansión con opciones de salarios atractivos y perspectivas de carrera. Al alentar a más mujeres a unirse al campo, podemos crear más oportunidades para que avancen en sus carreras y alcancen la estabilidad financiera.
Mujeres en Análisis de Datos
¿Qué aportan las mujeres en análisis de datos a la TABLA SQL... o al conjunto de datos, o a la matriz?
Perspectivas diversas: las mujeres aportan puntos de vista y experiencias diversas que resultan en soluciones más innovadoras y mejores resultados. Con más mujeres en el campo, la industria puede abordar mejor las necesidades y preferencias de las poblaciones diversas. Las mujeres también pueden proporcionar información sobre problemas que pueden ser pasados por alto por equipos dominados por hombres, como los sesgos en los datos o el impacto de la tecnología en las comunidades marginadas.
Mayor precisión: la perspectiva de las mujeres puede ayudar a identificar y reducir los sesgos, lo que lleva a datos más precisos y confiables. Dado que las mujeres a menudo están subrepresentadas en los datos, esto puede llevar a una "brecha de datos de género" que provoca decisiones y políticas sesgadas.
Igualdad e inclusión: las mujeres pueden ayudar a promover la diversidad en el análisis de datos alentando y apoyando a otras mujeres para que persigan carreras en el campo a través de programas de mentoría, eventos de networking y otras iniciativas que promueven la participación de las mujeres en el campo.
Según Stephanie Brooks, socia de Harnham, uno de los principales proveedores de servicios de reclutamiento y asesoramiento en el mercado de datos y análisis:
"El caso de negocio para una fuerza laboral diversa es claro: la investigación ha demostrado continuamente que los equipos diversos producen mejores resultados. Una fuerza laboral diversa crea un negocio más holístico; uno lleno de productos y servicios más innovadores, además de crear un entorno más estimulante, agradable y desafiante en el que los individuos pueden prosperar. Para seguir siendo competitivas en la atracción y retención de las mejores habilidades en el mercado, las empresas deben explorar formas de acomodar y apoyar una amplia gama de talentos."
Entonces, ¿por qué no se contratan más mujeres? Están significativamente subrepresentadas en muchos campos relacionados con la tecnología, incluyendo ciencias de la computación e ingeniería. Según la UNESCO, menos del 30 por ciento de las estudiantes se enfocan en materias relacionadas con STEM en la educación superior a nivel mundial. Dado que muchas mujeres carecen de modelos a seguir visibles, las mujeres encuentran difícil no solo encontrar mentores que puedan brindar orientación y apoyo, sino también forjar un camino claro y definitivo hacia el éxito. El sesgo consciente e inconsciente en el lugar de trabajo, que se manifiesta en suposiciones sobre las habilidades o preferencias de las mujeres o en expectativas de género sobre los tipos de trabajo que deberían hacer, puede impedir aún más sus objetivos tecnológicos. Para combatir el sesgo, las empresas deben crear un campo de juego nivelado con igualdad de oportunidades para que las mujeres tengan éxito.
Al utilizar las experiencias de las principales voces femeninas en análisis de datos, no solo podemos inspirar a las jóvenes a seguir la tecnología, sino también identificar áreas de mejora en la industria.
Líderes femeninas en análisis de datos
Hilary Mason
Como científica de datos y emprendedora, Hilary Mason ha trabajado en empresas como Bitly y Fast Forward Labs. También es la fundadora de la comunidad de ciencia de datos Fast Forward Labs, que brinda servicios de consultoría e investigación a las empresas.
Cathy O'Neil
La autora superventas de "Armas de Destrucción Matemática: Cómo el Big Data Aumenta la Desigualdad y Amenaza la Democracia", Cathy O’Neil es también matemática y científica de datos. O'Neil fundó la firma de consultoría ORCAA, que proporciona experiencia en ciencia de datos ética y responsable.
Kristen Sosulski
Kristen Sosulski es profesora en la Escuela de Negocios Stern de NYU y autora del libro "Data Visualization Made Simple". También ha trabajado como consultora de análisis de datos para empresas como Accenture y Ernst & Young.
Erica Baker
La defensora de la tecnología Erica Baker fue Directora de Ingeniería en Github y ahora es Jefa de Tecnología en Parkwood Entertainment. Ha trabajado como analista de datos e ingeniera de software en varias otras empresas, incluyendo Google y Slack.
Ellen Nielsen
Ellen Nielsen es la Directora de Datos de Chevron, asegurando la accesibilidad y confiabilidad de los datos para permitir una mejor toma de decisiones. A lo largo de su carrera, ha adoptado un enfoque basado en datos para las estrategias de abastecimiento, las capacidades organizativas y las relaciones con los proveedores.
Comenzando
Entonces, ¿cómo puedes sobresalir en análisis de datos?
El análisis de datos implica recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que pueden usarse para tomar decisiones empresariales informadas. Esto requiere un sólido conocimiento en matemáticas y estadísticas, así como dominio en lenguajes de programación como SQL, Python y R. Echa un vistazo a estas estrategias para ayudarte a empezar:
Obtener un título en un campo relacionado: considera obtener un título en ciencias de la computación, matemáticas o estadísticas. Muchas universidades ahora ofrecen programas especializados en análisis de datos que equipan a los alumnos con las habilidades y conocimientos necesarios para tener éxito en este campo.
Tomar cursos en línea y bootcamps: explora cursos en línea y bootcamps para adquirir las habilidades requeridas, incluyendo SQL, Python y R.
Ironhack ofrece varios bootcamps de análisis de datos y otras tecnologías que permiten a las personas aprender habilidades relevantes para la industria y obtener experiencia práctica.
Buscar mentorías: únete a una de las numerosas iniciativas creadas para empoderarte y ayudarte a tener éxito en la economía digital.
La iniciativa Women in Data Science (WiDS) de la Universidad de Stanford organiza datathons, presenta a líderes en ciencia de datos en su serie de podcasts y anima a los estudiantes de secundaria a considerar carreras en ciencia de datos.
Des Chiffres et des Jeunes capacita a los jóvenes en ciencia de datos y ofrece becas de datos, para reducir la brecha de datos de género.
Construir una red: conecta con otros analistas de datos asistiendo a conferencias, meetups y uniéndote a organizaciones profesionales.
Women in Data y Women Who Code proporcionan recursos, oportunidades de networking y apoyo para las mujeres que trabajan en campos relacionados con los datos.
Women in Machine Learning mantiene un directorio de mujeres científicas de datos, organiza eventos de mentoría y gestiona una lista de correo de ofertas de trabajo.
¿Listo para seguir los pasos de grandes líderes femeninas en tecnología? Únete al desafío con nuestro Bootcamp de Análisis de Datos.
