Les femmes continuent d'être sous-représentées dans la tech, avec seulement un faible pourcentage de femmes poursuivant des carrières dans ce domaine. Malgré le fait que les femmes représentent la moitié de la main-d'œuvre, elles sont toujours sous-représentées dans de nombreux domaines liés à la tech, y compris l'analyse de données.
Dans chaque secteur, les entreprises exploitent les données pour orienter les insights et prendre des décisions éclairées grâce à l'analyse de données. Alors que le domaine continue de croître, la demande pour des professionnels qualifiés pour extraire des insights de jeux de données complexes augmente également. Malgré la croissance rapide de l'analyse de données, le domaine historiquement dominé par les hommes ne parvient toujours pas à attirer suffisamment de femmes. Selon les dernières données du Bureau of Labor Statistics des États-Unis, les femmes occupaient 27% des emplois dans les professions informatiques et mathématiques aux États-Unis en 2020.
Les données influencent tous les aspects de nos vies, il est donc crucial que les hommes et les femmes soient impliqués dans l'interprétation et l'application de ces informations. Les femmes qui poursuivent des carrières en science des données contribuent non seulement à façonner le monde axé sur les données, mais bénéficient également d'avantages personnels, tels que l'accès à un domaine en pleine expansion avec des options de salaire attractives et des perspectives de carrière. En encourageant plus de femmes à rejoindre le domaine, nous pouvons créer plus d'opportunités pour elles de progresser dans leur carrière et d'atteindre la stabilité financière.
Les femmes dans l'analyse de données
Que peuvent apporter les femmes dans l'analyse de données à la TABLE SQL… ou Dataset, ou Matrix ?
Des point de vue diversifiés : les femmes apportent des points de vue et des expériences diverses qui aboutissent à des solutions plus innovantes et à de meilleurs résultats. Avec plus de femmes dans le domaine, l'industrie peut mieux répondre aux besoins et aux préférences de populations diverses. Les femmes peuvent également apporter des insights sur des problèmes qui peuvent être négligés par des équipes dominées par les hommes, tels que les biais dans les données ou l'impact de la technologie sur les communautés marginalisées.
Une amélioration de la précision : la perspective des femmes peut identifier et réduire les biais, conduisant à des données plus précises et fiables. Comme les femmes sont souvent sous-représentées dans les données, cela peut conduire à un "fossé de données de genre" qui évoque des décisions et des politiques biaisées.
Plus d’égalité et d’inclusion : les femmes aident à promouvoir la diversité dans l'analyse de données en encourageant et en soutenant d'autres femmes à poursuivre des carrières dans le domaine à travers des programmes de mentorat, des événements de réseautage et d'autres initiatives qui promeuvent la participation des femmes dans le domaine.
Selon Stéphanie Brooks, partenaire chez Harnham, l'un des principaux fournisseurs de services de recrutement et de conseil sur le marché des données et de l'analytique :
« L’argumentaire en faveur d’une main-d'œuvre diversifiée est clair : la recherche a constamment prouvé que des équipes diversifiées donnent de meilleurs résultats. Une main-d'œuvre diversifiée crée une entreprise plus holistique ; une entreprise remplie de produits et services plus innovants, en plus de favoriser un environnement plus stimulant, agréable et enrichissant pour les individus. Pour rester compétitives dans l'attraction et la rétention des meilleures compétences sur le marché, les entreprises doivent explorer des moyens d'accueillir et de soutenir une gamme diversifiée de talents ».
Alors, pourquoi plus de femmes sont-elles moins embauchées ? Elles sont considérablement sous-représentées dans de nombreux domaines liés à la tech, y compris l'informatique et l'ingénierie. Selon l'UNESCO, moins de 30% des étudiantes se concentrent sur des sujets liés aux nouvelles technologies dans l'enseignement supérieur à l'échelle mondiale. Comme de nombreuses femmes manquent de modèles visibles, les femmes trouvent difficile non seulement de trouver des mentors qui peuvent fournir des conseils et du soutien, mais aussi de tracer un chemin clair et définitif vers le succès. Le biais conscient et inconscient sur le lieu de travail, se manifestant par des suppositions sur les capacités ou les préférences des femmes ou des attentes genrées sur le type de travail qu'elles devraient faire, peut entraver encore plus leurs objectifs tech. Pour lutter contre les biais, les entreprises doivent créer un terrain de jeu équitable avec des opportunités égales pour les femmes de réussir.
En utilisant les expériences des voix féminines leaders dans l'analyse de données, nous pouvons non seulement inspirer les jeunes filles à poursuivre la tech, mais aussi identifier les domaines d'amélioration dans l'industrie.
Quelques décideuses dans l'analyse de données
Hilary Mason
En tant que data scientist et entrepreneuse, Hilary Mason a travaillé dans des entreprises telles que Bitly et Fast Forward Labs. Elle est également la fondatrice de la communauté de science des données Fast Forward Labs, qui fournit des services de conseil et de recherche aux entreprises.
Cathy O'Neil
Autrice à succès de Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, Cathy O'Neil est également une mathématicienne et data scientist. O'Neil a fondé le cabinet de conseil ORCAA, qui fournit une expertise en science des données éthique et responsable.
Kristen Sosulski
Elle est professeure à la Stern School of Business de NYU et l'auteure du livre Data Visualization Made Simple. Elle a également travaillé en tant que consultante en analyse de données pour des entreprises telles que Accenture et Ernst & Young.
Erica Baker
La défenseure de la tech Erica Baker était directrice d'ingénierie chez GitHub et est maintenant responsable de la technologie chez Parkwood Entertainment. Elle a travaillé en tant qu'analyste de données et ingénieure logiciel dans un certain nombre d'autres entreprises, dont Google et Slack.
Ellen Nielsen
C’est la responsable des données de Chevron, assurant l'accessibilité et la fiabilité des données pour permettre une meilleure prise de décision. Tout au long de sa carrière, elle a adopté une approche basée sur les données pour les stratégies d'approvisionnement, les capacités organisationnelles et les relations avec les fournisseurs.
Se lancer en tant que femme dans la Data
Alors, comment pouvez-vous exceller dans l'analyse de données?
L'analyse de données implique la collecte, l'analyse et l'interprétation de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des tendances qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions commerciales éclairées. Cela nécessite une solide formation en mathématiques et en statistiques, ainsi qu'une maîtrise des langages de programmation tels que SQL, Python et R. Découvrez ces stratégies pour vous aider à vous lancer :
Décrocher un diplôme dans un domaine connexe : envisagez d'obtenir un diplôme en informatique, en mathématiques ou en statistiques. De nombreuses universités proposent désormais des programmes spécialisés en analyse de données qui dotent les étudiants des compétences et des connaissances nécessaires pour réussir dans ce domaine.
Suivre des cours en ligne et des bootcamps : explorez les cours en ligne et les bootcamps pour acquérir les compétences requises, y compris SQL, Python et R.
Ironhack propose divers bootcamps en analyse de données et d’autres technologies qui permettent aux individus d'apprendre des compétences pertinentes pour l'industrie et d'acquérir une expérience pratique.
Chercher des mentors : rejoignez l'une des nombreuses initiatives créées pour vous permettre de réussir dans le secteur du numérique.
L'initiative Women in Data Science (WiDS) de l'Université Stanford organise des datathons, présente des leaders en science des données sur leur série de podcasts et encourage les élèves du secondaire à envisager des carrières en science des données.
Des Chiffres et des Jeunes forme des jeunes en science des données et offre des bourses de données, pour réduire le fossé de données de genre.
Construire un réseau : connectez-vous avec d'autres analystes de données en assistant à des conférences, des meetups et en rejoignant des organisations professionnelles.
Women in Data et Women Who Code fournissent des ressources, des opportunités de réseautage et un soutien pour les femmes travaillant dans des domaines liés aux données.
Women in Machine Learning maintient un annuaire de femmes data scientists, organise des événements de mentorat et gère une liste de diffusion d'offres d'emploi.
Prête à suivre les traces de grandes leaders tech féminines? Rejoignez le défi avec notre Bootcamp en Analyse de Données.
