Mulheres nas áreas de Dados

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Em comemoração ao Dia Internacional das Mulheres e Meninas na Ciência, comemorado no dia 11 de Fevereiro, selecionamos algumas mulheres que fizeram diferença na área de dados, seja na Estatística, na Ciências Atuariais ou na Ciência de Dados. 

Florence Nightingale

Nascida em 1820, na Itália, Florence demonstrava facilidade com a Matemática e outras áreas de conhecimento desde criança. Era muito religiosa e acreditava que Deus desejava que ela fosse enfermeira, por causa disso, passou a estudar a profissão e a exercê-la.

Em 1853 iniciou-se a Guerra da Crimeia e Florence foi convocada como enfermeira. Nessa ocasião ela começou a aplicar algumas análises estatísticas aos dados dos feridos, incluindo gráficos que mostravam que o óbito de soldados estava mais relacionado com infecções e maus cuidados do que com as batalhas em si. Isto é, as mortes nos leitos eram causadas por cólera, tifo, disenteria e outras infecções.

Após as observações de Nightingale, mais práticas de higiene foram adotadas, como a lavagem recorrente de mãos entre as enfermeiras e aumento da circulação de ar nos ambientes, causando uma queda de 42% de mortes para 2,2%. Por causa dessas contribuições, Florence é um nome ímpar dentro da Enfermagem e foi eleita a primeira mulher membro da Associação Inglesa de Estatística, em 1858!

Stella Cunliffe

Conhecida por ser a primeira mulher a ser nomeada presidente da Royal Statistical Society, nos anos de 1975 a 1977. Stella estudou Estatística no final dos anos de 1930. Após a graduação, teve a oportunidade de trabalhar na Guinness Brewing Company, um lugar famoso na Estatística por ser o local onde o desenvolvedor da Distribuição t de Student trabalhava durante a sua criação, e consequentemente, um lugar onde as técnicas estatísticas eram amplamente aplicadas.

Posteriormente, também teve a oportunidade de trabalhar no Ministério britânico responsável por supervisionar forças policiais, tribunais e prisões. Essa mudança de posição foi um choque para Stella, ainda sim, ela foi responsável por análises estatísticas que desvendaram associações que seus colegas desconheciam e consequentemente auxiliaram no melhor entendimento da situação carcerária do país. 

Sempre foi defensora da estatística aplicável e que pode ser explicada para todos os públicos, além de frisar a importância de todo estatístico ter o dever de conhecer com muita intimidade os dados em que está trabalhando.

Lucy Jane Wright

Nascida em 1842, Lucy é considerada a primeira mulher atuária da América do Norte. Era filha de Elizur Wright, conhecido como o pai do seguro de vida, ou seja, ele já exercia a profissão e decidiu colocar ela e seus irmãos para aprender o ofício desde cedo.

Com apenas 15 anos foi contratada pela Union Mutual Life Insmance Company of Portland, isso porque mesmo sem frequentar a faculdade já possuía conhecimento sobre matemática avançada, além da experiência obtida trabalhando com o pai.

Infelizmente, Lucy veio a falecer 7 meses após a contratação por causa de tuberculose. Vale destacar que trabalhou como atuária 22 anos antes da Actuarial Society of America ser fundada.

Grace Wahba

Com interesse na ciência desde nova, Grace se formou pela Cornell University em 1965 e desde então continuou estudando para os títulos de mestre e doutora.  Considerada pela Stanford como uma das principais de sua profissão nos Estados Unidos.

Entre as suas contribuições é possível destacar seu pioneirismo em métodos para suavização de dados, sendo o seu livro um dos “best-sellers” científicos. Também auxiliou no desenvolvimento da Validação Cruzada Generalizada, considerada seu principal trabalho. E ainda, propôs e solucionou um problema teórico agora conhecido como Wahba’s Problem.

Em 2021 foi criado um prêmio em sua homenagem, com o intuito de honrar seu trabalho nos campos de matemática, estatística, aprendizado de máquina e otimização, além de suas colaborações interdisciplinares que impactaram vários outros campos do conhecimento. O prêmio é chamado de IMS Grace Wahba Award and Lecture.

Cole Nussbaumer Knaflic

Cole estudou Matemática Aplicada na Washington University e ao ingressar no mercado de trabalho teve a oportunidade de trabalhar com apresentação de dados e desde então tem aprimorado a técnica de contar histórias com dados, bem como compartilhado o conhecimento adquirido com a experiência.

O principal motivo da sua fama é o seu livro Storytelling com Dados, que busca divulgar sobre a visualização de dados prática, eficaz e que traga valor ao negócio. O trabalho desenvolvido por Cole tem influenciado profissionais da área de dados de todo o mundo e é livro de cabeceira de muitas pessoas.

Tin Kam Ho

Tin é chinesa e se formou em Ciência da Computação, ficou conhecida pelo seu pioneirismo entre os métodos de ensemble, com destaque para a introdução do modelo Random Forest ao campo de aprendizado de máquina, graças ao seu artigo publicado em 1995. Também possui trabalhos importantes na área de análise de complexidade de dados.

É detentora de alguns prêmios na área, incluindo o Pierre Devijver Award for Statistical Pattern Recognition. Atualmente trabalha na IBM, com foco em análise semântica em processamento de linguagem natural e contribui para as áreas de aprendizado de máquina e mineração de dados na empresa.

Estas são apenas algumas mulheres que fizeram e ainda fazem diferença no mundo dos dados. As áreas ligadas à ciência e tecnologia ainda sofrem uma defasagem em relação à igualdade de gênero, mesmo que muitas mudanças tenham ocorrido nos últimos anos, ainda podemos contribuir para que esse cenário seja revertido. Vamos juntos!
Escrito por Laura Alexandria de Oliveira

Referências

  • Uma Senhora toma Chá – Livro;
  •  https://super.abril.com.br/comportamento/os-graficos-que-podem-mudar-o-mundo/
  •  https://www.soa.org/globalassets/assets/library/newsletters/the-actuary/1980/june/act-1980-vol14-iss06-lucy.pdf
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Grace_Wahba
  • https://statistics.stanford.edu/people/grace-goldsmith-wahba
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Tin_Kam_Ho

  • https://researcher.watson.ibm.com/researcher/view.php?person=us-tho

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