somos

Women & Data

Women & Data es una asociación sin fines de lucro conformada por mujeres estudiantes y profesionales en datos apasionadas por el crecimiento y la inclusión del género femenino en la ciencia de datos.

Misión

Crear una comunidad sólida, unida y segura para la visibilidad de los logros del género femenino y la fomentación del mismo en el aprendizaje y el desarrollo de la ciencia de datos.

Visión

Que todas las mujeres que se interesen por los datos encuentren espacios seguros y accesibles para aprender, crecer y desarrollarse en esta industria.

Objetivos

  • Visibilizar el aporte femenino en la ciencia de datos.
  • Incentivar a que más mujeres se involucren en esta área.
  • Crear espacios seguros de desarrollo y aprendizaje para las mujeres en la ciencia de datos.
Si querés contribuir con la causa

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Conocenos

Historia de
la iniciativa

Después de organizar la primera edición de la conferencia de Women in Data Science para Costa Rica, vimos que existe la necesidad de seguir visibilizando los aportes femeninos en la ciencia de datos y a su incentivando a que más mujeres se involucren en una carrera tan importante como esta.

Introducción a la ciencia de datos y su importancia.

Ciencia de datos

La ciencia de datos es un estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas. “La Ciencia de Datos (o Data Science) es la disciplina que convierte los datos en conocimiento útil”. Es un enfoque multidisciplinario que combina tres campos:

Diseño y desarrollo de software y hardware para sistemas informáticos y de comunicación. Ingeniería de software, arquitectura de computadoras, redes de datos y sistemas de información.

Programación, análisis de algoritmos y sistemas operativos.
Ingeniería en computación
Estudio y modelado de problemas mediante técnicas matemáticas y estadísticas. Propiedades y relaciones de números y figuras geométricas. Análisis de datos, probabilidades, distribuciones y modelos matemáticos. Aplicación en estadística descriptiva e inferencial, análisis multivariante y optimización.
Matemáticas y estadísticas
Creación de algoritmos y sistemas autónomos capaces de aprender y resolver problemas complejos. Redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, robótica y sistemas expertos. Aplicaciones en diversas áreas como la medicina, ingeniería y economía.
Inteligencia artificial
Conceptos & definiciones

FAQ

La ciencia de datos es un estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas.

Los datos son la huella de hechos naturales o de causa humana. Tradicionalmente las huellas solían ser físicas, en recibos, archivos y registros. Hoy la mayoría de las huellas son digitales, por ejemplo el historial de navegación, compras en línea, datos almacenados y demás. Los datos son la materia cruda que contiene información pero que también contiene mucho ruido. Una vez procesada esta materia, puede dar información significativa y de valor.

La información son datos procesados, es decir la materia procesada con su respectivo significado una vez que se le quita el ruido.

Ahora vivimos en un mundo que se desborda en datos. Los sitios de internet colectan cada “click” de cada usuario, los teléfonos inteligentes construyen un registro de ubicaciones y velocidades en cada segundo de cada día.

Muchas personas también han adoptado la tendencia de auto-cuantificarse: registrar su frecuencia cardiaca, hábitos de movimiento, dieta, patrones de sueño y más. Los autos inteligentes recolectan hábitos de vida y la publicidad digital y las compras en línea los patrones de consumo. El internet en sí mismo representa un enorme gráfico de conocimiento que contiene, entre otras cosas, una enciclopedia de referencias cruzadas: bases de datos específicas según su dominio acerca de películas, música, deportes, noticias en línea y más. Las empresas que venden servicios en línea también utilizan la información para registros y archivos de ventas, ingresos, bases de datos de usuarios, clientes y demás. Las posibilidades de almacenamiento de datos y sus tipos y usos son infinitas.

Para poder realizar analizar datos y transformarlos en información, se plantean preguntas como:
¿Qué pasó?
¿Por qué pasó?
¿Qué pasará?
¿Qué se puede hacer con los resultados?

El término de ciencias de datos se escucha desde los años 60 como nombre alternativo de estadística. Sin embargo, sus orígenes se remontan a 1962 cuando John W. Tukey discutía el futuro de la estadística matemática como ciencia empírica. A partir de 1977 el término fue integrado en varias asociaciones y conferencias de ámbito estadístico y computacional. A finales de los 90, los profesionales de la computación formalizaron el término. Una propuesta de definición la consideraba un campo independiente con tres aspectos: diseño, recopilación y análisis de datos. Todavía tuvo que pasar otra década para que el término se utilizara fuera del ámbito académico.
Importancia de la ciencia de datos
En la actualidad, la ciencia de datos es uno de los campos con mayor demanda laboral, ya que ayuda a responder grandes incógnitas de las empresas y ver la realidad en la que se encuentran. Permite analizar qué sucede, por qué sucede, qué ocurrirá en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular.

Información sobre programas educativos y cursos en línea relacionados con la ciencia de datos

Gracias a Data Camp Donates, se pudieron conseguir 20 licencias valoradas en 300$ cada una para utilizar DataCamp, una plataforma para aprender y certificarse en el manejo correcto de datos.

Estas 20 licencias se están utilizando en tracks de enseñanza en un periodo de 4 meses con estudiantes de colegios fuera de GAM, donde se les enseñan varias herramientas como Power BI, SQL y Python. Estos grupos son acompañados por diversas(os) tutoras y tutores voluntarias (os) quienes tienen el principio de aprender enseñando.

Para conocer un poco más sobre este proyecto, les invitamos a leer el siguiente artículo

Gracias al proyecto social Data Joven de Grow Up Data Analytics, se pudieron conseguir 30 membresías para utilizar la plataforma y así aprender y certificarse en el manejo correcto de datos.

Estas 30 membresías se están utilizando en tracks de enseñanza en un periodo de 1 año con estudiantes de colegios públicos, donde se les enseñan varias herramientas como Excel, Power BI, SQL y Python. Estos grupos son acompañados por diversas(os) tutoras y tutores voluntarias (os) quienes tienen el principio de aprender enseñando.

Reunión virtual con los estudiantes de Data Joven x W&D 2023.