Uma mulher na ciência de dados

Este mês celebramos o Dia Internacional de Mulheres e Meninas na Ciência. A data foi estabelecida pela Assembleia Geral das Nações Unidas e se mostra como um lembrete poderoso do progresso que fizemos e do trabalho que ainda precisa ser feito para garantir que mulheres e meninas em todo o mundo tenham as mesmas oportunidades e reconhecimento que seus colegas do sexo masculino. Um dia para celebrar as realizações incríveis das mulheres na ciência e também para refletir sobre os desafios que enfrentamos diariamente.

Isto porque ainda temos uma longa jornada em busca de promover o acesso igualitário à ciência e estimular a participação feminina nesse campo. A igualdade de gênero é uma prioridade global da UNESCO, que reconhece a importância de apoiar e capacitar jovens meninas para que possam contribuir plenamente com suas ideias e habilidades, trazendo diversidade na pesquisa científica, o que é fundamental para enfrentar os desafios globais, como a melhoria da saúde e o combate à mudança climática.

No entanto, apesar da relevância das áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM) para as economias nacionais, a igualdade de gênero nessas áreas ainda não foi alcançada na maioria dos países. Estatísticas mostram que apenas cerca de um terço dos pesquisadores são mulheres e que a representação feminina em áreas de STEM ainda é baixa.

Eu sou uma Arquiteta de Soluções AWS especializada em Data Analytics, com uma paixão incessante por desvendar os mistérios dos dados e transformá-los em insights valiosos. Minha jornada no mundo da tecnologia não tem sido apenas sobre dominar as intricadas nuances da computação em nuvem ou a complexidade dos algoritmos de machine learning; tem sido também uma jornada de superação de obstáculos, desafios e quebra de barreiras impostas pela sociedade.

Afinal, ser uma mulher na ciência e tecnologia não é fácil. Desde o início da minha carreira, tenho enfrentado estereótipos de gênero, preconceitos velados e a falta de representação feminina em cargos de liderança. No entanto, esses obstáculos nunca me impediram de seguir minha paixão pela ciência de dados. Na verdade, eles apenas fortaleceram minha determinação em provar que as mulheres têm um lugar legítimo e valioso nesse campo.

A ciência e a tecnologia permeiam todas as facetas da minha vida. Desde o momento em que acordo de manhã até a hora de dormir, estou imersa em um mundo de dados, algoritmos e inovação. Como líder da área de dados na dataRain Consulting, tenho o privilégio de trabalhar com uma equipe talentosa e diversificada para desenvolver soluções inovadoras para os nossos clientes. Além disso, como instrutora certificada pela AWS, tenho a oportunidade de compartilhar meu conhecimento e inspirar a próxima geração de profissionais de tecnologia.

Os desafios ao longo do caminho foram muitos. Superar estereótipos de gênero, lutar contra a falta de representação feminina na área e manter-me atualizada com as constantes mudanças tecnológicas foram apenas alguns dos obstáculos que enfrentei. No entanto, cada desafio superado só serviu para me fortalecer e me tornar uma profissional mais resiliente e determinada.

À medida que celebramos o Dia das Mulheres e Meninas na Ciência, lembramos que ainda há muito trabalho a ser feito. Devemos continuar desafiando os estereótipos de gênero, promovendo a diversidade e a inclusão e capacitando as mulheres a seguirem seus sonhos científicos. Somente assim podemos construir um futuro onde todas as mentes brilhantes, independentemente do gênero, tenham a chance de brilhar e fazer a diferença no mundo da ciência e da tecnologia.

*Thaís Lino é Arquiteta de Soluções AWS especializada em Data Analytics, com certificações que incluem AWS Data Analytics – Specialty e AWS Solutions Architect – Professional. Líder na dataRain Consulting, é responsável pela equipe de engenheiros de dados e cientistas de dados. É instrutora certificada pela AWS e ministra cursos em diversas áreas. Conta ainda com as certificações AWS Solutions Architect – Professional e AWS Machine Learning – Specialty.