任何一项现代技术的效力在很大程度上取决于为其创造提供信息的数据的状态。工程师和开发人员依靠分析师提取的数据洞察来指导他们构建真正满足需求的解决方案，随着人工智能工具的稳步崛起，数据的影响很快将远远超出人类的工作能力。但是，如果没有一套不同的见解来为世界各地的人们提供产品和服务，那么这种规模在最好的情况下可能是徒劳的，在最坏的情况下可能会适得其反。数据科学是整个行业创新不可或缺的一部分，其快速增长的市场机会就是证明。但随着这一领域的扩大，其人口不平等也随之扩大。数据的价值取决于构成数据的信息集的多样性以及全面解释数据所需的视角。如果没有各种各样的见解来描绘全局，那么任何数据集的潜力都是非常有限的。埃森哲会计师事务所（Accenture LLP）数据科学和分析主管、班加罗鲁女性机器学习与数据科学团队大使Srujana Kaddevarmuth（如图所示），通过行业内一些最具影响力的公司的领先工程和分析部门，亲眼观察到同质数据团队的非生产性影响。现在，这位数据科学家正致力于使数据协作多样化。"数据科学是一个高度跨学科的领域，"Kaddevarmuth说它需要来自不同学科的人走到一起，从不同的角度看待问题，[并]提出最友好和最佳的解决方案。"最近在斯坦福大学举办的斯坦福女性数据科学活动中，卡德瓦穆思与SiliconANGLE媒体移动直播工作室Cube的主持人丽莎·马丁进行了交谈。本周，Cube在其《女性科技》专题中重点报道了Srujana Kaddevarmuth。发现多样性差距Kaddevarmuth以工程师的身份开始了她的技术职业生涯，此后通过担任埃森哲（Accenture）、惠普（Hewlett-Packard）和现在的谷歌（Google）等科技巨头的高级分析领导职位，积累了十多年的数据经验。在过去几年的爆炸式增长中，这位数据科学家对数据科学的技术方面有着全面的看法，她对数据科学的技术方面也很感兴趣，她正在致力于提高数据科学的包容性。Kaddevarmuth对包容性团队合作的热情吸引她来到WiDS，在那里她发现了对多元化合作的类似承诺。该计划的全球影响力给她留下了深刻印象，激励她通过该计划更直接地参与数据科学公平。她说："我关心数据科学，但也关心女性和少数性别群体在这一领域的准确代表性。"WiDS正在全球产生重大影响。"除了提高代表性，WiDS还致力于支持新的数据科学家，因为该组织建立了一套技能库，以便将其引入快速增长的行业。该项目举办了一个数据电话会议，以鼓励团队建设，并说明了不同观点对通用解决方案的必要性。Kaddevarmuth说："Datathon……帮助年轻的数据科学爱好者磨练所需的数据科学技能，也有助于数据科学从业者提高和维持他们的技能集。"。数据科学的多样性是至关重要的，Kaddevarmuth正与WiDS合作，以建立一个让包容成为一个积极优先事项的社区。这位数据科学家和她的团队开发了一个WiDS研讨会来解决这个问题，因为在使用竞争性数据分析平台Kaggle时，男性的排名一直高于女性，即使当地女性人才占优势。她说："我们的研究表明，总体而言，印度男性在Kaggle排行榜上占据主导地位，尽管该地区拥有惊人的女性领军科学家……他们拥有多项专利、出版物和创新成果。"。根据Kaggle 2017年的"数据科学和机器学习状况"调查，2017年女性仅占平台受访者总数的16%。Kaddevarmuth发现，女性数据科学家面临的挑战主要源于缺乏网络机会，无法协同解决问题。女性在无意识中被排除在男性主导的环境中，因此在提供解决方案方面的支持不如男性。Kaddevarmuth和她的团队设计了一个WiDS研讨会，内置了一个网络中心，以鼓励协作，从而与这种循环作斗争。该计划还包括一个指导元素，帮助参与者克服任何潜在的障碍。Kaddevarmuth说："导师与各自的团队合作，为他们提供所需的指导、指导和指导，以帮助他们完成数据通之旅。"。"必须实现这一领域的多样性"WiDS Bengaluru的活动吸引了110多人参加，并成功地培养了人际关系，Kaddevarmuth预测在数据时代之后还会继续。数据科学家将整个团队的学习和过程管理列为该计划的最高成就之一。Kaddevarmuth说："在我看来，能够协作、从不同的角度看待问题并提交代码（尽管有很多挑战）以及在平台本身导航的整个经验都是一个不错的成就。"。改进数据分析的社会因素既是一种实用的商业解决方案，也是一种伦理追求。Kaddevarmuth说，同理心和分析一样重要，可以看到整体数据图景并解决其中的挑战。"合作是关键，"她说你需要不同的人走到一起，看看问题，然后…解决挑战。不同的视角是数据科学领域搜索成功的关键。"这已经不是什么秘密了，整个行业早就该改善人口代表性了。比如谷歌公司，亚马逊网站Facebook和Inc.都表示了对多元化的承诺，但对于旨在扩大包容性的招聘和挽留计划，回报相对较小。除了道德上的必要性之外，不同的团队对产品的功效和底线也有一个被证实的净的积极影响。由于该行业的目标是填补其49万个新的数据科学角色，像Kaddevarmuth和WiDS带头的那些计划正在确保该领域朝着正确的方向发展。"数据科学作为一个领域正在以闪电般的速度发展。卡德瓦穆斯说："我们……掌握了在不久的将来人类面临的几乎所有挑战的解决方案。但要想找到最友好和可持续的解决方案……必须在这一领域实现多样性。"以下是完整的视频采访，是SiliconANGLE和Cube对斯坦福大学女性数据科学活动的报道的一部分：照片：硅角既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。