18 Mujeres inspiradoras en IA, Big Data, Data Science, Machine Learning

Por Gregory Piatetsky , KDnuggets.
 

Las mujeres están subrepresentadas en los campos de CTIM (STEM en inglés): ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Por ejemplo, las mujeres constituían el 27% de las personas empleadas en computadores y ocupaciones matemáticas en 1960. Pero en lugar de crecer durante varias décadas, como muchas más mujeres participaron en la fuerza de trabajo en general, ese número se redujo al 26% en 2013, según un Análisis de 2015 de los datos del censo de EE . UU .

Sin embargo, esperamos que aumente el número de mujeres en STEM y en honor al Día Internacional de la Mujer, aquí hay perfiles de 18 mujeres inspiradoras en IA, Análisis, Big Data, Ciencia de datos, Aprendizaje automático y Robótica.

1. Carrie Grimes Bostock , Distinguida Ingeniera en Google. Grimes ha dedicado su carrera a Google, donde actualmente trabaja en planificación de recursos basada en datos, análisis de costos y software de administración de clúster distribuido como parte del Grupo de Instituto Técnico. Grimes tiene un doctorado en estadística de la Universidad de Stanford y un AB en antropología de la Universidad de Harvard.
2. Meta S. Brown es un consultor, orador y escritor que promueve el uso de análisis de negocios. Un analista práctico que ha abordado proyectos con hasta $ 900 millones en juego, ella es una experta reconocida en análisis de negocios de vanguardia.
3. Jennifer Chayes es una Científica Distinguida y Directora General de Microsoft Research. Chayes dijo durante la discusión del panel de carrera en el evento Women in Big Data: "No debes permitir que el miedo a tus propias habilidades o el miedo a ser un impostor o algo influya en el tipo de decisiones que tomas. Deberías tomar esa parte de tu cerebro y decir gracias por compartir y simplemente dejarla de lado. Todos tenemos esa parte de nuestro cerebro y si hubiera escuchado esa parte de mi cerebro habría tenido una vida muy aburrida. " Chayes tiene un doctorado en Física Matemática de la Universidad de Princeton.
4. Silvia Chiappa es Científica Principal de Investigación en DeepMind, trabajando en la intersección de modelos probabilísticos y aprendizaje profundo. Antes de DeepMind, trabajó en Microsoft Research Cambridge, en el Statistical Laboratory University de Cambridge y en el Max-Planck Institute for Biological Cybernetics.
5. Jill Dyche , vicepresidenta de SAS Best Practices en SAS Institute. Es autora de varios libros, incluido el más reciente, The New IT: Cómo los líderes tecnológicos están habilitando la estrategia empresarial en la era digital. Dyche está trabajando actualmente en un proyecto paralelo, un libro electrónico que aboga por mejoras simples en las prácticas de refugio de animales para mejorar las tasas de adopción de mascotas.
6. Jana Eggers , directora ejecutiva de Nara Logics, una compañía de IA inspirada en la neurociencia, que proporciona una plataforma para recomendaciones y soporte de decisiones. Su carrera la ha llevado desde inicios comerciales de 3 personas hasta empresas de 50,000 personas. Abrió las oficinas de software logístico europeo como parte de American Airlines, se zambulló en Internet en 1996 en Lycos, fundó el Laboratorio de Innovación corporativo de Intuit, ayudó a definir la personalización masiva en Spreadshirt e investigó la realización de polímeros en el Laboratorio Nacional Los Álamos.
7. Carla Gentry es una de las principales personas influyentes en la ciencia de datos en las redes sociales. Actualmente es Gerente de Marketing Digital en Samtec. Ella trabajó con muchas compañías Fortune 500. Ella es capaz de tomar enormes bases de datos complicadas, descifrar las necesidades del negocio y volver con inteligencia que cuantifica el gasto, los beneficios y las tendencias. Ser llamado nerd de datos es una insignia de valentía para este curioso matemático / economista porque el conocimiento es poder y las empresas ahora reconocen su importancia.
8. Nikita Johnson , El Fundador de RE • WORK, una empresa de organización de eventos que reúne una mezcla interdisciplinaria de la industria, nuevas empresas y la academia para explorar los últimos avances en tecnología emergente, específicamente la inteligencia artificial, y su impacto en la solución de desafíos en la sociedad.
9. Fei-Fei Li , profesora asociada en CS Depot en Stanford y directora del Stanford Artificial Intelligence Lab y Stanford Vision Lab, donde trabaja con los estudiantes y colegas más brillantes del mundo para construir algoritmos inteligentes que permiten computadoras y robots ver y pensar, así como realizar experimentos cognitivos y de neuroimágenes para descubrir cómo ven y piensan los cerebros. Ella recibió Ph.D. de Caltech.
10. Hilary Mason , vicepresidenta de investigación de Cloudera, también fue la fundadora de Fast Forward Labs, una empresa de investigación de inteligencia artificial y Data Scientist in Residence at Accel. Anteriormente, ella fue la Científica Principal en Bitly y cofundadora de HackNY. Ella adora los datos y las hamburguesas con queso.
11. Karen Matthys , directora ejecutiva del Instituto de Ingeniería Computacional y Matemática (ICME). Ella está trabajando en la campaña 30by30, que tiene como objetivo aumentar hasta un 30% las mujeres en ciencias de la computación y roles de ingeniería en todos los niveles de organizaciones para el año 2030.
12. Neha Narkhede , Cofundadora y CTO en Confluent. Narkhede es uno de los cofundadores de Confluent, una empresa que maneja una popular herramienta de big data que permite capacidades de transmisión en tiempo real: Apache Kafka. Narkhede y sus cofundadores originalmente desarrollaron la tecnología cuando todos trabajaban en LinkedIn.
13. Amy O'Connor , evangelista de Big Data en Cloudera. Se unió al distribuidor de Hadoop Cloudera en 2013, llegando a la compañía desde Nokia, donde se desempeñó como directora sénior de big data. En su puesto en Cloudera, asesora a los clientes a medida que presentan y adoptan soluciones de big data. Tiene una licenciatura en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Connecticut y un MBA de Northeastern University.
14. Megan Price , Directora Ejecutiva de Human Rights Data Analysis Group. Su organización aprovecha el análisis estadístico para evidencia superficial para su uso en el testimonio para impulsar la acción y el cambio. El grupo ha trabajado en una serie de proyectos en lugares que incluyen Guatemala, Colombia y Siria. Para los proyectos de Siria, Price se desempeñó como estadístico principal y autor de dos informes recientes encargados por la Oficina del Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos sobre muertes documentadas en ese país. Es investigadora en el Centro de Ciencias Humanitarias de la Universidad Carnegie Mellon y obtuvo su doctorado en Bioestadística.
15. Monica Rogati , Socio de Equity, Data Collective at Advisor, Insight Data Science. Monica es la ex vicepresidenta de datos de la empresa de vestibles Jawbone y una antigua científica de datos de LinkedIn. Actualmente, se centra en proporcionar diligencia debida técnica y asesoramiento al grupo de capital de riesgo Data Collective y en asesorar al Programa Insight Data Science Fellows, una beca de formación postdoctoral para cerrar la brecha entre la academia y las carreras de ciencias de datos.
16. Caitlin Smallwood , VP, Ciencia y Algoritmos en Netflix. Ella dirige un grupo avanzado de matemáticos, científicos de datos y estadísticos en esta compañía de entretenimiento digital. Su grupo se enfoca en modelado predictivo, investigación de algoritmos y creación de prototipos, y otros análisis profundos en toda la compañía. Su carrera ha incluido trabajo en Yahoo como directora de soluciones de datos y en PricewaterhouseCoopers como gerente sénior en consultoría cuantitativa.
17. Kelly Thompson , SVP, Desarrollo de Categoría Global y Soluciones de Mercancía en Wal-Mart eCommerce. Thompson dirige la estrategia, la estructura y el modelo operativo para que Wal-Mart combine la comercialización con datos y análisis. Wal-Mart es una de las compañías más grandes del mundo, y la gente piensa que las grandes compañías son lentas, pero Thompson dijo que su organización está construyendo algo más ágil dentro de esta gran empresa.
18. Manuela Maria Veloso es la Profesora de la Universidad Herbert A. Simon de la Facultad de Ciencias de la Computación en la Universidad Carnegie Mellon. Fue presidenta de AAAI hasta 2014, y cofundadora y ex presidenta de la federación RoboCup. Ella es miembro de AAAI, IEEE, AAAS y ACM. Ella es una experta internacional en inteligencia artificial y robótica.