A estatística brasileira Gabriela de Queiroz emigrou para os
Estados Unidos em 2012 com pouco dinheiro e muito apetite para aproveitar a
cultura local de cursos e eventos abertos para se qualificar como cientista de
dados e alavancar sua carreira. Como forma de retribuir pela formação gratuita,
ela decidiu criar uma comunidade de formação em programação só para mulheres e
pessoas queers que, hoje, existe em 145 cidades de 45 países e reúne 43 mil
pessoas.
Além de fundadora do R-Ladies, a carioca de 38 anos também é
gerente de engenharia e ciência de dados na IBM, e representa a empresa em
palestras e eventos que discutem o desenvolvimento da ciência de dados e a
aprendizagem de máquinas.
Sua contribuição à diversidade de gênero com o projeto
R-Ladies fez com que ela fosse a única brasileira finalista da 5ª edição do
prêmio Women in Open Source, dedicado a reconhecer mulheres líderes na cultura
do código aberto. O resultado será divulgado em maio.
O que é o R?
R é o nome da linguagem de programação que a comunidade
criada por Gabriela ajuda a disseminar entre as minorias de gênero na área de
tecnologia. A linguagem, criada por programadores da Nova Zelândia, tem sido
cada vez mais usada nos últimos anos para o trabalho de análise de dados,
substituindo outras linguagens de programação que não eram de código aberto,
como SAS e SPSS.
As duas maiores diferenças entre as linguagens de código
aberto e fechado é que, no caso do código aberto, os softwares e programas
usados são gratuitos, e eles podem ser melhorados pelos próprios usuários, que
se juntam em comunidades para trocar experiências e se ajudar mutuamente.
"Eu me lembro de ir ao centro da cidade [no Rio de Janeiro], na Rua
Uruguaiana, para comprar CD pirata de SPSS. Porque é o que era usado, e esses
softwares são super caros. Então eu fui lá comprar o CD para aprender",
contou ela em entrevista ao G1.
Nos últimos anos, os softwares voltados ao R passaram a ser
adotados oficialmente por mais empresas, o que aumentou a demanda de
profissionais da estatística e de outras áreas do conhecimento pelo domínio da
linguagem.
"A ciência de dados é tão ampla que as pessoas vêm de
backgrounds diferentes. Tem gente que fez física, geologia, biologia, mas são
pessoas que desenvolvem a parte de matemática, aprender a programar. Mais
importante é pensar desde cedo em aprender a programar", recomenda a
gerente da IBM.
Trajetória acadêmica
Apesar da carreira bem-sucedida como cientista de dados,
Gabriela levou um tempo até decidir que caminho seguir na faculdade. Em seu
primeiro ano de vestibular, ela estava decidida a ingressar na carreira de
veterinária. "Mas na noite anterior à segunda fase da UFF [Universidade
Federal Fluminense], decidi que não era o que eu queria", lembra ela, que
precisou estudar mais um ano e tentar novamente.
Como gostava de matemática, física e química, ela prestou
vestibular para engenharia em todas as faculdades, menos uma, na qual tentou a
carreira de estatística. Acabou passando em mais de um vestibular, e durante
seis meses cursou engenharia e estatística concomitantemente.
Mas a estatística não a deixava feliz na época. Foi só
depois de um intercâmbio nos Estados Unidos que ela conseguiu enxergar futuro
na área.
"Quando vim para os Estados Unidos, em 2004, fiquei
impressionada. Tudo aqui era baseado em números e estatística", explica
Gabriela.
Ao retornar ao Brasil, ela mudou o curso de engenharia na
Universidade Estadual do Rio de Janeiro (Uerj) para estatística e trancou a
outra faculdade. Foi na Uerj, também, que ela começou a trabalhar com
estatística aplicada à área de saúde no Instituto de Medicina Social (IMS),
como pesquisadora bolsista.
Seu próximo passo foi fazer um mestrado na área de
epidemiologia pela Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). Mas, em 2012, ela decidiu
mudar de país para buscar outros rumos na carreira.
Fonte e Matéria Completa: G1
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