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面白い事実の一種は、今日のプログラミングは極端に男性が支配的な分野と見なされていましたが、コンピューティングの幕開けにはまったく逆でした。 元のプログラマーが誰だったかを見れば、彼らは実際に女性でした！ 最初からすべてのプログラマーは女性でした。この仕事は男性の下にあると考えられていたからです。

そして何とか途方もない30、40、50年の間に、ダイナミクスのジェンダーは完全にシフトしました。 しかし、私たちが今見ていることは、女性や少数派がデータ科学者、コンピュータエンジニア、ソフトウェアエンジニアのいずれかに入るのを阻止している暗黙の偏見だということです。

この分野では、氏名、性別、人種などを知った上で、人を判断する方法に暗黙の偏りがあることが示されています。 そして、私たちのために働くつもりの人々を評価するときに私たちがしているのは、私たちがこれらのことを全く知らないことです。 人々のアプリケーションを考慮すると、実際に名前を取り除きます。

私たちは、データ科学者であることを実際にテストし、これらの種類のコア基本的な数学的プログラミングの概念を理解しようと試みる一連の課題に対して、それらがどのように機能するかを見ていきます。 私たちがそれをするとき、実際にはもっと公正なプロセスになると思うし、それは実際に、スクリーニングプロセスを通して女性と少数の過小評価された少数民族を増やすのに役立つ。

これについての一種の素早い逸話を伝えるために、オーケストラにはメンバーやそのプレイヤー（女性としてオーケストラで演奏していた人）の非常にわずかなパーセンテージがあった1970の音楽オーディションについての有名な話があります。

そして何が起こったのかは、ある時点で彼らはこれから自由にしようと決心し、演奏家、つまりオーディション家と、プレイすることが許可されるべきかどうかを判断しようとしていた審査委員との間にカーテンを置くオーケストラの中で。 そして彼らがしたとき、結果は夜と日でした。

ハーバード大学の2人の有名な研究者が出版した経済研究のウェブサイトの有名な研究がこれについて語っています。 それは「多様性を編成する」と呼ばれ、その結果が夜と日の違いであるかどうかについて話しています。スクリーンラウンドを通過した女性の割合は、カーテンを持っていない、

そして、現時点では、女性が実際にカーネギーホールで演奏できる必要があるミュージシャンのようなものではないという暗黙の偏見があったことを示すようになりました。 この種の最高レベルのシンフォニック・パフォーマンスで。

あなたがカーテンを置いたときに、彼らが男性か女性かを見ることができるのとは対照的に、彼らに耳を傾けただけで、あなたはそのような知識なしに突然音楽に基づいて判断を下すことになりました。ただ能力に基づいて、あなたは以前よりも女性をもっと喜んで受け入れることが分かっていました。

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