Desde a década 18, antes dos computadores tomarem conta do mundo, a ciência de dados era um estudo proeminente que incluía conceitos como matemática, estatística, e análise de dados que lançou as bases para desenvolvimentos por mulheres incríveis que mudaram o mundo da programação de computadores para sempre.
Então, o que é a ciência de dados? A ciência de dados é definida como uma área onde métodos e sistemas científicos são usados para extrair conhecimento de dados brutos e não estruturados. Simplesmente, a ciência de dados está a tornar dados desarrumados e complicados em um programa que é fácil de entender e que pode ser usado para tomar decisões.
A várias invenções que promoveram as descobertas neste campo, e muitas destas descobertas foram feitas por mulheres inovadoras. Uma destas mulheres descobriu como recolher dados e torná-los em diferentes diagramas de saúde nos anos 1850 na Inglaterra. Ela chamava-se Florence Nightingale, nascida em Veneza, Nightingale fez o seu caminho para se tornar administradora de enfermagem num dos hospitais do exército Britânico durante a guerra Crimeia. No meio de vários soldados a morrer e líderes do governo que aceitaram o destino destes soldados sem investigação, Nightingale estava determinada a descobrir a causa. Ela recolheu o máximo de dados possíveis e criou gráficos para defender a reforma e melhores cuidados de saúde. Os métodos dela, hoje em dia, são conhecidos como visualização de dados. Estes gráficos de dados são essenciais para os projetos de ciência de dados de hoje, pois eles envolvem as outras pessoas e explicam os dados e resultados claramente. Os diagramas dela e as apresentações interativas fizeram com que a situação não pudesse ser ignorada, e ela conseguiu convencer os líderes do parlamento a incorporar reformas sanitárias.
Outra mulher inovadora que mudou completamente como os dados eram recolhidos foi a Ada Lovelace. Conhecida como a primeira programadora de computadores do mundo, Lovelace foi uma matemática e escritora realizada que descobriu como escrever um algoritmo projetado para ser processado por uma máquina, e expandiu a descobertas na informática e recolhimento de dados. No entanto, Lovelace recebeu retaliação anos depois por um historiador que acreditava que ela não era nada mais do que uma rapariga deprimida e delirante que não compreendia metade do que ela escreveu. Muitos historiadores disputam esta teoria por conta de registros dos diários da Lovelace que explicam as suas ideias e pensamentos. Ao passar do tempo as pessoas começaram a se aperceber do quão importante a programação de computadores era, e tentaram desacreditar a Lovelace e “[tentaram] lhe recuperar como uma atividade masculina”(Morais). Enquanto o mentor da Lovelace sozinho era impressionante, a criatividade e habilidade da Lovelace para conseguir ver o verdadeiro potencial da ciência de computadores lançou descobertas que permitiu a ciência de dados a ser uma área que inclui mais do que computações simples, mas sim uma área no qual números e dados podiam ser manipulados de qualquer maneira.
“A ciência de operações, como derivada de matemática mais especialmente, é uma ciência em si mesma, e tem a sua própria verdade abstracta e valor,”
~ Lovelace
Estas mulheres são só duas das muitas que revolucionaram a ciência de dados e o mundo da ciência de computadores. Elas são pilares de inspiração no qual as mulheres de hoje podem tirar força e construir os seus próprios caminhos. As contribuições delas não só moldaram o passado, mas continuam a ecoar nas tecnologias e inovações que nós construímos hoje.
Works Cited
Andrews, RJ. “How Florence Nightingale Changed Data Visualization Forever.” Scientific American, 1 August 2022, https://www.scientificamerican.com/article/how-florence-nightingale-changed-data-visualization-forever/. Accessed 23 May 2025.
Morais, Betsy. “Ada Lovelace, the First Tech Visionary.” The New Yorker, 15 October 2013, https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/ada-lovelace-the-first-tech-visionary. Accessed 23 May 2025.
“Women in Data Science: Closing the Gender Gap, One Data Science Master’s Degree at a Time.” Tufts University, 13 August 2024, https://onlinesoe.tufts.edu/blog/closing-the-gender-gap-in-data-science/. Accessed 23 May 2025.
About the Author
Hi! I’m Tvisha Kumar and I am currently a sophomore in high school. I’m very interested in Data Science and plan to pursue it in the future along with Applied Mathematics and Finance. The women in this article are only a few of the countless strong and formidable historical figures that have inspired me to pursue Data Science in the STEM field.
Translated by: Viviane Taunde
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