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
