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DevFest Women Tokyo Keynote

Aya Tokura
October 14, 2019

DevFest Women Tokyo Keynote

https://www.devfest-women.com/

私の行動宣言 #BeEqual
女性活躍推進法の施行から約4年。職場におけるジェンダーやフェミニズムの平等を求める動きは社会現象となっています。給料や待遇の格差に関するメディア報道にはじまり、管理職に女性を登用する動きも強まっています。しかし、国内のIT業界では未だに女性エンジニアの比率はさほど変化しておらず、依然として男女間の格差が大きいことがうかがえます。今回は、私自身の経験談を交えながら、皆さんと一緒に「ダイバーシティ&インクルージョン」について考え、今後、女性を取り巻く未来の環境の変化に備えるためにできることについてご紹介いたします。

Aya Tokura

October 14, 2019
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Transcript

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  6. (1) 新しい技術の習得 <実務経験・資格> 基礎学習 応⽤ 特技 基礎学習 応⽤ 開発⾔語 ネットワーク

    インターネットセキュリティ パブリッククラウド IBM Cloud, Microsoft Azure C, C++, C#, Cobol, Basic, PHP, html, Lisp, Python, F#, Go, etc OS Windows, Mac, Linux, Unix (Solaris, AIX) データベース ブロックチェーン ⾃作PC ⼈⼯知能 コンテナ xR/AR/VR 開発ツール 成 ⻑ 学⽣時代 社会⼈
  7.   ‰°´€˜„¹‘ Ǝ…¹‘ €Ň 8: DevRel C19 ,- (;B

    @taiponrock) İÄ «KŒ›¹‹ & …¹‘ € ªK …¹‘ €
  8. l アルゴリズムは過去の行為や行動 パターンを繰りかえし、自動的に現状を維持 l 判定の最適化は、過去データの特徴から セグメントを抽出した後に、判定対象を 特定のセグメントに分類 l バイアスが紛れ込む要因の例 •

    過去のデータ(実績)の偏り • データの選択を行うのは人間 • 有効かもしれないが存在しないデータ • 代理データを無意識に利用 • 成功要因を恣意的に設定 アルゴリズムは公平ではなく、作成者の意図やバイアスが紛れ込む場合も