Daniel Izquierdo
Aún cuando las mujeres representan la mitad de la población mundial, las grandes empresas tecnológicas declaran que alrededor de un 30% de sus trabajadores son mujeres. Y en los equipos técnicos este porcentaje no llega ni al 20% en muchos casos.
En el caso de algunos proyectos de software libre estos porcentajes apenas sobrepasan del 10% como es el caso de la fundación OpenStack o del kernel de linux.
Esta charla mostrará en primer lugar datos ya existentes de diversos proyectos, así como un análisis de la comunidad de Python que nos permitirá comparar.
Además se mostrará cómo se ha llevado a cabo el análisis, el proceso de recogida, limpieza, masajeo y visualización de datos con Python. Específicamente se ha usado para este proceso Perceval [1], una herramienta enfocada en la descarga de datos de las fuentes más usuales en software libre. Y Ceres [2], una pequeña biblioteca que maneja datos de Perceval que junto con los Notebooks nos permitirá visualizar la diversidad de género de las contribuciones técnicas al proyecto de Python [3] (Y si da tiempo se agregará alguno más!)
[1] https://github.com/grimoirelab/perceval [2] https://github.com/dicortazar/ceres [3] https://github.com/python