{"id":25106,"date":"2025-09-03T07:44:27","date_gmt":"2025-09-03T05:44:27","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=25106"},"modified":"2026-02-11T14:52:39","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:39","slug":"frauen-vernetzen-data-science-veraendern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/frauen-vernetzen-data-science-veraendern\/","title":{"rendered":"Frauen vernetzen, Data Science ver\u00e4ndern"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Von: Aygul Zagidullina<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Noch immer arbeiten zu wenige Frauen in der Data Science. In vielen Kursen, auf Konferenzen oder in Projektmeetings war ich oft die einzige Frau im Raum. Das hat mich nicht eingesch\u00fcchtert. Aber es hat mir gezeigt, wie wichtig Sichtbarkeit, Austausch und Vorbilder sind.  <\/p>\n\n\n\n

Deshalb engagiere ich mich heute als Co-Organisatorin der Women in Data Science Konferenz (WiDS)<\/a> Z\u00fcrich. Unser Ziel: Frauen aus verschiedenen Disziplinen zusammenbringen, ihnen eine B\u00fchne geben und Mut machen. Du musst nicht perfekt sein, du musst nicht alles wissen. Aber du darfst dir selbst erlauben, einfach anzufangen. <\/p>\n\n\n\n

Was mir besonders am Herzen liegt: Das Aufbrechen veralteter Vorstellungen davon, wer \u00abTech\u00bb machen darf. Viele glauben noch immer, dass man ein Programmierprofi sein muss, um in Data Science mitreden zu k\u00f6nnen. Aber das stimmt nicht. Interdisziplinarit\u00e4t ist unsere gr\u00f6sste St\u00e4rke. Daten brauchen Kontext, Menschen, Ethik und Kreativit\u00e4t. <\/p>\n\n\n\n

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Sichtbarkeit ver\u00e4ndert Rollenbilder \u2013 sie ist der Schl\u00fcssel, damit die n\u00e4chste Generation mutig nach vorne tritt.
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Mein Rat an alle Frauen, die mit einem Einstieg hadern: Habt keine Angst vor Mathe, vor Technik, vor Fragen und vor allem: Habt Mut, euch sichtbar zu machen. <\/p>\n\n\n\n

Die siebte Ausgabe der WiDS Z\u00fcrich Konferenz am 9. Mai 2025 im Swiss Re Centre for Global Dialogue war genau daf\u00fcr ein Beispiel. \u00dcber 240 Teilnehmende kamen zusammen, um mit f\u00fchrenden Expertinnen aus Wissenschaft, Industrie und Start-ups die Zukunft der Data Science zu gestalten. <\/p>\n\n\n\n

Hier sind meine f\u00fcnf zentrale Erkenntnisse:<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

1. Women in Leadership: Sichtbarkeit braucht Vorbilder<\/strong> 
 
Ein Highlight war der Pre-Event an der ETH Z\u00fcrich. Auf der B\u00fchne sprachen erfolgreiche Frauen aus Wissenschaft, Wirtschaft und Start-ups \u00fcber ihre Wege, H\u00fcrden und Erfolge. Es war inspirierend zu sehen, wie viel Kraft in gegenseitiger Unterst\u00fctzung steckt und wie wichtig es ist, F\u00fchrungsrollen selbstbewusst einzufordern. <\/p>\n\n\n\n

2. Sichtbarkeit wirkt \u2013 und beginnt mit einer B\u00fchne<\/strong> 
 
Ob Studentin, Professorin, Data Scientist oder Gr\u00fcnderin: Die B\u00fchne geh\u00f6rte Frauen mit Visionen. Zu erleben, wie vielf\u00e4ltig und stark ihre Stimmen sind, hat mir gezeigt: Sichtbarkeit ver\u00e4ndert Rollenbilder und sie ist der Schl\u00fcssel, damit die n\u00e4chste Generation mutig nach vorne tritt. <\/p>\n\n\n\n

3. Bewusstsein f\u00fcr Responsible AI <\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Ob in Keynotes oder Poster Sessions: Die ethischen Herausforderungen datengetriebener Systeme standen im Fokus. Zum Beispiel sprach Mascha Kurpicz-Briki<\/a>, Professorin f\u00fcr Data Engineering an der Berner Fachhochschule, eindr\u00fccklich \u00fcber \u00abBias in Natural Language Processing\u00bb und das BIAS-Projekt<\/a>. Auch Themen wie Gender-Diversity in Large Language Models, faire Vorhersagen in der Energiewirtschaft oder der Umgang mit Impostor-Syndrom<\/a> wurden intensiv diskutiert. Die Botschaft: Technik ist nie neutral. Und das Bewusstsein daf\u00fcr w\u00e4chst. <\/p>\n\n\n\n

4. Von der Theorie in die Praxis: Data Science ist \u00fcberall<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Es hat mich beeindruckt, wie vielf\u00e4ltig die Anwendungsbeispiele waren: Echtzeit-Machine-Learning f\u00fcr die Physik am CERN, Large Vision Models in der pharmazeutischen Qualit\u00e4tskontrolle (Takeda), Proteinstrukturvorhersage bei DeepMind oder Erdbebenrisikomodellierung bei Swiss Re. Wir konnten erleben: Data Science hat l\u00e4ngst den Elfenbeinturm verlassen und gestaltet aktiv Industrie, Gesellschaft und Wissenschaft. <\/p>\n\n\n\n

5. <\/strong>Mentoring hilft Frauen bei der Karriere<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Beeindruckend war die grosse Nachfrage nach den Mentorship Tables. Zehn Mentorinnen boten Gespr\u00e4che zu Themen wie Selbstvertrauen, berufliche Ver\u00e4nderung, Personal Branding und Work-Life-Balance an. Der rege Zuspruch zeigte: Der Pers\u00f6nlicher Austausch ist f\u00fcr Frauen in einem dynamischen und anspruchsvollen Feld entscheidend.  <\/p>\n\n\n\n

Ausblick: Gemeinsam weiter gestalten<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Die WiDS Z\u00fcrich 2025 hat nicht nur Wissen vermittelt, sondern auch Mut gemacht: Mut, sich zu zeigen, neue Wege zu gehen, Netzwerke zu kn\u00fcpfen und gemeinsam eine inklusive Data-Science-Zukunft zu gestalten. 
 
Mein besonderer Dank gilt meinen HSLU-Kollegen Donnacha Daly<\/a>, Umberto Michelucci<\/a> sowie dem Departement Informatik f\u00fcr die Unterst\u00fctzung der WiDS Konferenz. F\u00fcr 2026 suchen wir wieder Volunteers, Speakerinnen und Unterst\u00fctzende. Und wir freuen uns, wenn noch mehr dabei sind!  

Ver\u00f6ffentlicht: 3. September 2025
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Aygul Zagidullina<\/a><\/h2>

Aygul Zagidullina ist Co-Themenfeldverantwortlicher Weiterbildung Applied Data Intelligence <\/a>und Co-Founder des Applied AI Center<\/a>. Sie lehrt in der Ausbildung (Bachelor und Master) und in der Weiterbildung.<\/p>

W\u00e4hrend ihrer Promotion wurde Aygul Zagidullina klar, wie machtvoll Daten sind: \u00abSie erz\u00e4hlen Geschichten, decken Muster auf und unterst\u00fctzen wichtige Entscheidungen.\u00bb\u00a0Nach ihrer akademischen Laufbahn arbeitete Aygul Zagidullina sie als Data Scientist in der Industrie und spezialisierte sich an der ETH Z\u00fcrich in Artificial Intelligence und Machine Learning. Dabei erlebte sie, wie wichtig auch ethische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Fragen in diesem Feld sind.\u00a0<\/p><\/div>