Con una asistencia promedio de 80 estudiantes por clase y con más de 200 inscritas, el curso “Coding for Girls”, organizado por la empresa nacional Pharu Analytics, marcó un hito en la promoción de la educación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) entre niñas y jóvenes de toda Latinoamérica.
La iniciativa, diseñada para inspirar y capacitar en programación -con foco en Inteligencia Artificial- contó con participantes de Guatemala, México, Perú, Colombia, República Dominicana y Chile, quienes escucharon a destacadas profesionales y expertos en el campo.
Alexis Montecinos, co-founder y managing director de Pharu Analytics, expresó su entusiasmo por el impacto del curso. “Ver la motivación y el compromiso de estas jóvenes ha sido increíble. Estamos convencidos de que estamos sembrando las semillas para una nueva generación de líderes en tecnología. Entregar este tipo de contenidos va en línea con el compromiso de Pharu con la educación inclusiva y la promoción de oportunidades para mujeres en STEM”, indicó.
“En el código no hay género”
En tanto, una de las expertas invitadas, Francesca Mercado Malebrán, PhD en Ingeniería Química y MBA, comentó que “en el código no hay género, y la lógica no conoce diferencia. Ellas son la próxima generación de mujeres líderes en STEM”.
Otra destacada invitada fue Marina Tannenbaum Embeita, founder de Easybots, quien motivó así a las participantes, diciéndoles que “la tecnología es un mundo emocionante y lleno de oportunidades, donde el género no pone límites. Aquí lo que de verdad cuenta es nuestra curiosidad, creatividad y capacidad para resolver problemas”.
El éxito de “Coding for Girls” se vio reflejado no solo en la alta asistencia a cada clase, sino también en la interacción activa y el entusiasmo mostrado por las estudiantes en cada sesión.
En la sección de “Learning” del sitio web https://pharuanalytics.com/, hay disponible un curso de 20 clases para quienes deseen aprender de este interesante mundo de manera gratuita. Se abordan temas como lógica de programación, fundamentos de machine learning y aplicaciones de inteligencia artificial.
