こんばんは、ちょーじたんです。
今回はAIによる自動化に備えようというテーマで、その中で
個人的におすすめしているデータサイエンティストという職業に
関する話です。
データサイエンティストについては過去記事で
いろいろ書いておりますので、
以下の記事を参考にしてみてください。
こちらです
データサイエンティストとは？今後の将来性は？
データサイエンティストになるためには資格が必要なのか？
データサイエンティストに向いている人の特徴は？
データサイエンティストは何をする仕事なの？
そして、今回はデータサイエンティストを目指す上で
機械学習エンジニアという職業からスタートする
といった話をしていきますね。
そういうわけで、
まずは機械学習エンジニアという職業について
お伝えしていこうと思います。
機械学習エンジニアとは？
機械学習エンジニアとは、
機械学習を使ってコンピューターシステムを開発する専門家
です。
機械学習は、人工知能の一種であり、コンピューターにデータを学習させることで、
自己学習や予測能力を向上させることができます。
例えば、自動運転車や音声認識システムの開発などに関わっております。
機械学習エンジニアの将来性は？
機械学習エンジニアの将来性は、データサイエンティストと同様に
非常に高いと考えられます。
なぜなら、機械学習は、ますます多くの業界で
活用されるようになっているからです。
例えば、製造業界では、品質管理や生産ラインの最適化に利用されています。
また、医療業界では、診断の精度を向上させるために利用されています。
そういうわけで、今後も、機械学習の需要は増えることは間違いないでしょう。
機械学習エンジニアの仕事は？
例えば、ある企業が顧客データを収集して、
どのような商品を買いたいのかを予測するモデルを作りたいと思ったとき、
機械学習エンジニアは以下のような作業を担当することになります。
データの収集、整理、前処理
機械学習に必要なデータを収集し、整理します。
例えば、どの商品をどの顧客が買ったかという購買履歴データを
集めることが考えられます。
その後、収集したデータを前処理して、機械学習モデルに適した形に整えます。
具体的には、データの欠損値を補完したり、スケーリング（大きさの調整）したり、
カテゴリ変数を数値化するなどがあります。
もう少しわかりやすく言いますと、収集したデータを使って、
機械学習モデルをつくるためには、データを整理する作業が必要です。
たとえば、データに「？」のように入っている空欄を埋めたり、
数値の大きさを揃えたり、言葉を数字に変えたりすることがあります。
そして、これらの作業を「前処理」と言います。
この前処理してから、機械学習モデルに適した形に整えることになります。
機械学習モデルの選択、開発、評価
どのようなモデルを使って、どのような予測を行うかを決定します。
例えば、決定木やランダムフォレストなどが選ばれることがあります。
決定木やランダムフォレストなどを使って、モデルの開発を行い、
最適なパラメーターを探索したり、過学習を防ぐための正則化を行ったりします。
機械学習モデルの選択、開発、評価を小学生でもわかりやすいように説明すると
小学生でもわかりやすいように説明すると、
機械学習モデルの選択、開発、評価は、
あたかもクイズを解くような感じだと思ってください。
例えば、あなたが「これから何が起こるか？」を予測するクイズを解くことになったとします。
そのクイズの答えを導き出すために、いろいろな方法があります。
例えば、親からのヒントや友達との話し合いで答えを見つけることができます。
このように、機械学習モデルを開発する際にも、いろいろな方法があります。
その後、あなたがクイズの答えを見つけるために、いくつかの方法を試してみることができます。
それぞれの方法で、どれだけ正解に近づけるかを評価することもできます。
機械学習モデルの開発も同じように、いろいろな方法を試し、
それぞれの方法でどれだけ正解に近づけるかを評価します。
正解に近づけるためには、パラメーターと呼ばれる設定を調整したり、
正則化と呼ばれる手法で過剰学習を防いだりする必要があります。
最終的に、クイズの答えが正しいかどうかを評価するように、
機械学習モデルの性能を評価します。
そのために、いくつかの問題について正しい答えがわかっているデータを用意し、
モデルが正しい答えを出すかどうかを確認します。
モデルの実装、デプロイ、モデルの運用・改善
開発したモデルを実装して、実際に顧客のデータを入力して予測を行います。
その後、モデルの運用・改善を行います。
例えば、モデルの性能が低下した場合は、
再度データの収集や前処理を行い、モデルを改善します。
また、データの変化に合わせて、
定期的にモデルを更新することもあります。
以上が、機械学習エンジニアが行う仕事の一例です。
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは？
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは、
主に以下のような点があります。
データサイエンティストは、データ分析の専門家であり、
ビジネス上の問題を解決するためのデータ分析を行います。
それに対して、機械学習エンジニアは、機械学習を使ってシステムを開発する専門家です。
データサイエンティストは、データの前処理や可視化、統計分析、
機械学習モデルの選択・開発など、広い範囲のスキルが必要です。
それに対して、機械学習エンジニアは、主に機械学習モデルの開発や実装、運用などの
技術スキルが求められます。
例えば、ある企業で、顧客の購買傾向を分析するために、
データサイエンティストはデータの収集や前処理、可視化などを行い、
機械学習エンジニアは、モデルの開発や実装を行います。
機械学習エンジニアからデータサイエンティストを目指すなら
機械学習エンジニアからデータサイエンティストを目指す場合は、
データ分析や統計学などのスキルを身につけることが重要です。
また、データの前処理や可視化、統計分析などの経験を積むことも大切です。
データサイエンティストは、ビジネス上の問題を解決するために
データ分析を行うことが求められるため、
ビジネスに関する知識やコミュニケーション能力も必要です。
例えば、ある企業で、商品の売り上げ予測モデルを開発するために、
機械学習エンジニアは、モデルの選択や開発、実装を担当し、
データサイエンティストは、データの前処理や可視化、統計分析、
ビジネス上の問題解決のための提案などを担当することが考えられます。
また、プログラミングスキルに関しては、
データサイエンティスト同様にPythonは必須となってきますね。
Pythonに関しては、過去記事で詳しく説明しておりますので、
そちらを見てみてください。
機械学習エンジニアもデータサイエンティストも身に付けておきたい能力は？
機械学習エンジニアもデータサイエンティストも身に付けておきたい能力は
ロジカルシンキングやラテラルシンキングで、これらの能力を鍛えることは
実際に仕事をしていく上でも重要です。
それぞれを簡単に説明すると、
ロジカルシンキングは、問題を論理的に分析して、
正しい答えを導き出す方法で、
ラテラルシンキングは、問題に対して自由な発想を使って、
直感的に答えを見つける方法です。
ロジカルシンキングとラテラルシンキングについては、
過去記事でもわかりやすく説明しておりますので、
詳しくはそちらを見てみてくださいね。
機械学習エンジニアになるには？
今回はエンジニア経験がない人に焦点を当てますね。
エンジニア経験がなく、プログラミングスキルもないようであれば、
Pythonから学んでいくのがおすすめです。
そして、Pythonを学ぶのであれば、
テックアカデミーのPythonコースはどうでしょうか？
テックアカデミーはオンラインで受講できるプログラミングスクールで
勉強のペースに合わせて、複数のコースから選べます。
無料相談ができるので、機械学習エンジニアを目指しているのであれば
その旨を、機械学習エンジニアを経て、データサイエンティストを
目指しているのであればその旨をお伝えしてください。
テックアカデミーのPythonコースについての詳しい情報は
別のページでまとめておりますので、そちらを見てみてくださいね。
機械学習エンジニアそして、その先を目指す場合には、
データサイエンティストを目指して、頑張ってください。
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