機会学習エンジニアに必要なスキルとは

Machine-learning

こんにちは。わたやんです。

みなさんは機械学習エンジニアをご存知でしょうか?

AIに関連する職業は様々ありますが、機械学習エンジニアは、特に機械学習(Machine Learning:ML)の実装や開発に携わるエンジニアです。

ぼくは機械学習のモデル実装などできるようになりましたが、機械学習に用いられる技術はとても広くて、深いです。

その中でも、特に重要で、即戦力として活躍していくために機械学習エンジニアが身につけておくべきスキルについて解説します。

まず機械学習ってなんや?って方↓↓

今さら聞けない機械学習


機械学習エンジニアに必須のスキル5選

プログラミングスキル

プログラミングスキルは必須です。

機械学習やデータ解析で一般的に利用されるプログラミングはPython(パイソン)です。

Python は機械学習に便利なライブラリやフレームワークが豊富です。

少なくともPythonの習得は、機械学習エンジニアのキャリアを築いていく上で身につけるべきスキルの一つです。

統計学、機械学習の基礎

教師あり学習、教師なし学習、強化学習、分類、回帰など、機械学習のありとあらゆる知識を身につけておく必要があります。

機械学習のアルゴリズムへの理解も求められます。

新たなアルゴリズムを考案したりするには、機械学習のアルゴリズムを深く理解している必要があります。

確率分布や確率モデルの知識などの統計学や数学は機械学習にとても深く関わります。

ライブラリとフレームワーク

機械学習ライブラリーの使用経験も必要なスキルです。

機械学習ライブラリには、画像処理や自然言語処理など目的に応じたライブラリやフレームワークが存在します。

効率よく開発を進められるためにも、それらの特徴やメリット・デメリットを理解したうえで適切に使用するスキルが必要になります。

機械学習ライブラリとしては、scikit-learnやTensorFlowが代表的です。

データ前処理、特徴量エンジニアリング

機械学習を行う上では、データの前処理や特徴量エンジニアリングが重要で、それによっては機械学習の精度向上が期待できます。

言ってしまうと、機械学習の実装よりもデータの前処理、特徴量エンジニアリングの方が重要です。笑

ツールとしてはNumpyやPandasを用います。

しかし、どのように前処理をすれば良いのかという知識も必要です。

データベース関連知識

機械学習させるには、データが必要になるわけなので、データベースやデータ抽出するためのSQLの知識が欠かせません。

とくに基幹系の構造化データともなると、複数回のテーブル連結を強いられることになるので、基本的なSQLだけでなく、サブクエリや各JOINまで使えるようにしておきましょう。


気になる機械学習エンジニアの年収

機械学習エンジニアは高い技術と知識必要とする高度な職業ですが、それに見合った給料をもらえるのでしょうか?

機械学習の平均給与は、Indeedの調査によると、約146,085ドル(約1500万円)です(2015年から344%の驚異的な増加)。

日本においても、ソニー、楽天、ヤフーなどの高年収の大手IT企業が機械学習エンジニアを積極的に採用する方針を打ち出していますが、そもそもとして機械学習エンジニアの数が圧倒的に足りないため、一般社員よりもさらに高収入で迎え入れられているのは想像に難くありません。

世界の機械学習市場は、2025年までに16億ドルからほぼ40億ドルに成長すると予測されています。

まとめ

今回は機械学習エンジニアの必要なスキルと将来性、年収を見ていきました。

機械学習エンジニアに求められるスキルは非常に高いです。

しかし、需要や将来性に関していえば数あるITエンジニアの中でも、いま最も注目されている有力株です。

今後益々活躍の場の広がる機械学習エンジニアを目指してみるのはいかがでしょうか?

機械学習エンジニアを目指すならUdemyをお勧めします。

Udemyなら、今日紹介した機械学習エンジニアに必須なスキルを1から動画で学ぶことができ、費用は5000円程度です。

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向上心のある方、野心のある方は、ぜひ実際に機械学習エンジニアにチャレンジして見てください!!

プログラミング歴半年が機械学習モデルの実装してみた(Python)


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