機械学習エンジニアの資格とは?機械学習スキルをエンジニアが獲得するための方法

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エンジニアが機械学習エンジニアになるために必要な資格をお伝えします。

 

 

機械学習エンジニアになるために必要な資格

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機械学習エンジニアに転職、就職する際に必要なのは「機械学習スキル」ですが、資格面として日本ディープラーニング協会が発行している資格を取得するのは良いかもしれません。

 

特に、大手IT企業が機械学習エンジニアを求める傾向が強いですから、能力の証左の一助として資格取得をしておくとさらに良い転職活動ができる可能性が高いです。

 

ディープラーニング協会はどんな資格か?

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技術面というよりかはAI関連、機械学習の知識を保持しているかを証明するための資格試験です。

 

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エンジニア向けに「機械学習エンジニアになるために必要最低限の数学知識が何かを知るための試験内容」もあるので、機械学習スキルを得たいと考えているエンジニア、技術者が一気に学習する上で良いですね。

 

特に、機械学習においては「線形代数・確率・統計」に対する理解が必要で、また、機械学習を行う上でのアルゴリズムの理解も必須なので、知識として学ぶには良い内容だと言えます。

 

機械学習エンジニアにプロダクト開発が必要な理由

機械学習エンジニアの資格で言えば、現状は日本ディープラーニング協会の資格しか存在していません。

 

ここからはAidemyCEO石川さんにインタビューした内容から、エンジニアが機械学習エンジニアにどうなるべきか?をお伝えしていきます。

 

石川さんにインタビューしたところ・・・

 

一般に松尾さんがいる日本ディープラーニング協会の資格は学習した方が良いのか・・・?と疑問が湧いたので質問してみました。

 

結果・・・ => 資格よりもプロダクトを作った事実が重要。

 

自分でプロダクト作り http://deep-face.tokyo/ web系企業へ転職するなら良い。

kaggleで入賞してみる https://www.kaggle.com/ 入賞した事実があると良い。

 

もしくは、Aidemyで学習して未経験orベンチャーなどでAIエンジニア・機械学習エンジニアとして経験を積む。といった具合です。 資格、よりもプロダクトを作成し、具体的にどう作ったのか?今後どうブラッシュアップしていくのかなどを「話し合える人材」であることがより重要ですね。

 

deep-face.tokyoに関しては、AidemyCEOの石川さんが作ったプロダクトでまずは、手を動かしてプロダクトを作れる。そして、チーム単位で企業の課題を定義し、話し合いながら解決していけるエンジニアが求められています。 

 

機械学習エンジニアの資格は補助的に活用する

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資格試験で取得できるのは知識だけです。

 

自動車の免許は持っているけれど、まだ自動車を運転していないドライバーになれるだけで、機械学習エンジニアとして働くために機械学習スキルを獲得していく必要があります。

 

機械学習を進めていくと、どうしても理解できないアルゴリズムの裏側がでてきますが、その点を詳しく氷解させるために数学的な知見と理解が必要です。

 

エンジニアからAIエンジニア・機械学習エンジニアを目指すならAidemy

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エンジニアからAIエンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニアを目指していて、学習する機会を探しているならAidemyがおすすめです。

Python基礎から、機械学習基礎、ディープラーニング自然言語処理まで、ブラウザ上でカジュアルにラーニングできます。

 

公式サイト =>エンジニアのためのAI学習サービスAidemy

 

Aidemyでは、8週間の学習期間の中で、これらの解析プロジェクトなどを行えます。

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AIエンジニアは「AI(人工知能)を用いたデータ分析/解析を行うデータサイエンティスト」でもあるので、学習プランの中に実践的なデータ解析を学べるフェーズがあるのは嬉しいですね。

 

今までのシステム設計・プログラミングとはまた違う職種となるAIエンジニアではありますが、さらにエンジニアとして面白い技術を学べるAidemyはおすすめです。

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